박상길
인공지능엔지니어.현대자동차의인공지능연구조직인AIRS에서기술리더를맡고있다.이전에는카카오에서챗봇을,다음커뮤니케이션에서검색엔진을만들며검색에서빅데이터,인공지능으로이어지는디지털기술을두루경험했다.카카오코딩테스트출제위원이었고현대자동차연구개발채용의기술면접관으로활동하며오랫동안IT직군의인재를발굴하는일도진행했다.2020년에출간한『파이썬알고리즘인터뷰』는...
추천사
개정판을펴내며
들어가며
1인공지능:위대한인공지능,깨어나다
인간을이긴최초의체스기계
진정한인공지능이등장하다
규칙기반,인공지능을구현하다
머신러닝,스스로규칙을찾아내다
인공지능의핵심기술,딥러닝의등장
데이터,인공지능의원유
시스템,GPU가인공지능을완성하다
오픈소스,모두가참여하는혁신
일상을움직이는AI
2알파고:인간을능가하는기계의등장
딥블루는어떻게체스챔피언이되었을까?
인공지능,바둑을넘보다
도박의확률을이용하는몬테카를로방법
정책망,어디에돌을내려놓을까?
가치망,형세를판단하다
알파고가수를두는방법
신의한수
인간은필요없다
3자율주행:테슬라가꿈꾸는기계
자율주행의시작,다르파그랜드챌린지
자율주행차스탠리가우승한비결은?
자율주행의공식,베이즈정리
센서전쟁:레이더,라이다그리고카메라
카메라,동물의눈으로도로를바라보다
주행데이터와모방학습
완전자율주행은가능할까?
자율주행의딜레마,누구를희생해야할까?
자율주행차가바꿀미래
4검색엔진:구글이세상을검색하는법
검색엔진의등장
엄청난돈을벌어들이다
엄청난문서를수집하다
검색엔진은어떻게검색할까?
랭킹,수십조가치의줄세우기기술
최신문서를찾아서
품질좋은문서를찾아서
페이지랭크,구글의시대를열다
쿼리에딱맞는문서찾는법
검색결과의개선을어떻게확인할까?
검색엔진최적화와의싸움
점점더똑똑하게,구글MUM
5스마트스피커:시리는쓸모있는비서가될수있을까
인공지능비서의탄생
애플시리,음성인식비서의시대를열다
아마존알렉사,스마트스피커의시대를열다
스마트스피커는어떻게말을알아들을까?
음성인식,목소리를알아듣다
자연어이해,의도를이해하다
다이얼로그매니저,명령을실행하다
딥러닝,인간보다더자연스러운
6기계번역:외국어를몰라도파파고만있다면
하루키번역을앞선구글번역
기계번역의시작
규칙기반,모든규칙을정의하다
예시기반과통계기반,가능성을보이다
신경망기반,자연스러운번역의시작
문장을통째로압축하기
번역규칙을스스로학습하다
인간을뛰어넘은기계번역
7챗봇:챗GPT,1분안에보고서작성해줘
챗봇이루다는왜2주만에서비스를멈췄을까?
컴파일러,컴퓨터가인간의언어를이해하다
좌표,기하학을숫자로바꾸다
워드투벡,언어를숫자로바꾸다
코사인거리로비슷한단어를찾다
기계와자유롭게대화할수있을까?
GPT,인간을능가하는언어생성모델
챗GPT와GPT-4,챗봇끝판왕의등장
기계가언어를이해할수있을까?
튜링테스트와중국어방
인공지능이진정한이해를묻다
8내비게이션:티맵은어떻게가장빠른길을알까
내비게이션,당신의스마트한운전비서
오컴의면도날원칙
예측을좌우하는데이터
의사결정나무,단순한모델의힘
랜덤포레스트,대중의지혜를발휘하다
그레이디언트부스팅,정답과거리를줄여나가다
데이크스트라알고리즘,최단거리탐색의비밀
모든내비게이션이채택한A*알고리즘
내비게이션,경로안내그이상의것
9추천알고리즘:알수없는유튜브알고리즘이여기로이끌다
추천서비스의역사,넷플릭스부터유튜브까지
맥주와기저귀는함께팔린다
10대소녀의임신을예측한알고리즘
추천시스템의시작
협업필터링,비슷한고객을추천하다
행렬인수분해,잠재요인을찾아내다
딥러닝을도입한유튜브추천알고리즘
마치며
용어집
미주
‘AI이해력’이‘업무경쟁력’이되는시대가온다
디지털기술시대에살아남기위한,교양으로서의AI수업
전미국대통령의수감장면부터패션브랜드의콜라보광고사진까지,AI가만든가상이미지는이제온라인커뮤니티의가벼운놀잇거리다.누가이들이미지가가상이라고언급해주지않으면전혀눈치채지못할정도다.챗GPT가써준리포트는채점자들에게새로운골칫거리가되었고물정빠른직장인들은자신의프로젝트를챗GPT에맡기기시작했다.이제AI기술은누구나놀라운결과물을낼수있게하는도구가되었다.AI가처음세상에알려지기시작했을때는인공지능이인간을일자리에서모조리내몰거라는두려움도있었다.하지만실제로AI의사나기자가등장하고이들을현장에서경험해본바,이제는기대의목소리가커지고있는것이사실이다.실제로는인공지능이인간을대체하기보다는인간이인공지능기술을도구삼아업무의효율을높이고고도화하는방향으로가리라는것이다.
이책,《비전공자도이해할수있는AI지식》은이처럼인공지능이란도구가주어진시대에,다양한사람이인공지능을이해하고자신의분야에서활용할수있게돕기위해쓰였다.관련공부를해본적없는사람들,과학·수학이낯선문과생까지도인공지능기술의역사와원리를이해할수있게교양수준으로쉽게풀어냈다.저자는인공지능기술을곧우리삶전반에서일상적으로활용하게될것이라고말한다.처음에특정집단만사용했던스마트폰이채10년도되지않아우리나라성인95%가사용하게된것처럼말이다.조만간농수산업부터회계나마케팅같은사무영역,의학이나법학등전문영역에서까지업무에인공지능을접목하고활용해줄아는사람만이시대의요구에따라갈수있다고저자는말한다.방대한데이터에서엄청난속도로솔루션을찾아내는AI기술의활용능력이그자체로업무경쟁력이되는것이다.
저자는카카오에서챗봇을,다음에서검색엔진을만들었고지금은현대자동차AI팀리더를맡고있는AI기술현장의전문가다.이러한경험을바탕으로저자는인공지능을둘러싼추상적인이야기가아닌실제로현실을바꾸고있는,가장쓸모있는AI이야기를우리에게들려준다.아울러어려운수식대신300컷이넘는그림이이해를돕는다.개발자로일하다IT전문일러스트레이터가된정진호저자는인공지능의원리를간단한그림으로누구나쉽게이해할수있게풀어냈다.지금도일상에서보이지않는곳에서는인공지능기술이활약하고있다.그리고이러한쓰임은점점더커질것이다.따라서지금우리에게필요한건인공지능을향한두려움이아니라그것의유용함을깨닫고이해하는것이다.이책을읽고자신이공부하고일하는분야에서인공지능을어떻게접목할지고민할때,그것은그자체로새로운기회가될것이다.
구글검색부터네이버파파고,내비게이션과유튜브알고리즘까지
일상을바꾼모든AI기술의원리를쉽게풀어낸다
아침에일어나스마트스피커에날씨를물어본다.궁금한일이생기면곧바로포털에서검색한다.어디론가이동할때는내비게이션에목적지를입력한다.유튜브나넷플릭스가내게추천해준영상들을차례로훑어본다.이는지금우리일상의한장면들이다.그리고이장면에는모두인공지능기술이녹아있다.자율주행,검색엔진,스마트스피커,기계번역,챗봇,내비게이션,추천알고리즘이일상에쓰이면서우리는삶이편리해졌다고느낄뿐이지만그안에서는혁신적인인공지능기술이작동하고있는것이다.이책은이러한인공지능기술을우리가이해할수있는언어로풀어낸다.구글이어떻게순식간에필요한정보를찾아내는지,챗봇은어떻게정답을들려주는지,추천알고리즘은내취향을어떻게알아내는지등,우리일상과밀접한인공지능기술의원리를친절하게설명한다.
먼저우리가인공지능하면가장먼저떠올리는알파고의원리를소개한다.알파고는어떻게최고의바둑고수들을뛰어넘을수있었을까?AI체스기계 딥블루가 세계챔피언카스파로프를이겼을때도바둑은인공지능이넘볼수없는영역으로치부되었다.체스와는달리바둑은그경우의수가너무나도컸기때문이다.이러한문제를인공지능학자들은몬테카를로방법으로해결한다.모든경우의수를계산하는것이아닌무작위로샘플링하여정답을찾는것이다.참고로몬테카를로는카지노와도박으로유명한,모나코동북부에있는휴양도시로도박에서확률을계산하는것에서그이름을따왔다.여기에더해,어디에돌을내려놓을지판단하는정책망알고리즘,승리할확률이얼마나되는지판단하는가치망알고리즘을활용해알파고는결국이세돌9단에게승리를따낸다.
챗봇에쓰이는원리도흥미롭다.인간의언어를다루는인공지능기술에서는인간의언어를컴퓨터가이해할수있는언어로바꾸는것이핵심인데그대표적인방법이‘워드투벡’이다.워드투벡은말그대로단어를벡터로바꾼다는의미다.워드투벡은어떤단어와특징을관련성에따라0.99에서0.01까지의가중치로표현한다.예컨대캐러멜이란단어에서단맛이란특징의가중치는0.92,크기는0.06,둥근정도는0.02의숫자로표현할수있다.이렇게하면해당단어를각특징을차원으로삼은벡터공간의좌표에서표현할수있는데,이좌표에서특징이유사한단어들은가까이모이고,이를보고컴퓨터는단어의유사도를판단할수있는것이다.그리고같은방법으로문장을벡터로표현하면,우리의질문에가장유사한답변을재빠르게찾아주는챗봇기술이된다.
“오늘도알수없는유튜브알고리즘이나를이영상으로끌고왔다”라는밈으로유명한유튜브알고리즘에관한설명도재미있다.여러추천알고리즘중에대표적인것이행렬인수분해다.행렬인수분해를이용하면하나의행렬을2개의행렬로분해해서계산하고예측정보를얻어낼수있다.예컨대,고객이어떤영화에남긴평점을하나의행렬로보고여기에서고객의특징과영화의특징을분해해추출하는것이다.이러한알고리즘에딥러닝을도입해우리의유튜브화면에는알수없는,하지만볼수밖에없는영상들이줄지어올라온다.참고로행렬인수분해는사이먼펑크라는가명을쓴인물이뉴질랜드여행중에넷플릭스프라이즈에참가하여고안한알고리즘이다.그는이알고리즘으로대회에서3위까지올라가지만대회에관심이없어진그는자신이발명한알고리즘을블로그에모두공개하고홀연히자취를감춘다.
인공지능기술을둘러싼흥미로운역사와뒷이야기들
인공지능기술의발자취를따라가다보면자연스레등장하는,흥미로운사건들을읽는것도이책의재미다.먼저인간을이긴최초의체스기계이야기를살펴보자.이기계는놀랍게도1770년오스트리아에서등장했다.컴퓨터는상상하지도못했고사칙연산을겨우해낼수준의기계를구상하던시절이었다.태엽을감으면오스만제국의의상을입고터번을머리에두른인형의나무팔이움직이면서체스를두었다.‘메케니컬터크’라는이름의이기계는당연히세계적으로유명해졌고나폴레옹과겨뤄이기기도한다.미국의추리소설가에드거앨런포는이기계를보고체스를두는인형에관한에세이를쓰기도한다.이체스기계의정체는무엇이었을까?
한때세계적인서비스로자리매김했던야후!가구글에밀리게된사연도있다.인터넷이막등장했던무렵에는디렉토리서비스가인터넷의첫관문이었다.디렉토리서비스는인터넷사이트를주제별로일목요연하게정리한서비스로,예컨대운동〉수영카테고리로가면수영에관련한사이트가죽나오는식이었다.이디렉토리사이트의최강자는야후!였고당시에는모든사람이야후!를인터넷시작페이지로삼았다.하지만디렉토리사이트의치명적인단점이있었는데,디렉토리의편집을사람이직접한다는것이었다.기하급수적으로성장하는인터넷환경에서그변화에사람이하나하나대응한다는것은사실상불가능한일이었다.그럼에도야후!는디렉토리서비스에경쟁력이있다고판단했고,결국건두스탠퍼드대학원생이검색엔진을위주로만든구글에밀려나게된다.
시리를둘러싼뒷이야기도흥미롭다.시리는원래민간연구소의프로젝트로시작했다가그가능성을보고일부연구원이세운스타트업회사의이름이자서비스명이었다.시리는처음에챗봇에가까운서비스였으나출시를1년이나미루면서음성인식기능을도입하고마침내앱스토어에올라가순식간에엄청난인기를끌게된다.그리고2주후시리의공동창업자대그키틀러스는전화를한통받는다.“안녕하세요.스티브잡스입니다.”키틀러스는장난전화라는생각에통화종료버튼을누르지만곧이어두번째전화가걸려오고시리팀은모두스티브잡스의집으로초대된다.잡스와대화형인공지능그리고애플의미래를두고3시간이넘도록얘기를나눈후잡스는말한다.애플이시리를인수하고싶다고말이다.그렇게시리는애플의핵심서비스가되어아이폰안에서우리의목소리를기다리고있다.
추천사
“알파고,자율주행차,기계번역등은인공지능을이용한대표적인기술인데,이들기술이실제로어떻게작동하는지를가장많은사람이이해할수있는수준으로설명한다.”
-권순선(구글글로벌머신러닝프로그램리드)
“인공지능과교양서,어쩐지잘어울릴것같지않은소재라서별다른재미는기대하지않고읽기시작했음을밝힌다.하지만막연하게알고있던인공지능의역사와뒷이야기를누구나이해할수있도록재미있게풀어쓴저자의능력에감탄했다.컴퓨터공학을전공하는조카에게꼭한권사줘야겠다는생각이든다.”
-신명철(카카오엔터프라이즈자연어처리파트장)
“예전에지인이‘구글은어떻게검색창에검색어를넣는순간1초도안걸려서전세계의모든서버를뒤져문서를찾아주느냐?’라고물어본적이있는데,그때이책이있었더라면대답대신건네줬을것이다.”
-이상호(SK텔레콤CTO,11번가대표)
“인공지능을제대로알고싶어하는모든입문자에게그리고입문자에게인공지능을제대로설명하고자하는모든인공지능전문가에게이책을추천한다.”
-장동선(뇌과학박사,궁금한뇌연구소대표)
“어려울수있는인공지능을분야별로초기역사부터최신기술까지다루면서도,친근한그림과친절한설명으로풀어초보자도쉽게이해할수있는책이다.평소인공지능에관심이있으나어떤책으로시작해야할지고민한다면이책을적극추천한다.”
-하정우(네이버AI랩연구소장)
