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이제는 "인공지능이 어떤 일을 할 수 있을까?"라는 질문에서 "인공지능이 도대체 할 수 없는 일은 무엇인가?"라는 자조 섞인 질문으로 바뀌었다. 대부분의 전문가는 앞으로 5년 이내에 모든 기술 데이터와 인프라가 AI 기반으로 바뀔 것이라고 말한다. 2010년 전후 모바일에 적응한 기업과 그렇지 못한 기업을 구분했던 것처럼, 모든 제품과 서비스는 AI 기술을 제대로 활용하느냐, 못하느냐로 구분되는 시기가 도래했다.

AI 기술과 비즈니스에 대한 이해 없이는 미래를 준비할 수 없는 이유다. 이 책은 AI의 역사에서 시작하여 핵심 기술과 비즈니스, AI의 창의성과 공정성, 그리고 인간과의 상호작용까지를 폭넓게 다루고 있다. 또한 단순한 트렌드 분석을 넘어 신기술 분야 투자에 대한 통찰과 기술 스타트업의 관점까지를 모두 다루고 있어 AI에 관심이 있는 초보자에서부터 AI 관련 조직에서 일하는 구성원 모두에게 유용하다. 또한 글로벌 AI 전문가들과의 생생한 인터뷰는 이 책의 가치를 더한다.

인공지능은 곧 인터넷과 같은 길을 걷게 된다!

이제는 "인공지능이 어떤 일을 할 수 있을까?"라는 질문에서 "인공지능이 도대체 할 수 없는 일은 무엇인가?"라는 자조 섞인 질문으로 바뀌었다. 대부분의 전문가는 앞으로 5년 이내에 모든 기술 데이터와 인프라가 AI 기반으로 바뀔 것이라고 말한다. 2010년 전후 모바일에 적응한 기업과 그렇지 못한 기업을 구분했던 것처럼, 모든 제품과 서비스는 AI 기술을 제대로 활용하느냐, 못하느냐로 구분되는 시기가 도래했다.
AI 기술과 비즈니스에 대한 이해 없이는 미래를 준비할 수 없는 이유다. 이 책은 AI의 역사에서 시작하여 핵심 기술과 비즈니스, AI의 창의성과 공정성, 그리고 인간과의 상호작용까지를 폭넓게 다루고 있다. 또한 단순한 트렌드 분석을 넘어 신기술 분야 투자에 대한 통찰과 기술 스타트업의 관점까지를 모두 다루고 있어 AI에 관심이 있는 초보자에서부터 AI 관련 조직에서 일하는 구성원 모두에게 유용하다. 또한 글로벌 AI 전문가들과의 생생한 인터뷰는 이 책의 가치를 더한다.

제3차 AI의 겨울은 언제 그리고 어떻게 올 것인가?

AI는 이미 두 차례 겨울을 지냈다. 1950년 중반 적어도 20년 내에는 AI가 인간 수준의 지능에 도달할 것으로 기대했으나 계산 기능과 논리체계의 한계로 70년대 들어 첫 번째 AI의 겨울이 찾아 왔다. 그리도 10년이 지난 1980년대 개인용 컴퓨터가 대중화되면서 다시 한번 AI의 붐이 일었으나, 학습할 수 있는 데이터가 부족하여 성과가 지지부진 하면서 다시 두 번째 AI 겨울이 시작되었다. 하지만 2010년을 지나면서 강력한 그래픽처리장치를 바탕으로 빠른 행렬 계산을 수행할 수 있게 되었고, 스마트폰 보급으로 방대한 학습 자료가 생기면서 세 번째 AI의 붐을 이루게 되었다. 이어 AI가 퀴즈쇼와 체스, 바둑 등에서 인간을 보기 좋게 이기면서 그 붐은 여전히 이어지고 있다.
역사적으로 세 번째라고 할 수 있는 이번 'AI의 붐'은 과거와 다르다. 너무나 많은 사용처와 검증된 기술들이 이미 보급되어 있어서 과거와 같은 혹독한 겨울을 불러오지는 않을 것이다. 그렇지만 현재의 AI 기술이 해결해야 할 여러 가지 문제와 한계를 명확히 이해하고 알려서 산들바람이 느껴지는 가을 정도를 준비해야 한다. 그래야 이 기술의 긍정적인 발전 추세가 이어질 수 있다.
AI는 강력하면서 한계가 있다. 이런 현실이 잘 알려진다면 지나치게 과열된 AI의 여름 뒤에 다가올 가을을 원만하게 맞이할 수 있을 것이다. 앞으로도 AI의 활용도는 지금보다 높아질 것이며, 인터넷과 같이 우리는 부지불식중에 AI의 혜택을 받게 될 것이다. 그러나 늘 지나침은 모자람만 못하다. AI로 모든 것이 바뀌고 무엇이든 할 수 있다는 지나친 낙관론을 경계해야 하는 이유다. AI와 공존하는 사회를 만들고 발전시키는 것에 낙관론은 도움이 되지 않는다.
이 책은 지나친 낙관론도 지나친 비관론도 아닌, 가장 현실적이면서도 AI를 민낯 그대로 받아들일 수 있도록 구성되어 있다. 또한 AI도 결국 인간이 활용하는 도구다. 인간에 대한 배려와 사회적인 이슈에 관한 다양한 고려가 필요하다. AI를 공부하고자 하는 개인이나 AI를 도입하려고 하는 기업 모두 이런 현실에 바탕을 두고 AI를 연구하고 발전시켜야 한다. 한계를 아는 순간 쓸모는 더욱 커지기 때문이다.

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서문 > 들어가는 글



1장 AI 어디까지 왔나

1-1 왜 AI의 역사를 이해해야 하는가 

1-2 컴퓨터와 AI 

1-3 좋지만 오래된 인공지능 

1-4 AI의 겨울 

1-5 알파고 

1-6 AI, 머신러닝?, 딥러닝 



2장 AI 기술

2-1 AI 기술 마인드맵 

2-2 지도학습?, 비지도학습?, 강화학습 

2-3 합성곱신경망 

2-4 순환신경망 



3장 AI 상호작용

3-1 상용화 주요 이슈 

3-2 다른 종류의 AI 

3-3 인간의 개입 

3-4 인간 중심의 머신러닝 

3-5 챗봇?, 시리?, 알렉사?, 페퍼 



4장 AI 창의성

4-1 예술적 튜링 테스트 

4-2 창의적 디자인 원칙 

4-3 AI 예술 작품 



5장 AI 비즈니스

5-1 AI 응용 산업 

5-2 AI 공룡 

5-3 AI 하드웨어 

5-4 AI 시장 

5-5 AI 비즈니스로 가는 길 



6장 AI 기술 트렌드

6-1 최신 키워드 

6-2 생성형 AI 기술 

6-3 자연어처리 기술 

6-4 엘모와 버트 

6-5 자연어처리를 넘어 



7장 AI 공정성

7-1 AI 스타트업 지형 

7-2 개인정보의 보호 

7-3 해석가능성 

7-4 공정성?, 책임성?, 투명성 



8장 인간으로, 더 인간으로

8-1 일반인공지능과 뇌－기계 인터페이스 

8-2 메타러닝 

8-3 뇌와 컴퓨터의 연결 

8-4 미래지향적 AI 



* 글로벌 AI 전문가 인터뷰

뉴욕의 최근 AI 동향: 뉴욕 AI 스타트업 창업자들 

유다시티에 대하여: 김병학 박사 

알파고와 딥러닝: 이찬우 전문가 

머신러닝과 딥러닝: 김병학 박사 

딥러닝과 빅데이터: 이찬우 전문가 

수학과 관련한 조언: 이찬우 전문가 

딥러닝 소스 추천: 이찬우 전문가 

유다시티 논문과 아카사: 김병학 박사 

스포티파이와 창의성: 최근우 박사 

AI가 예술을 대치할 것인가: 최근우 박사 

음악과 AI의 창의성: 마야 애커먼 교수 

AI 스타트업 현황: 촌 탕 투자자 

대기업과 스타트업의 조화: 촌 탕 투자자 

한국 AI 기술과 미래: 이찬우 전문가 

버클리의 한국 스타트업, 스카이덱: 최우용 대표 

실리콘 밸리의 AI 스타트업: 브라이언 보들리 투자자 

아카데미와 산업의 차이: 뉴욕 로컬 기업 창업자 

데이터 사이언티스트 역할: 김재연 박사 

AI 연구와 상용화: 이찬우 전문가 

왜 딥러닝은 잘되는가: 이찬우 전문가 

최근 중요한 AI 이슈: 뉴욕 로컬 기업 사업가 

미래의 AI 스타트업 전망: 브라이언 보들리 투자자 

미래의 AI: 기드온 멘델스 

로봇과 AI: 이찬우 박사 

AI와 정치 그리고 사회: 김재연 박사

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