카카오 AI 리포트 인간과 인공지능을 말하다

책소개

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인공지능에 관한 최신 담론과 정보를 전하는 <카카오 AI 리포트>를 책으로 만난다. 인공지능의 기본 개념, 역사, 윤리적 문제를 비롯해 의료, 교통, 음성인식, 기계번역 등 우리 삶의 모든 부분에 적용되는 AI 기술에 대한 통찰을 담았다. 또한 많은 이들이 궁금해하는 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 등을 이해하기 쉽게 설명했다. 다양한 분야의 전문가와 카카오 AI 현장 실무자의 목소리는 AI 연구자, 개발자, 정책 연구자, 서비스 사용자들에게 과학기술로 급변하는 세상을 이해하는 단초를 제공한다.

목차

서문

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1장 AI란 무엇인가

인공지능이란

인공지능의 역사

인공지능 기술의 현재

앤드류 응이 말하는 AI

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2장 AI와 윤리

인공지능을 어떻게 바라볼 것인가

로봇 윤리의 변천사

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3장 AI를 어떻게 배울 것인가

딥러닝 연구의 현재와 미래 1

딥러닝 연구의 현재와 미래 2

딥러닝과 데이터

알파고를 탄생시킨 강화학습의 비밀 1

알파고를 탄생시킨 강화학습의 비밀 2

알파고 제로 vs. 다른 알파고

머신러닝 적용의 실제: 논문이 가르쳐주지 않는 것들

세상을 바꿀 변화의 시작, 음성 인터페이스와 스마트 스피커

기계번역기의 역사와 발전

신경망 번역 모델의 진화 과정

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4장 AI와 일상

AI가 쉼의 공간과 놀이의 시간에 스며들다

AI 시대에 직업의 의미

AI로 인한 구매와 유통 구조의 변화

AI가 교육에 미치는 영향

AI가 복덕방을 없앨까?

AI를 활용한 미세먼지 측정

지하철 내 미세먼지와의 싸움, 그리고 AI

AI, 대중교통을 새로 쓰다

AI를 만나면 교통은 어떻게 똑똑해질까?

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5장 현장에서의 AI 활용

산업 현장 속으로 들어간 AI

인공지능이 법률 문서를 검토한다면?

인공지능 자율주행차가 교통체증을 없애줄까?

데이터 기반 정밀 의료와 AI

딥러닝 기반 의료영상 기술의 진화

의료와 AI 신기술의 융합: 과제와 전망

AI 의료영상 기술 활용 사례

헬스케어 빅데이터 딜레마와 해결 방안

AI 의료, 이제 윤리를 고민하다

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6장 AI를 연구하는 사람들

세상을 바꾸고 싶다면, 딥러닝

AI, 지능정보기술 개발 및 활용의 바람직한 방향

인간의 길, AI 로봇의 길

수학자는 어떻게 인공지능을 발전시키는가?

내가 의료 AI를 선택한 이유

책 속으로

AI가 단기간에 스포트라이트를 받긴 했지만, 등장부터 기술의 축적에 이르기까지의 역사는 의외로 깁니다. 1950년대부터 관심이 커지면서 본격적인 연구가 시작됐고, 그 후 다양한 기술적 학술적 결합을 통해 오늘날에 이르렀습니다.

여기서 한 가지가 궁금해집니다. “왜 지금일까?”, “왜 최근 3년 들어 AI에 대한 관심과 투자가 집중되기 시작했을까?” - 5쪽

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AI에 대한 규제는 결국 AI를 어떻게 바라볼 것인가에 따라 좌우된다. AI가 인류의 존재까지 위협할 것이라 보는 시각은 정부의 적극적인 개입과 법제화를 요구하는 반면, AI가 가져올 변화들이 감내할 만한 수준이라 보는 시각은 가능한 한 최소한의 규제를 원할 것이다. 이처럼 AI를 두고 엇갈리는 두 시선은 과소 또는 과도 규제를 둘러싼 논쟁을 끊임없이 초래할지 모른다. 다만 한 가지 확실한 사실은 AI가 인류의 삶을 과

거와는 확연히 다른 양상으로 바꿀 가능성이 더욱 높아졌다는 점이다. - 55쪽

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강화학습이라고 설명하는 부분은 다소 주의 깊게 볼 필요가 있다. 알파고 제로는 자가 대국한 결과를 가지고 네트워크 지도학습을 반복, 최종적으로 높은 성능의 네트워크를 학습한다. 이는 일반적으로 보상(reward)만을 가지고 네트워크를 학습시키는 강화학습과는 다소 차이가 있다. 강화학습이 지도학습과 대비되는 가장 큰 특징은 학습 데이터가 주어지지 않는다는 점이다. ― 170쪽

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수학자들의 연구가 비약적인 성공을 거둔 후에도 공학을 포함한 비전공자들의 직관적인 이해를 돕거나 성능 향상에 도움이 되려면 수학자들의 더 많은 노력이 필요하다고 생각한다. (중략) 사실 수학이 추상화를 추구하게 된 원인은 지난 2세기 동안 과학의 발전에 성공적으로 공헌했던 것이 크다. 이는 학문적 가치관으로서는 옳은 방향이었지만, 공학적 연구에 도움이 되려면 이제는 소통의 관점에서 접근해야 한다. ― 496-497쪽

출판사 서평

지금 인공지능은 어디로 가고 있는가?

인간을 위한 인공지능 기술에 대한 질문들

인공지능(AI, Artificail Intelligence)이라고 하면 막연하게 SF 영화에 등장하는 가상현실을 상상하지만, 우리는 이미 실생활의 많은 부분에서 AI기술을 접하고 있다. 먼저 매일 스마트폰을 통해 AI를 경험한다. 얼굴 인식, 음성 명령, 그리고 상품 추천 시스템에 AI 기술이 사용되고 있다.

카카오미니와 같은 스마트스피커를 통해서 생활 속에 녹아들어 있기도 하다. AI 기술은 경험과 학습을 통해 축적한 데이터로 지금 이 순간에도 끊임없이 진화하며 우리의 일상생활을 바꾸고 있다.

이제 사람들은 음성으로 음악을 탐색하고, 날씨를 묻고, 카카오톡을 보내고, 택시를 부른다. 각자의 경험에 따라서 AI가 만들어내는 변화의 속도는 빠르기도 더디기도 하다. 때문에 현재를 다양한 관점에서 관찰하고 기록하고 수집하는 것은 더 나은 미래를 위해 반드시 필요한 작업이다.

카카오는 전 국민이 사용하는 생활 플랫폼 기업으로서, 모든 서비스에 AI 기술을 접목하고 고도화함으로써 일상을 혁신하고자 하고자 한다. 그에 따라 AI 기술의 현 발단 단계, 그 흐름과 방향을 연구자, 개발자, 정책 연구자, 실제 서비스 사용자 들과 공유하기 위해 <카카오 AI 리포트>를 단행본으로 추려 내놓았다.

하루가 다르게 발전하는 인공지능 기술 가운데 핵심적 내용들을, 전공자가 아니라도 이해할 수 있도록 정리한 책이다.

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AI의 역사, 윤리적 문제, 핵심 기술과 현장의 논의들까지,

다양한 분야의 전문가, 카카오 AI 현장 실무자들의 지식과 통찰!

2016년 3월, 이세돌 9단과 알파고의 바둑 대결 이후 AI가 본격적으로 붐인 듯하지만, 기실 인공지능의 근본인 인공신경망 개념은 1940년대부터 중요한 연구 주제였다. 이후 이른바 ‘인공지능의 겨울(AI Winter)’을 거쳐, 빅데이터 시대를 맞이하면서 초미의 관심사로 떠올랐다.

세상의 모든 것을 연결하는 모바일 기기 덕분에 비정형화된 데이터들이 일상 속에서 무궁무진하게 발굴되고 있다. 컴퓨팅 파워 덕분에 머신러닝으로 분석되며 패턴화된다. AI가 만들어갈 새로운 세상을 구현할 수 있는 상황이 펼쳐진 것이다.

인공지능은 4차산업혁명의 핵심 기술로 여겨지며, 사람들에게 기대와 두려움을 동시에 안겨주고 있다. 인공지능이 바꿔갈 세상뿐만 아니라, 인간의 삶에 도움이 되는 인공지능을 위한 고민이 필요한 시점이다.

이럴 때일수록 인공지능이 어디까지 왔는지, 어디로 가고 있는지 구체적 상황을 들여다보아야 명확히 발을 내딛어야 할 지점을 찾을 수 있을 것이다. 『카카오 AI 리포트』는 각 분야 전문가들과 AI 연구자들의 목소리를 통해 인공지능의 현재와 미래를 들여다볼 수 있는 책이다.

1장에서는 AI의 역사를 일목요연하게 정리하며, 많은 이들이 궁금해하는 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 등을 쉽게 소개한다. 인공지능계의 스타로 불리는 앤드류 응의 전망을 통해 새로운 시대에 대한 방향성도 검토했다. 2장에서는 인공지능 시대의 윤리를 다룬다.

유럽, 미국의 인공지능 규제 현황과 더불어 1940년대부터 지금까지의 ‘로봇 윤리’ 변천사를 톺아보았다.

3장에서는 현재 인공지능에서 가장 중요하게 다뤄지는 딥러닝을 비롯해 알파고를 탄생시킨 강화학습, 음성인식, 기계번역 등의 기본 원리와 실제 적용 사례를 다룬다. 4장에서는 여가, 노동, 교육, 법률, 미세먼지 등 일상에 적용되는 기술을 통해 인공지능의 가능성을 모색한다.

5장에서는 인공지능 기술이 적용되고 있는 현장의 논의들을 담았다. AI가 현장에 적용되면서 유의미한 결과를 이끌어내고 있는 의료, AI 적용 가능성이 가장 크게 기대되는 교통 분야에 대해서는 보다 심도 있게 다루었다.

6장에서는 딥러닝 전문가, AI 정책연구자, 로봇공학자, 수학자, 의료 AI 종사자 등 인공지능에 종사하는 이들의 이야기를 담았다.

이 책에 담긴 카카오 AI 현장 실무자들의 목소리를 통해 현재 인공지능이 타개해나가야 할 문제들과 미래의 가능성을 가장 실제적으로 가늠해볼 수 있을 것이다.