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AI에 대한 궁금증을 속 시원하게 해결해주는 47가지 질문! 알파고를 시작으로 메타버스, 자율주행, 주식, 예술 활동을 넘어 이제 인공지능이 면접까지 보는 시대가 왔다. 변화하는 시대에 적응하지 못하면 모두가 인공지능에 대체되지 않을까 하는 두려움마저 든다. 이 책은 인류 최초의 인공지능으로 시작해 이제는 너무 흔한 단어가 되어버린 인공지능의 정확한 의미와 인공일반지능과의 차이, 그리고 각종 산업에서 활약하고 있는 인공지능의 능력과 전망까지 다각도로 살피고 있다. 특히 인공지능이란 단어를 들어본 사람이라면 누구나 떠올릴 법한 47가지 질문에 저자가 친절히 답해주는 방식으로 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 구성했다. 오랫동안 기업의 임원을 대상으로 AI 코딩 교육을 해온 저자는 향후 인공지능을 어떻게 활용해야 할지 고민하는 모든 기업인에게 올바른 인공지능 활용 방향도 함께 제시한다. “이 책은 인공지능이 실제로 무엇을 할 수 있고 기업에서는 어떻게 활용할 수 있는지를 정확히 설명해 줍니다. 또한 실생활에서 인공지능을 더 배우고 공부하기 위해서는 어떻게 해야 하는지를 그동안의 경험과 사례 연구를 통해 친절하게 가이드 해 주어, 급속도로 변하는 현재와 미래를 준비하는 데 큰 도움이 될 것입니다.” - 윤준식(프랙시스캐피탈파트너스㈜ 대표이사) “제가 처음 인공지능을 접했을 때 가장 어려웠던 점은 대체 무엇을, 어디서부터 시작해야 할지 모른다는 것이었습니다. 인공지능에 관해 떠오르는 질문들을 그 누구도 이해하기 쉽게 답해주는 사람도 없었습니다. 이 책은 그런 저에게 족집게 명강의와 같은 책입니다. 제가 궁금했던 부분의 질의응답 형식으로 구성되어 있는 점이, 바쁜 현대인들에게 최적화되어 있다고 생각합니다.” - 배종윤(DL E&C)

인공지능의 능력과 한계를 알아야 정확히 그릴 수 있는 미래 흔히 인공지능이라는 말을 들었을 때 겁을 먹는 이유는 인공지능(AI)과 인공일반지능(AGI)의 개념을 혼동하기 때문이다. 1~2장에서는 먼저 이 두 개념의 의미가 정확히 어떻게 다른지를 살펴본다. 저자는 인간의 기능을 뛰어넘는 인공지능이 나올 수는 있어도, 인간처럼 생각할 수 있는 인공지능은 어렵다고 말한다. 한마디로 인간보다 뛰어난 지능을 가진 ‘슈퍼인텔리전스'는 나올 수 없다는 것이다. 이것은 생각하는 것을 생각하는 것, 즉 메타인지(metacognition)의 가능 여부를 따져 보면 쉽게 결론을 내릴 수 있는 부분이기도 하다. 인공지능은 강력한 능력을 가지고 있지만 그만큼 한계도 있다. 저자는 인공지능을 지나치게 낙관적으로만 봐서는 안되며, 도입 과정에서 발생하는 인간 소외와 윤리적인 문제 역시 고려해야만 한다고 강조한다. 또한 인공지능을 인간에 유익한 방향으로 지혜롭게 활용하기 위한 방안을 책 전반에 걸쳐 제시하고 있다. 우리 곁의 AI, 어디까지 가능한 것일까? 취업을 준비하는 구직자나 학생 및 관련 정책을 세우는 기관 모두 인공지능의 활약에 기대와 궁금증을 가질 수밖에 없다. 끊임없이 진화하는 디지털 시대의 화두는 인간이 기계로 대체되는지 여부에 있고, 이것은 우리가 직업을 고민하는 데에도 큰 영향을 미치기 때문이다. 따라서 지금 시대를 살아가는 우리 모두가 인공지능에 관심을 가져야 한다고 해도 과언이 아니다. 3~4장에서는 2022년 현재 인공지능이 어디까지 발전했는지를 설명하고, 앞으로 인공지능이 많은 역할을 차지할지도 모르는 분야에서 인간만이 할 수 있는 일은 무엇이 있는지 조목조목 살펴본다. 인공지능을 전부 신뢰하기에는 아직 불완전한 부분이 많으므로 향후 기술 발전을 위해서는 인간의 능력 또한 중요하다. 따라서 우리는 인공지능을 제대로 알고 배울 필요가 있다. 저자는 자신의 경험을 바탕으로 인공지능 지식이 없는 사람도 어떻게 하면 혼자서도 인공지능을 배울 수 있는지 친절히 가이드한다. 기업의 임원들이 코딩을 배워야만 하는 이유 5장에서는 요즘 기업들의 화두인 ‘인공지능 도입을 어떻게 하면 성공적으로 이끌어낼 수 있는지’를 이야기한다. 대부분의 회사들이 인공지능 업무를 AI 전담 팀에 맡기고 있는데, 그렇게 하면 기존 부서 간 소통과 업무 프로세스 면에서 불필요한 에너지를 소비하는 일이 자주 발생할 수밖에 없다. 저자는 이 문제의 근본적인 해결을 위해 기업 임원들이 먼저 코딩을 배워야 한다고 강조한다. 이제 직원들에게만 코딩을 시키는 시대는 지났다는 것이다. 기업의 임원들이 직접 AI 코딩을 할 줄 알아야 막연하게만 부르짖던 인공지능의 실체를 확실히 이해할 수 있고, 그래야 기업 환경에 맞는 정확한 의사 결정을 내릴 수 있다. 또한 외부 전문가 영입 못지않게 내부 직원 교육도 중요하다. 이렇게 임원을 포함한 모든 직원이 인공지능을 잘 알고 있다고 말할 수 있을 때, 보다 근본적인 변화와 혁신이 가능하다는 것이다. 2021 가트너 하이프 사이클 인공지능 분야 전체 기술! 미국 IT컨설팅 기업 가트너(Gartner)에서 매년 발표하는 가트너 하이프 사이클 그래프는 새로운 기술에 대한 기대와 발전 속도를 가시적으로 보여주어 매년 바뀌는 기술 트렌드를 가이드 해준다. 이 책의 6장 마지막 부분에서는 2021년 기준 인공지능 곡선 그래프에 언급된 기술 전체를 소개한다. 우리가 이미 알고 있는 기술부터 새롭게 등장한 기술까지, 향후 인공지능 분야의 기술 발전 방향을 예측하는 데 도움이 될 것이다. 5. 이 책이 필요한 독자 · 인...

____머리말 ____추천사 01 인공지능이 뭔가요? 01 인공지능이 뭔가요? __ 인공지능은 언제, 어디서, 누구로부터 만들어졌나요? __ 최초 인공지능은 어땠나요? 성과가 있었나요? __ 그래서 ‘인공지능'은 뭔가요? 02 인공지능 역사에도 겨울이 있었나요? __ 왜 인공지능 겨울이 왔나요? __ 인공지능 두 번째 겨울은 어떻게 왔나요? __ 인공지능 세 번째 겨울도 올까요? 03 인공지능의 문제점은 없나요? __ 인공지능이 '상식이 통한다'는 것은 불가능한가요? __ 인공지능은 학습한 내용을 스스로 수정하지 못하나요? __ 많은 데이터를 학습한 인공지능을 신뢰할 수 있나요? 04 인공지능도 인간의 뇌를 닮아 인간처럼 학습하나요? __ 인공지능도 뇌가 있나요? __ 인공지능은 인간의 뇌를 흉내 낼 수 있나요? 05 인공지능은 어떻게 학습하나요? __ 인공지능의 학습 방법은 인간의 학습 방법과 같나요? __ 인공지능은 오직 데이터로만 학습하나요? __ 딥러닝은 어떻게 학습하길래 손글씨를 알아맞히나요? __인간의 뇌와 컴퓨터를 연결한 사례는 아직 없나요? __ 그래서 인공지능은 스스로 학습할 수 있나요? 06 인공지능이 데이터를 학습할 때 문제점은 없나요? 07 머신러닝과 딥...러닝은 어떻게 다른가요? __ 머신러닝과 딥러닝의 주요 차이점은 무엇인가요? __ 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 구분하지 않고 말하는 의도는 뭔가요? 02 인공일반지능이 뭔가요? 08 알파고가 이세돌을 이긴 후 바둑계는 어떻게 되었나요? __ 알파고 이후에 바둑계는 어떻게 바뀌었나요? __바둑처럼 변화가 예상되는 분야가 있나요? 09 알파고는 어떻게 되었나요? __ 딥마인드의 알파고는 이세돌과 대국 이후 어떻게 되었나요? __ 알파고 제로, 알파 제로, 뮤 제로는 어떤 인공지능인가요? 10 인공일반지능이 뭔가요? __ 인공일반지능의 서로 다른 견해는 어떤 입장 차이에서 비롯됐을까요? __ 인공일반지능을 어떻게 구현할 것인지 방법론이 있나요? 11 특이점이 뭔가요? 언제 올까요? 온다면 어떻게 될까요? __ 현재의 인공지능 기술이 발전하면 인간보다 나은 것이 나올까요? __ 인간과 비슷하거나 혹은 더 나은 인공지능을 만들 수 있을까요? __ 인공일반지능은 결국 불가능할까요? 12 인간과 구별이 안 되는 인공지능이 가능한가요? __ 튜링 테스트를 통과한 인공지능이 있나요? __ 중국인 방 실험도 튜링 테스트와 동일한 실험인가요? __ 인간과 구별할 수 없는 인공지능이 가능한가? → 가능하다 __ 인간과 구별할 수 없는 인공지능이 가능한가? → 불가능하다 13 인공지능은 어디까지 발전할까요? __ 일리야 슈츠케버는 무엇을 했나요? __ 데미스 하사비스는 누구인가요? __ 안드레이 카파시는 누구인가요? 14 기계가 인간보다 나은 시대가 올까요? __ 인간이 하는 모든 일을 기계가 더 잘할까요? __ 딥마인드는 왜 알파고를 만들었나요? __ 인공지능은 언제쯤 인간을 뛰어 넘을까요? 15 인공지능이 사람을 지배하는 세상이 올까요? __ 인공지능이 인류를 공격하는 세상이 정말 올까요? __ 인공지능을 무기로 활용하지 못하도록 막을 수 없나요? __ 대표적인 인공지능 비관론은 무엇인가요? 03 인공지능과 미래 직업 16 인공지능은 어떤 분야가 있나요? __ 전통적인 인공지능 분야에는 어떤 것이 있나요? __새롭게 떠오르는 인공지능 분야에는 어떤 것이 있나요? 17 인공지능을 하려면 꼭 수학을 알아야 하나요? __ 인공지능 모델을 직접 개발하지 않아도 수학을 공부해야 하나요? __ 수학과 컴퓨터 공학 지식 중 어떤 게 더 많이 필요한가요? 18 인공지능을 공부하려면 어떻게 해야 하나요? __ 꼭 비싸고 좋은 사양의 컴퓨터가 필요한가요? __ 혼자서도 인공지능을 공부하려면 어떻게 해야 하나요? __ 자격증 시험도 볼 수 있을까요? __ 자격증을 딴 이후에도 더 들을 만한 강의가 있나요? __ 강의 말고 또 해볼 수 있는 것들이 있나요? __ 대학원을 꼭 가야 할까요? 19 인공지능이 보는 면접은 어떻게 준비해야 할까요? __ 인공지능 면접이라니 어색하지 않을까요? __ 인공지능 면접을 하는 이유는 무엇일까요? __ 인공지능에게 좋은 점수를 받으려면 어떻게 해야 하나요? 20 미래에는 어떤 직업을 가져야 할까요? __ 인공지능은 계속해서 발전할까요? __ 블루칼라 직업은 전부 사라지게 될까요? __ 인공지능 시대에 떠오르는 직업은 무엇일까요? 21 인공지능의 발달로 직장을 잃게 된다는 게 사실인가요? __ 인공지능으로 대체할 수 있는 일은 어떤 것일까요? __ 인공지능으로 대체할 수 없는 일은 어떤 것일까요? __ 인공지능으로 대체 가능한 직업에는 어떤 것들이 있을까요? 22 사람이 인공지능보다 더 잘할 수 있는 분야가 있을까요? __ 인공지능은 왜 생겨났을까요? __ 인공지능 시대에 필요한 인간의 능력은 무엇일까요? __ 인공지능은 편견 없이 공정할까요? __ 전문 분야에서도 인공지능이 사람보다 잘할까요? 04 인공지능의 능력 23 인공지능이 글을 쓴다고요? __ 인공지능은 어떻게 글을 쓰나요? __ 인공지능이 자기 생각을 글로 쓴다면 어떨까요? __ 인공지능이 더 발전하면 소설도 쓸 수 있을까요? __ 인공지능이 기사를 쓰면 기자라는 직업은 사라지지 않을까요? 24 인공지능이 노래를 한다고요? __ 어떻게 세상을 떠난 김광석을 다시 불러올 수 있었을까요? __ 인공지능이 음악을 하면 음악가가 필요 없지 않을까요? 25 인공지능이 작곡도 할 수 있나요? __ 인공지능 작곡은 어떤 원리로 가능할까요? __ 해외에서도 인공지능 작곡가가 활동하나요? __ 작곡가는 모두 인공지능으로 대체될까요? 26 인공지능이 박세리보다 골프를 잘 친다고요? __ 인공지능 로봇이 사람과 제대로 된 골프 대결을 할 수 있나요? __ 스포츠 경기에서 인공지능이 사람보다 정확하게 심판을 볼까요? 27 인공지능 스피커는 왜 사람의 말을 못 알아들을까요? __ 챗봇도 인공지능 스피커와 비슷하지 않나요? __ 인공지능 스피커와 대화하는 이유는 무엇일까요? __ 사람과 똑같이 대화할 수 있는 인공지능 개발은 아직 멀었나요? __ 우리말로 된 서비스도 곧 사용할 수 있을까요? 28 챗봇은 언제쯤 제대로 사용할 수 있을까요? __ 언어 모델은 어떻게 발전해 왔나요? __ 인공지능과 어느 수준까지 대화할 수 있나요? __ GPT-3의 능력이 상당한데요, 또 다른 파급 효과가 있을까요? __ 챗봇이 윤리적인 문제에서 벗어날 수 있을까요? 29 인공지능이 그림을 그린다고요? __ 인공지능이 반 고흐처럼 그림을 그릴 수 있나요? __ 인공지능이 그린 그림이 팔리기도 할까요? __ 인공지능이 그림을 그리면 작가들은 어떻게 해야 할까요? __ 인공지능이 그린 그림의 저작권 문제는 없나요? 30 인공지능 배우가 생겼다고 하는데 앞으로 어떻게 될까요? __ 인공지능 배우는 어떻게 생겼죠? __ 인공지능 인간은 광고 모델로 가치가 있을까요? __ 인공지능으로 사람을 바꿔치기하는 딥페이크 기술, 과연 괜찮을까요? __ 웹툰에도 인공지능을 활용할 수 있나요? 31 요즘 뜨는 메타버스와 NFT는 인공지능과 어떻게 관련있을까요? __ 메타버스는 언제 처음 나왔나요? __ 메타버스와 NFT가 대체 뭐길래 이렇게 화제죠? __ 메타버스의 미래는 괜찮을까요? 05 산업별 인공지능(AI+X)과 기업 32 한국의 인공지능 수준은 어느 정도인가요? __ 현대 인공지능은 어떤 특성을 가지고 있나요? __ 인공지능이 국가 전략이 되면 어떤 변화가 있을까요? __ 우리나라 인공지능의 수준은 어느 정도인가요? 33 인공지능이 선생님이 될 수 있을까요? __ 인공지능 영어 선생님은 어떤 기술을 사용한 것인가요? __ 인공지능 선생님의 좋은 점은 무엇인가요? 34 인공지능으로 신약 개발을 한다고요? __ 인공지능 신약 개발은 어떤 절차로 이루어지나요? __ 주목받는 인공지능 신약 개발 회사는 어디가 있을까요? 35 완전 자율주행차는 언제쯤 나올까요? __ 자율주행은 현재 몇 단계까지 왔나요? __ 테슬라의 강점은 무엇인가요? __ 자율주행 시대가 온다면 우리 삶은 어떻게 바뀔까요? 36 인공지능 주식 트레이더를 믿어도 될까요? __ 인공지능으로 주식시장을 예측해 돈을 벌 수 있을까요? __ 인공지능으로 예측이 어렵다면 산업 동향을 파악할 수는 있을까요? __ 인간과 인공지능의 주식투자 대결, 누가 이길까요? 37 게임에서 인공지능은 어떻게 쓰이나요? __ 인공지능과 인간이 게임 대결을 하면 어떨까요? __ 인공지능이 어떻게 게임을 설계할까요? __ 인공지능이 분석한 게임 데이터를 어떻게 활용할까요? 38 군대에서 인공지능을 어떻게 활용할까요? __ 국방 분야에서 인공지능을 어떻게 도입하면 될까요? 39 기업에서 인공지능을 어떻게 활용할까요? __ 기업에서 인공지능을 구현하려면 무엇이 필요한가요? __ 인공지능이 잘할 수 있는 것은 무엇인가요? 40 기업이 인공지능을 어떻게 도입하면 좋을까요? __ 인공지능 담당 부서를 따로 만들어야 할까요? __ 기업 임원들이 코딩을 배워야 한다고요? 41 기업에서는 인공지능을 어떻게 구현하나요? __ 단순히 외부 인공지능 전문가를 영입하면 될까요? __ 내부 직원들에게 인공지능을 가르치면 해결할 수 있지 않을까요? __ 임원의 인공지능 교육이 중요한 이유는 무엇일까요? __ 인공지능을 기업에서 어떻게 구현할까요? 06 인공지능을 바라보는 우리의 관점과 미래 42 우리는 인공지능을 어떻게 바라봐야 할까요? __ 우리가 인공지능에 대해 잘못 알고 있는 것이 있을까요? 43 인공지능을 윤리적으로 어떻게 바라봐야 할까요? __ 인공지능은 과연 공정할까요? __ 인공지능을 과연 올바르게 사용할 수 있을까요? 44 인공지능을 철학적으로 어떻게 바라봐야 할까요? __ 인공지능에 대체되지 않을 인간성 회복을 위해 어떻게 해야 할까요? 45 인공지능을 법률적으로 어떻게 바라봐야 할까요? __ 인공지능을 사용할 때 생각해 봐야 할 법적 문제는 무엇이 있을까요? 46 인공지능을 교육적으로 어떻게 바라봐야 할까요? __ 교육제도에 인공지능을 도입하면 어떤 변화가 생길까요? 47 앞으로 나올 인공지능 신기술은 무엇이 있을까요? __ 마무리하며

인공지능의 겨울을 다시 생각해봅시다. 인공지능 기술이 발전하려면 인류의 이상을 제시하는 인공일반지능 개발보다는 현실적인 목적을 해결할 수 있는 인공지능을 만드는 것이 우선이라고 봅니다. 아무도 구체적인 구현 방법을 찾지 못하고 있는 상황에서 미래에 대한 약속을 많이 하면 할수록 그만큼 실망감 또한 클 것입니다. 따라서 인공지능을 연구하거나 인공지능 기술을 개발하는 사람들은 반드시 현재에 가능한 것, 시간이 지나면 해결할 수 있는 것과 시간이 많이 지나도 만들 수 없는 것을 구분해서 이야기할 수 있어야 합니다. 이것은 인공지능에 아낌없이 자원을 투자하는 사람들에 대한 배려이기도 합니다. ㅡ p.106 인공지능이 인간을 뛰어넘을 수 없는 분야는 인간의 사고가 요구되는 영역입니다. 의사결정을 하고, 새로운 아이템을 기획하고, 상대방을 설득할 수 있는 논리를 만들고, 고객의 요구 사항을 분석하고, 일을 처리하는 프로세스와 시스템을 설계하는 일은 인공지능이 할 수 없습니다. 또한 인공지능은 자신이 무엇을 하고 있는지 인지하거나 그것을 잘하는지 못하는지를 스스로 평가할 수 없습니다. 심지어 어떤 답을 냈을 때 어떤 과정을 거쳐 그 답에 이르렀는지도 설명할 수 없습니다. 인공지능이 한 일을 평가하는 것은 오직 인간만이 할 수 있습니다. 이는 인공지능이 아무리 발전한다고 해도 대체할 수 없는 부분이지요. ㅡp.173 인공지능은 이미 다양한 곳에서 많이 쓰이고 있습니다. 앞으로 인공지능을 활용할 수 있는 분야는 더욱더 무궁무진하게 늘어날 것입니다. 그렇다면 이것을 비즈니스에 어떻게 활용할 수 있을까요? 쉽게 생각해 보면 엑셀 작업과 비슷합니다. 엑셀 데이터를 기반으로 향후를 예측하고, 판별하고, 최적화를 보조해주는 어떤 장치를 만들 수 있는 것이죠. 한마디로 데이터가 있는 곳에 인공지능이 있습니다! ㅡp.328 기업의 고위급 임원들이 왜 코딩을 배워야 할까요? 사실 많은 기업이 인공지능을 도입한다면서 외부 전문가를 영입하거나 기존 직원들을 인공지능 부서로 전환 배치합니다. 하지만 인공지능은 고비용 저효율 산업이기 때문에 당장 원하는 결과를 이끌어내기는 힘듭니다. 인공지능은 매우 추상적인 개념의 기술입니다. 따라서 기업을 이끌어가는 임원들이 간단한 코딩 원리 정도는 알아야 인공지능에 대한 개념을 확실히 잡고 실행력 있는 사업을 추진해나갈 수 있습니다. ㅡp.336

장동인 [저]

서울대학교 공과대학 원자핵공학과를 졸업하고, 미국 서던캘리포니아대학교에서 컴퓨터공학 석사를 마쳤다. 미국 비자카드, EDS, 아메리칸 항공, 독일 아마데우스(Amadeus), 오라클 본사에서 근무했다. 1996년 귀국하여 한국오라클 컨설팅본부 이사, 시벨코리아 지사장, SAS코리아 부사장, 딜로이트 컨설팅 파트너, 언스트앤영 컨설팅 본부장, 미래읽기 컨설팅 대표컨설턴트, 한국 테라데이타 부사장으로 일하면서 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 분야에서 국내 대기업 및 공공 기관 등 수백 개 기업의 경영 컨설팅 및 IT 컨설팅을 담당했다. 또한 컨퍼런스, 대학에서 강의하면서 다양한 매체에 기고 활동을 했다. 저서로는 《빅데이터로 일하는 기술》(한빛미디어, 2014), 《공피고아》(쌤앤파커스, 2010), 《실무자를 위한 데이터웨어하우스》(대청, 1999)가 있다. 현재 국방과학연구소 빅데이터 PM 및 빅데이터전문가협의회 의장으로 활동하고 있다.