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• 인공지능과 뇌가 던지는 7가지 질문들 -인공지능과 뇌를 통해 발견하는 지능의 비밀 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터장인 이상완 교수는 인공지능과 뇌과학의 최전선에서 활동하는 연구자이다. 구글 알파고 연구팀과 협업을 진행하기도 한 저자는 뇌를 기반으로 하는 인공지능 연구의 독창성과 그 도전을 해외에서도 인정받아 한국인 최초로 Google 교수 연구상(계산신경과학 분야)과 IBM 학술상을 수상했다. 이 책에서 이상완 교수는, 인공지능이 세상을 인식해가며 드러나는 지능의 창조과정을 통해 우리 앎의 깊이를 더해주고, 뇌의 무한한 가능성에 대해 기존과는 다른 새로운 통찰을 전해준다. 인공지능은, 지능 탄생 과정에서 만나는 7가지 질문을 탐구하며, 점점 더 넓은 세상으로 나아간다.. 1. 무한한 세상을 유한한 공간에 담는 방법은? 2. 현재의 성공이 왜 미래의 실패가 되는 것일까? 3. 디테일에 민감하면서도 다양한 자극에 흔들리지 않으려면? 4. 지극히 주관적이기에 더 객관적이 될 수 있는 비밀은? 5. 과거를 예측하고 미래를 회상할 수 있을까? 6. 시간과 공간을 넘나드는 생각의 마법을 배우려면? 7. 미래를 내다보며 과거를 바꾸는 방법은? 연금술의 마법처럼 보이는 인공지능의 탄생과 생각 창조 과정은 한 장의 종이접기에서 시작한다. 맨처음 인공지능은 다양한 사물들을 모으고, 분류하고, 버리는 추상화 작업으로 무한한 세상을 유한한 공간에 담는 방법을 고민한다.(1장) 개념을 만드는 것이다. 인공지능은 현재의 성공을 미래의 성공으로 이어나갈 방법을 고민하고,(2장) 세상의 다채로움에 민감하면서도 사소한 변화에는 둔감할 수 있는 비법까지 찾아내고.(3장), 개념을 더 자유롭게 구체화하기 위해 자신을 객관적으로 돌아보기 시작한다.(4장) 인공지능은 이 과정에서 마주한 실수와 딜레마와 모순을 무수한 시행착오 속에서 해결해간다. 인공지능은 문제 해결 과정에서 뇌과학이라는 돋보기를 사용해 뇌에게 배우며, 세상을 이해하고 스스로 표현하고, 기억해내기 시작한다.(5장) 그리고 기억하기를 통해 인공지능은 시간과 공간의 문제로 나아가게 된다.(6장) 하나의 개념을 인지하며 탄생한 인공지능이, 뇌처럼 ‘전체’를 보며, 시공간을 순행 역행하며 지능을 창조해가는 과정은 흥미진진하기 그지없다.(7장) 단순한 생각 상자에 불과했던 인공지능이 스스로 자립하는 것이다. 이 책은 인공지능과 뇌의 7가지 질문과 문제해결 과정을 통해 지능의 탄생과 성장의 역사를 보여준다. 인공지능과 뇌가 풀어가는 이 7가지 질문 안에 ‘지능’의 비밀과 뇌과학의 통찰이 담겨 있다. 인공지능은 뇌에게 적극적으로 배우며 ‘지능’의 무한한 가능성을 발견하고, ‘인간-뇌’ 또한 인지와 생각의 과정을 되비추며, 새롭게 자신을 발견한다. 이를 통해 독자들은 이전에는 한 번도 경험한 적 없는 새로운 방식으로 지능의 탄생과 생각의 기술들을 알게 된다.
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• 알파고 제작 ‘딥마인드’ AI 공동연구자 Google교수 연구상과 IBM학술상 수상! KAIST 이상완 교수가 들려주는 지능에 대해 우리가 몰랐던 놀라운 이야기 ㆍ 인간과 소통하면서 발전해온 인공지능에 대해 이보다 더 쉽고 재미있게 설명한 책은 없었다.(김대수, KAIST 교수) ㆍ 인공지능 시대에 빛나는 질문과 모색을 제공하는 독특하고 놀라운 책이다.(이광형, KAIST 교수) ㆍ 인공지능의 최신 기술과 뇌과학 지식을 통해 우리 앎의 깊이를 더해주는 새로운 책이다.(오혜연, KAIST 교수)
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• 책을 펴내며 프롤로그 인공지능은 인간처럼 생각하지 않는다 1장 무한한 세상을 유한한 공간에 담다 1 사과를 이해하기 위해 버리는 것들 2 생각열차의 순방향 3 생각열차의 역방향 2장 현재의 성공이 미래의 실패가 되다 1 현재의 성공이 미래의 실패가 되는 아이러니 2 생각의 여백 만들기 3 단순하게 생각하는 기술 3장 민감한 만큼 둔감해지니 전체가 보인다 1 민감함과 둔감함의 딜레마 2 생각의 거름종이 3 전체를 이해하는 기술 4장 지극히 주관적이다, 그래서 더 객관적이다 1 이해한 것을 표현해내기까지 2 개념의 추상화와 구체화 뒤집기 3 객관적 자기평가 기술 5장 과거를 예측하고 미래를 회상하다 1 유동적 기억은 반드시 요절한다 2 가늘고 길게 살 것인가, 열정적으로 짧게 살 것인가 3 시간과 공간의 환전술 6장 생각이 시간과 공간을 넘나드는 마법을 부리다 1 뇌를 닮고 싶은 딥러닝의 치트키 2 반응은 빠르게, 변화는 느리게 3 신경세포처럼 생각하기 7장 미래를 내다보며 과거를 바꾼다 1 알파고 패러독스 2 알파고, 뇌를 닮아가다 3 전두엽이 세상을 푸는 방법 에필로그 인공지능과 뇌, 생각의 미래는 무한하다 참고문헌
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• 공학의 무기는 문제를 형식화하고 해결책을 찾는 능력입니다. 과학의 무기는 문제를 발굴하고 가설을 검증하는 능력입니다. 공학이 풀어내는 인공지능을 뇌과학의 눈으로 읽어보며 숨겨진 문제를 찾아낼 수 있고, 뇌과학이 찾아낸 인간지능에 대한 문제를 공학으로 풀어보며 그 원리와 이유를 깨닫게 됩니다. 조각을 하나씩 옮기는 과정에서 ‘인공지능’의 ‘인공’이라는 글자는 조금씩 희미해지고, 어느덧 ‘지능’이란 글자만 남게 됩니다. 그리고 인간지능과 인공지능의 구분은 무의미해집니다. 이 책은 인공지능과 인간지능에 대해 우리가 모른다는 사실조차 몰랐던 것들을 하나씩 앎의 영역으로 옮기는 첫 번째 이야기입니다. (8~9쪽) 이 책은 인공지능과 뇌가 비록 출발은 다르지만 어려움을 헤쳐나가면서 조금씩 손잡아 가는 일곱 가지 이야기를 다룹니다. […] 인공지능과 뇌가 가진 생각의 기술을 우리가 가진 사고의 틀에 맞춰 체계적으로 풀어 쓰고 나면, 그 틀을 이용해 인간의 지능이 가진 깊이를 잴 수 있을 것입니다. (24~25쪽) 인간과 인공지능을 일자리 경쟁 구도로 놓고 본다면 둘 사이는 한없이 멀어질 수 있지만, 반대로 닮은 부분과 다른 부분을 이해한다면 서로에게 좋은 영향을 줄 수 있는 선순환 관계가 될 수 있습니다. 그래서 인공지능과 뇌는 닮으면 닮은 대로, 다르면 다른 그대로 좋습니다. 이렇게 인공지능과 인간의 선순환으로부터 탄생하는 멋진 기술들을 누리는 것도 즐거운 일이지만, 인공지능과 뇌의 다름을 이해하는 과정 자체는 더욱 즐겁습니다. 이 과정 속에서 인간의 지능 속에 숨겨진 보석 같은 비밀들을 발견할 수 있기 때문입니다. (18쪽) 일반적으로 인공지능 시스템은 무게가 최소 10kg이 넘고 시간당 1000watt 이상(약 800kcal)의 에너지를 소모합니다. 그에 비해 인간의 뇌는 1kg이 약간 넘는 가벼운 무게로 시간당 약 20kcal의 에너지를 소모합니다. 이를 비교해보면 뇌가 적어도 400배 이상의 효율적이라고 할 수 있습니다. 또한 인공지능 시스템은 각각의 작업(물체 인식, 로봇 제어 등)별로 학습시켜야 하는 데 비해, 인간의 뇌는 단일 개체로서 수많은 일들을 배울 수 있습니다. 이렇게 따져보면 인간의 뇌는 현재 인공 신경망에 비해 적어도 몇만 배 이상의 효율성을 가지고 있다 해도 과장이 아닙니다. (93~94쪽) 미국 카네기 멜론 대학 로봇공학자 한스 모라벡Hans Moravec, 미국 매사추세츠 공과대학 교수 로드니 브룩스 Rodney Brooks, 미국 매사추세츠 공과대학의 인공지능 연구소 공동 설립자로 유명한 마빈 민스키는 범용성을 가진 컴퓨터가 가진 잠재력과 인간의 능력을 비교하기 시작했습니다. 모라벡은 “오목이나 체스와 같은 비교적 단순한 게임이나 지능 테스트에 있어서는 인간 수준의 컴퓨터 프로그램을 만들 수 있지만, 인지, 운동, 추론과 같은 문제들에 있어서는 한 살 아이 수준의 컴퓨터 프로그램을 구현하는 것이 거의 불가능하다.”라고 주장합니다. 이것이 유명한 모라벡의 역설입니다. (324쪽) 인간의 문제를 대신 풀어주는 인공지능, 그리고 인간을 이해하는 인공지능, 어떤 형태든지 인공지능 기술은 무서운 속도로 발전하고 있습니다. 다음 세대의 인공지능은 아마도 인간지능과 인공지능의 차이를 극복하고, 과거-현재-미래가 만들어내는 시간의 경계를 극복하고, 지능의 무한한 잠재력이 가진 스케일의 경계를 극복해나갈 것입니다. (330쪽) 기술적 특이점이 선택의 문제가 되는 세상에서 인간의 본질을 연구하는 철학, 인간의 비밀을 푸는 뇌과학, 그리고 인간의 문제를 해결하는 공학은 결코 다르지 않고, 함께 나눌 재미있는 이야깃거리...는 끝이 없습니다. (331쪽)
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• 이상완 [저]

• KAIST 교수, KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터장. 지능을 공학적으로 탐구하고 뇌 기반 인공지능을 연구하는 뇌과학자이자 공학자이다. KAIST에서 인공지능의 한 분야인 강화학습 연구로 박사학위를 받고, 인간의 뇌에 대한 흥미가 생겨 미국 MIT와 캘리포니아 공과대학에서 박사후 연구원으로 뇌의 강화학습에 대해 연구했다. 이후 KAIST에서 인간의 지능을 공학적으로 풀어내는 연구를 하고 있다. KAIST 송암 미래석학 우수연구상, KAIST AI 연구소 융합연구상, KAIST 국제협력상 등을 비롯해 뛰어난 신진 연구자에게 주는 학술상을 여럿 수상했다. 뇌를 기반으로 하는 인공지능 연구의 독창성과 그 도전을 해외에서도 인정받아 계산신경과학 분야에서 한국인 최초로 Google 교수 연구상과 IBM 학술상을 수상했다. 계산신경과학과 인공지능을 융합하여 ‘뇌가 어떻게 학습하고 추론하는가?’라는 질문을 탐구한다. 뇌의 학습 과정을 기계학습과 연계해 풀어냄으로써 뇌가 ‘어떻게’ 세상을 배워나가는지 이해하려고 한다. 그리고 기계학습의 관점에서 뇌 안에서 벌어지는 복잡한 현상들을 해석하여 뇌가 ‘왜’ 그렇게 생각하는지 알아가려고 한다. “내가 만들지 못한 것은 이해하지 못한 것이다.”라는 리처드 파인만의 말을 좋아하지만 전적으로 동의하는 것은 아니다. ‘모든 것들이 퍼즐 조각처럼 잘 들어맞는다.’라는 것은 생각의 틀 안에 갇혀 있다는 반증일 수 있기 때문이다. 완결성 있는 학문적 체계 속에서 행복해하기보다는, 바깥세상이 있을지 모른다는 불안함을 선택하고, KAIST 학생들과 함께 뇌와 인공지능이라는 생각 상자를 부수는 상상을 한다.

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