처음 배우는 인공지능 책 리뷰 (인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개론서)

개발자를 위한 인공지능 알고리즘과 인프라 기초

처음 배우는 인공지능

바둑에서 알파고가 이세돌 9단을 이기면서 인공지능이라는 말이 인터넷, TV, 신문, 책 등 주변에서 자주 들린다. 적어도 바둑 분야에서는 사람만큼 충분히 똑똑해진 컴퓨터라 앞으로 인공지능의 행보가 기대되는데, 다음 목표가 스타크래프트 게임이라는 말이 있다. 만약 실시간 전략 수행능력 테스트가 가능한 스타크래프트에서 인공지능이 사람을 이기게 된다면 실제 전쟁에서도 인공지능이 사람보다 뛰어날지도 모른다. 사람들을 건전지로 전락시켜버리는 영화 매트릭스 세상이 가능할지도 모른다는 생각이 든다. 편리하면서도 무시무시한 인공지능이 도대체 무엇이고 어떻게 만들어진 것일까.

인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝

인공지능이 모두를 포함하는 가장 큰 개념이다.

딥러닝은 머신러닝을 구현하는 한 방법이다.

컴퓨터를 좋아하는 사람으로서 인공지능(AI, Artificial Intelligence), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)이라는 말을 많이 들었다. 자주 듣다보니 어떤 말인지는 대강 알겠는데 거기에 들어가는 각종 기술을 조금 깊게 설명하는 글을 읽을 때면 도대체 무슨 말인지 잘 모르겠다. 이 문제를 해결하기 위해 인공지능 개론서를 한권 읽었다. ‘처음 배우는 인공지능’이라는 책인데 컴퓨터 공학을 공부한 사람이 인공지능을 배우기 위해 읽으면 좋을 것 같다. 컴퓨터를 잘 모르는 사람이 읽기에 수학 공식과 프로그래밍 코드가 너무 많다.

‘처음 배우는 인공지능’은 개론서라는 말이 어울리게 인공지능 관련 거의 모든 내용을 다루고 있다. 책의 처음에는 인공지능이라는 학문이 어떻게 발전되어 왔는지 알아보고, 그 다음 각종 인공지능 관련 내용을 하나하나 설명한다. 

규칙 기반, 지식 기반 모델, 오토마톤, 선형대수, 그래프, 유전 알고리즘, 신경망, 통계, 확률, 머신러닝, 딥러닝 등등 수학을 잘 모른다면 부담스러운 내용이 많다. 도전의식을 가지고 천천히 읽어봤지만 한 번에 다 이해하는데 실패했다. 그래도 상식 수준의 말만 늘어놓는 기초(입문)책보다는 뭔가 배울 것이 많아서 좋았다. 수학 공식이 부담스럽거나 인공지능 분야의 간단한 용어만 알고 싶은 사람이라면 공식은 건너 띄고 간단한 설명만 읽고 넘어가는 것도 괜찮을 것 같다. 사실 여기에 나오는 어려운 공식은 대학원 과정이라 생각된다. 물론 수학공부를 병행해서 모두 이해하면 좋겠지만...

여러 인공지능 관련 기술들이 최근에 이미지, 음성 패턴 인식과 자연어 처리 등에 이용되는데 이런 내용도 이 책에서 다루고 있다. 그리고 이 책은 이론뿐만 아니라 머신러닝, 딥러닝 쪽에서 핫한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 텐서플로를 이용한 프로그래밍 소스코드(예제)가 포함된 것이 특징이다. 프로그래머라면 이론보다 여기에 나오는 코드를 돌려보면서 인공지능을 이해하는 것도 좋을 것 같다.

이 책의 마지막은 인공지능, 머신러닝, 딥러닝으로 서비스를 구축하기 위해 필요한 기술인 데이터 구조, 분산 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT)을 설명한다. 데이터베이스, 클라우드 개발환경, 분산 컴퓨팅 기술의 발전이 바로 빅데이터 수집과 분석을 가능하게 만들었다. 그리고 앞으로 사물인터넷이 뜨면서 빅데이터는 더 거대해 질 것이고 이 엄청난 빅데이터는 인공지능, 머신러닝의 발전으로 이어질 것으로 예상된다. 인공지능, 빅데이터 관련 분야에서 일할 개발자라면 한번 읽어두면 도움이 될 내용이라 생각된다.

게임을 만들 때 플레이어의 상태에 따라 움직이는 적들(AI)를 조건 분기문(if 문)으로 만드는 것과 예상 질문으로 사람과 구분이 안가는 챗봇(chatbot)을 만드는 작업까지 넓은 의미에서 인공지능으로 볼 수 있다. 하지만 진짜 사람같다는 느낌을 받기 위해서는 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능 기술이 필요하다. 이런 기술들이 어떻게 구현되는지 궁금하다면 ‘처음 배우는 인공지능’ 책이 도움이 될 것 같다. 인공지능 분야는 엄청나게 빠르게 발전하는 학문이다. 그래서 한 번에 다 이해할 수 없다. 하지만 이 책으로 감은 잡을 수 (큰 숲을 볼 수) 있으리라 생각된다.

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