한빛출판네트워크

IT/모바일

기계는 어떻게 생각하고 학습하는가

6인의 위대한 AI 석학이 조망하는 인공지능의 현재와 미래

한빛미디어

번역서

판매중

좋아요: 3
  • 저자 : 뉴 사이언티스트 , 닉 보스트롬 , 넬로 크리스티아니니 , 존 그레이엄-커밍 , 피터 노빅 , 앤더스 샌드버그 , 토비 월시
  • 역자 : 김정민
  • 출간일 : 2018-12-05
  • 페이지 : 336쪽
  • ISBN : 9791162241387
  • 물류코드 :10138

합계 : 15,300

  • 인공지능은 우리를 파멸할 것인가, 구원할 것인가? 

    미래 언젠가 기계의 지능은 인간 두뇌의 능력을 뛰어넘을 것이다. 이들 기계는 대체 어떻게 생각하고 학습하는 것일까? 닉 보스트롬, 피터 노빅, 토비 월시를 비롯한 AI 전문가들과 뉴 사이언티스트가 손잡고 인공지능의 현재와 미래를 조망한다. 자율주행차, 킬러로봇, 머신러닝, AI 윤리 등 인공지능 시대에 알아야 할 필수 지식을 흥미롭게 살펴본다. AI가 과연 진정한 재앙인지, 이 책을 읽고 나면 답할 수 있다.

     

    〔책 속에서〕

    브레이크가 고장 난 전차가 있다고 생각해보자. 그리고 선로에는 앞으로 일어날 일을 모르는 다섯 명의 사람이 있다. 당신이 아무 일도 하지 않으면 이 다섯 명은 죽는다. 하지만 당신은 스위치를 눌러 다른 선로로 전차 방향을 바꾸어 그 선로에 있는 다른 한 사람만 죽게 할 수도 있다. 어떻게 할 것인가? / 비슷한 딜레마로, 자율주행차는 갑자기 보도에서 도로로 내려온 무단횡단자를, 그것이 옆 차선으로 불쑥 끼어드는 결과가 될지라도 피해야만 할 것인가? 자율주행차가 어린이들이 길을 건너길 기다리며 교차로에서 대기하고 있을 때 뒤에서 지나치게 빠른 속도로 대형트럭이 접근하는 것을 감지한다면, 탑승자를 보호하기 위해 움직여야 할 것인가, 아니면 충돌을 감수하고 어린이들을 구해야 할 것인가? (147쪽)

     

    2016년에 로봇은 경고도 없이 생명체를 죽이기 시작했다. 이는 <로보캅> 리메이크가 아니라 호주의 그레이트 배리어 리프에서 산호를 망가뜨리는 불가사리를 없애기 위해 킬러로봇이 투입된 현실의 이야기다. ‘코츠봇’이라고 불리는, 세상에서 가장발전된 자율형 무기 시스템 중 하나인 이 로봇은 인간의 개입 없이도 목표물을 선택하고 치명적인 무기를 사용할 수 있다. (...) 코츠봇은 인간이 이제 스스로 목표물을 선택하고 자율적으로 그 목표물을 죽일지 결정할 수 있는 로봇을 개발할 수 있는 기술을 보유하게 되었다는 사실을 잘 보여준다. (161쪽)

    2009년에 콜턴과 대학원생인 안나 크셰치코프스카는 페인팅 풀에게 한 뉴스 기사를 바탕으로 삼아 아프가니스탄 전쟁에 대한 해석을 만들어보라고 요청했다. 그 결과는 아프가니스탄 시민들, 폭발, 전쟁으로 인한 무덤을 나란히 그린 충격적인 그림이었다. (...) 페인팅 풀은 무(無)에서 그림을 만들어낼 수도 있다. 페인팅 풀의 작품 중 콜턴이 「사계절」이라고 부르는 연작 중 하나는 단순한 풍경을 흐릿한 사각판으로 보여준다. 소프트웨어의 작품과 인간의 작품에 대해 다른 기준을 적용하지 않고는 이 작품이 얼마나 훌륭한지 판단하기가 어렵다. 콜턴은 페인팅 풀이 사진을 참조하지 않고 풍경을 그렸다는 사실에 주목해야 한다고 주장한다. (220쪽)

     

    디지털 모사체도 고통을 느낄까요? 의료연구를 진행할 때 동물이나 사람에게 기울이는 주의를 이 디지털 시뮬레이션에도 적용해야 할 필요가 있을까요? 이 문제는 전적으로 소프트웨어가 고통을 느낄 수 있는지에 달려 있습니다. (...) 대부분의 사람이 이 프로그램에서 진짜 고통이 발생한다고 생각하지는 않지요. 가상 애완동물 장난감처럼 본질적으로는 상호작용형 애니메이션일 뿐입니다. 대상에 공감을 느낄 수도 있겠지만 결국 인형에게 말하는 것과 비슷합니다. 하지만 뇌 전체를 시뮬레이션해서 동물과 나아가 인간의 신경 연결 상태까지 재현한 모사체는 다른 문제입니다. (282~283쪽)

  • [저자] 뉴 사이언티스트

    세계에서 가장 대중적인 과학기술 주간지. 1956년 영국에서 창립되어, 현재 미국과 오스트레일리아까지 지부를 확장했으며 세계적인 과학축제 ‘뉴 사이언티스트 라이브’를 개최하고 있다. ‘과학적 발견이 미치는 사회적 영향에 관심 있는 모든 독자를 위해’라는 기치 아래 과학기술 및 미래에 끼칠 영향에 대해 심도 있는 뉴스, 특집기사, 평론, 논평 등을 제공한다. 세계적으로 500만 명 이상의 구독자가 있다.

    [저자] 닉 보스트롬

    옥스퍼드 대학교 인류미래연구소 소장이자 『슈퍼인텔리전스』(까치, 2017) 저자다. 6장에서 ‘인공지능이 인간보다 똑똑해진다면?’을 썼다.

    [저자] 넬로 크리스티아니니

    브리스틀 대학교의 인공지능 교수이자 『Kernel Methods for Pattern Analysis』(Cambridge University Press, 2014) 등의 머신러닝 교재 저자다. 1, 2, 3, 5장 집필에 참여했다.

    [저자] 존 그레이엄-커밍

    프로그래머이자 아마추어 코드브레이커로서 『긱 아틀라스』(한빛미디어, 2015) 저자다. 2009년 영국 정부에 앨런 튜링에 대한 공식적 사죄를 요구하는 운동을 주도해 성공으로 이끌었다. 1장 집필에 참여했다.

    [저자] 피터 노빅

    NASA 에임스 연구 센터 계산과학부 총괄을 거쳐 현재는 구글의 연구이사다.  『인공지능』(제이펍, 2016)을 공저했다. 1, 2, 5, 6장 집필에 참여했다.

    [저자] 앤더스 샌드버그

    옥스퍼드 대학교 인류미래연구소연구원으로 신기술의 위험을 연구하고 있다. 6장에서 ‘소프트웨어도 고통을 느낄 수 있을까?’를 썼다.

    [저자] 토비 월시

    뉴사우스웨일스 대학교 인공지능 교수이자 『생각하는 기계』(프리뷰, 2018) 저자다. 8장에서 ‘특이점이 절대 오지 않는 다섯 가지 이유’를 썼다.

    [역자] 김정민

    서울대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 SK텔레콤 정보기술연구원에서 기업전산 개발 프로젝트 PM으로 근무하였다. 새로운 분야에 도전해 변호사 자격을 취득하고 로펌, 현대자동차 등을 거치며 특허, 저작권, 영업비밀, 개인정보, 공정거래, 기술전략, 그 외 폭넓은 영역에서 다양한 기술 및 법률자문을 제공하고 있다. 옮긴 책으로 『소프트웨어 개발의 지혜』(야스미디어), 『실용주의 프로그래머를 위한 프로젝트 자동화』(인사이트) 등 10여 권이 있다. 현재 현직 변호사이자 바른번역 소속 번역가로 좋은 책이 더 많은 사람들에게 알려지도록 노력하고 있다.

  • 1장 인간을 본뜬 피조물 

    2장 학습하는 기계 

    3장 인간이 할 수 있는 일이라면 

    4장 삶과 죽음의 문제 

    5장 미지의 세계로 

    6장 창작하는 기계 

    7장 인공지능의 진정한 위험 

    8장 기계가 인간 이후에 지구의 주인이 될 것인가? 

     

    부록 50가지 아이디어 

  • 뉴 사이언티스트와 6인의 AI 학자가 밝히는  챗봇, 스마트폰, 자율주행차, 창조하는 기계 등 인공지능 시대 알아야 할 거의 모든 지식 

    미래 언젠가 기계의 지능은 인간 두뇌의 능력을 뛰어넘을 것이다. 스티븐 호킹이 예언한 것처럼 초지능기계가 인류를 대체하는 AI 아포칼립스가 코앞에 다가온 것일까? 혹은 기계가 복잡한 작업을 척척 해내는 일종의 유토피아가 도래하는 것은 아닐까?

    미처 깨닫지 못했을지도 모르지만, 우리는 이미 매일 AI와 상호작용하고 있다. 통화를 안내하고, 카드 사용을 승인하며, 의사의 진단을 돕고 있다. 의사결정 컴퓨터가 책임지는 자율주행차도 곧 도로 위에 등장할 것이다.

    그럼 이들 기계는 대체 어떻게 생각하고 학습하는 것일까? 이 책에서 AI 전문가들과 세계에서 가장 대중적인 과학지 뉴 사이언티스트는 어떻게 인공지능이 인간 자신의 지능을 이해하는 데 도움이 되는지, 어떻게 기계가 음악을 작곡하거나 이야기를 쓸 수 있는지 살펴본다. 튜링머신과 챗봇, 머신러닝으로 학습하는 기계, 게임하고 보고 듣는 기계, 자율주행차와 킬러로봇 사례로 보는 AI 윤리, 창작하는 기계, 일자리 등 AI의 사회적 영향, 인공지능의 미래 등 총 8장으로 구성되어 있다.




    •  


       


        구글 알파고가 이세돌을 꺾으며 인공지능은 이미 많은 대중들에게 깊숙히 인식 된것 같다. 인공지능을 악마로 표현하는 사람들도 있을 정도니 이에 대한 이해가 서로 많이 다른 것을 알 수 있다.


        AI와 별로 상관없은 백엔드 개발쪽으로 일을 하고 있지만 요즘 워낙 핫한 분야라 관련한 기초 지식이라도 배울 겸 읽어보게 되었다.


       


      목차



      1. 1. 인간을 본뜬 피조물

      2. 2. 학습하는 기계

      3. 3. 인간이 할 수 있는 일이라면

      4. 4. 삶과 죽음의 문제

      5. 5. 미지의 세계로

      6. 6. 창작하는 기계

      7. 7. 인공지능의 진정한 위험

      8. 8. 기계가 인간 이후에 지구의 주인이 될 것인가?


       


        책의 초반부는 아리스토텔레스의 삼단논법에서부터 시작하여 현대의 인공지능이 있기까지의 역사와 이야기들을 하고 있다. 이미테이션이라는 제목의 영화로 알려진 튜링의 이야기가 나온다. 튜링이 고안한 튜링머신, 상대가 인간인지 기계인지 확인하는 테스트인 튜링테스트 등은 흥미로운 주제이다. 자율주행자동차, IBM왓슨의 암진단 등 이미 기계가 많은 부분에서 인간을 대체하고 있다. 또한 전쟁에서 이제 사람이 아닌 기계들이 싸우는 시대가 도래하고 있다. 다양한 분야에서 기계가 인간을 대체하는데 이것이 윤리적으로 옳은가에 대한 문제도 있다. 기계가 가치 판단에 있어 이것을 어떻게 받아들일 것인지도 중요한 문제이다.


       


        약한 인공지능과 강한 인공지능을 비교하면 아래와 같다.



      약한 인공지능: 하나의 특정한 작업만 잘하는 인공지능. 예시: 바둑을 두는 알파고, 영화 추천하는 넷플릭스 추천 시스템 등



      강한 인공지능: 여러 종류의 문제들을 해결해내는 인공지능. 예시: 터미네이터나 아이로봇, AI 등에 등장하는 로봇의 시스템 등



        현재는 약한 인공지능에 대해서는 다양한 분야에서 빠르게 발달하고 있지만 강한 인공지능이 나오려면 앞으로 한참 남지 않을까 싶다. 그러니 기계가 인간을 지배하고 마음대로 조종하는 세상이 오는 것을 너무 걱정할 필요는 없을 것 같다. 약한 인공지능들이 다양하게 나와서 인간의 삶을 더 안전하고 편리하게 해주면 좋겠다.


        인공지능에 대해 여러 관점에서 설명이 잘 되어 있어서 교양서로도 괜찮을 책이다. 기술의 발전에 대해 막연한 두려움이나 거부감 보다는 이를 잘 활용하여 인간의 삶에 이바지 하기를 바라는 것이 더 옳은 방향인 것 같다. 


       


       



      기게는 어떻게 생각하고 학습하는가, 한빛미디어(뉴 사이언티스트 외)

    •  



      KakaoTalk_Photo_2019-02-02-23-05-14.jpeg


       


       



      요즘 내 최대 관심사는 머신러닝/딥러닝이다. 














      최근 알파고를 만든 딥마인드에서는 알파스타를 선보였으며, 







      알파스타는 인공지능이 정복하기 어렵다는 스타크래프트(ver.2)에서 선수를 이겼다. 







      스타크래프트는 기존 알파고가 이겼던 바둑과는 다른 차원의 이야기다.







      바둑은 정해진 수를 계산하고 최고의 시나리오를 선택하는 것이지만, 스타크래프트는 수를 계산할 수가 없다. 














      어쨋든 이처럼 인공지능은 날로 발전하고 있는데 







      기계가 어떻게 학습하게 되었는지 그 배경지식을 채워줄 기계는 어떻게 생각하고 학습할까라는 책을 만나게 되었다.














      2016년 구글의 알파고와 이세돌 기사의 대국을 지켜보던 사람들이 느낀 감정에서 많은 부분은 공포가 차지했을 것이라 생각한다.







      역설적으로 이는 어떤 의미에서는 인간의 지능이 매우 뛰어나다라는 것을 시사한다.







      많은 사례와 사건을 인용하여 꼼꼼히 소개한 이책은 일반인이 이해하기 쉬운 동시에 어느 정도 수준 있는 과학적 설명도 갖추어서 적극 추천하고 싶다. - 옮긴이 김정민














      컴퓨터는 때로는 인간보다 더 나은 능력을 보여주기도 한다.







      인공지능과 인간의 지능이 닮아갈수록 경이로움과 동시에 불편한 감정도 생긴다.







      엘론 머스크는 우리가 악마를 불러내고 있다고 했다.







      어떤 초기 선구자가 인간이 절대 발명하지 않아야할 물건이라고 묘사했던 최첨단 인공지능이 품은 희망과 공포에 대해 알고 싶은 사람은 이 책을 계속 읽어야 한다. - 더글러스 헤븐 편집자














      인공지능 분야는 지능을 가진 것처럼 행동하는 기계에 관한 과학이자 공학이다.







      아리스토텔레스는 삼단논법이라는 공식화된 기계적 논법을 주창했는데 이 공식을 따르면 인간의 전체 지식을 모두 정리하지 않더라도 지능을 가지고 동작하는 메커니즘을 만들 수 있다.







      삼단논법 - 어떤 백조는 하얗다. 모든 백조는 새다. 그러므로 어떤 새는 하얗다

























      튜링은 만약 어떤 기계의 반응을 인간에게 기대되는 반응과 구별할 수 없다면 그 기계가 지능을 가졌다고 판단할 수 있다고 했다. 







      이것을 이미테이션 게임이라고 명했다.







      만약 판단자가 기계를 인간과 구별할 수 없다면, 그 기계는 지능을 가졌다고 인정된다.







      튜링은 자신의 이론을 논중한 논문을 통해 오늘날 뉴런(신경세포)을 모사해 시뮬레이션하는 데 쓰이는 인공 신경망의 초기 형태를 설명했다.







      뇌에서의 시냅스 같은 상호연결점을 따라 전달되는 신호는 1이나 0 중 하나다. 이 망은 오늘날의 참거짓형 신경망이라는 이름으로 불린다. (A형머신)







      이 신경망은 학습능력이 없었기 때문에 튜링은 A형머신을 기반으로 학습시킬 수 있는 B형머신을 고안했다. 







      튜링은 사실상 컴퓨터과학의 기초를 세웠고, 성실한 연구와 연속적인 영감의 발휘를 통해 연합국이 제2차 세계대전에서 이기는 데 일조했다.







      그리고 지능의 본질 및 뇌구조와 지능의 연관성을 규명하기 위한 기초가 되는 질문을 제시했다.







      인생 후반기에는 생물학 연구도 시작해 형태발생에 대한 수학적 이론을 고안했다. 이것은 생물학 분야의 기초가 되었다.














      대부분의 연구자들은 지능의 비밀을 푸는 열쇠는 기호추론에 있다고 생각했다.







      기호추론은 생각과 내념을 단어, 구문, 문장과 같은 기호로 표현하고, 이 기호드을 논리 규칙에 따라 처리하는 수학적 접근법이다.







      기호추론에 대한 환상은 실망으로 바뀌어 퍼져나갔다. 인간의 뇌는 다른 방식으로 움직이는게 분명했다.







      인간에게는 컴퓨터와 비교할 수 없는 무엇인가가 존재한다고 주장했다.







      처음에는 의식이나 자아의식과 같은 인간의 특성이 이런 주장의 중신 논거였지만, 이런 개념이 정확히 무엇을 의미하는지는 의견이 모아지지 않았다.







      컴퓨터는 연민이나 지혜와 같은 인간의 독특한 특성은 절대 가질 수 없을 것이라고 했다.







      이런 특성은 인간의 양육 과정과 경험을 통해 얻어지기 때문이다라는 것이다.







      인공지능에서 정신적, 심리적 특질을 만들어내려는 노력을 포기한 그 순간부터, 성과가 나오기 시작했다.







      연구자들은 사전프로그래밍된 기호규칙을 버리고 머신러닝을 택했다.

























      거대한 양의 데이터를 이용해 스스로 학습한다. 







      컴퓨터에게 충분히 많은 정보를 주기만 하면, 언어 번역, 얼굴 인식, 자율주행처럼 지능을 가져야 할 수 있는 것처럼 보였던 일들을 학습시킬 수 있다.







      초기 엔지지어들은 탑다운 방식으로 프로그래밍하는 것이다.







      인간이 어떻게 말을 하고, 글을 읽고, 시각적 이미지를 처리하는지에 대한 수학적 모델을 먼저 만들고 나서, 







      그 다음에 이런 작업들을 논리적으로 추론하는 컴퓨터 프로그램 형태로 구현하는 방식으로 지능적 행동을 만들어내려고 했다.







      이후 탑다운에 대한 환상을 버리고 구체적인 과제에 집중하기 시작했다.







      초기의 몇몇 성과는 상품추천 시스템에서 나왔다. 왜 고객이 그 상품을 사려고 하는지를 알기는 어려웠다.







      답을 찾기 위해 문제를 완전히 이해할 필요는 없다. 많은 데이터를 가지고 결합해 유용한 상관관계를 뽑아낼 수만 있으면 된다.







      데이터가 이론적 모델보다 더 강력할 수 있다는 사실이다.

























      소량의 통계적 학습 알고리즘과 대량의 데이터로 무장한 인공지능 기계의 새로운 세대가 등장하게 된것이다.







      기계가 인간의 지능을 흉내 내도록 하기 위해서 지능의 특징을 정확하게 규명해낼 필요는 없다.







      연구자들의 관심을 새로운 인공지능 기계의 엔진 연료, 즉 데이터로 집중되었다. 데이터를 어디에서 찾고, 데이터를 어떻게 최대한 활용할 것인가?







      데이터 연구에서 중요한 발견 중 하나는 가치 있는 데이터를 다양한 활동을 공짜로 얻을 수 있다는 것이다.







      게다가 엔지니어들과 기업가들은 추가 데이터를 끄집어내어 축적하는 다양한 방식을 발명해냈다. 







      사용자에게 쿠키 저장에 동의하라고 요청한다든가, 사진에 있는 친구를 대트한다든가.







      상품을 평가하거나 길거리에 있는 몬스터를 잡는 내용이 주가 되는 위치기반 게이을 하게 한다는가 하는 방식 말이다.














      데이터는 신시대의 석유가 되었다.














      알파고의 프로그래머 중 누구도 자신들이창조한 프로그램은 물론이고 그 정도의 바둑 고수를 이길 수 있는 실력 근처에도 가지 못했다. 







      이들은 심지어 알파고의 전략을 이해하지도 못했다.







      알파고는 뉴 멀이다. 인공지능을 개발하는 프로그래머들이 해야 하는 일의 핵심은 결국 직접 프로그래밍할 수 있을 만큼 잘 알지 못하고 이해하지 못하는 일들을 프로그램이 학습하도록 시키는 것이다.














      추천의 품질은 학습에 사용된 데이터의 양과 질에 상당 부분 좌우된다.







      사용자가 자동완성 기능을 더 많이 사용할수록, 소프트웨어는 사용자가 사용하는 단어와 표현을 더 많이 학습하 수 있다.







      경험에 기반해 행동을 개선한다.







      다시 말해, 학습의 정의에 부합한다.







      이런 시스템은 아마도 수억 개 단위의 구절을, 즉 수백만 개의문서에 해당하는 입력을 받아 학습해야 할 것이다.







      인간에게는 어려운 일이겠지만, 현대의 하드웨어 수준에서는 전혀 문제가 되지 않는 일이다. 














      책은 어려움 없이 읽어 나갈 수 있었다. 앉은 자리에서 1/3 정도는 금방 읽었다. 







      그동안 편파되었던 배경 지식들이 순서대로 정리 되는 기분이었다. 







      그리고 미쳐 몰랐던 부분들에 대해서도 알게 되어 읽으면서 점점 뿌듯해지는 책이다.


       





    •  


      처음에 제목만 보고 생각하기에는 인공지능, 알고리즘등의 내용의 책일꺼라 생각했었는데 예상밖으로 다양한 내용들이 포함되어 있는 책이다. 수학적인 내용보다는 오히려 철학적인 내용들이 많이 포함되어 있다. 그리고 그동안에 내가 생각해 왔던 기계, 인공지능이라는 범주가 얼마나 좁았는지 느끼게 해준 책이었다. 


       





       


      목차를 살펴보면 본 내용이 총 8장으로 되어있다. 맨 처음 기계에 대한 생각에서 부터 어떻게 발전해 왔고 어떤 실패를 거쳤는지 차근 차근 설명해주고 있다. 그리고 기계가 가지고 있는 한계와 또 그 한계를 극복 하려는 연구들, 윤리적 문제들에 대해서 정말 다양한 내용들이 담겨 있다. 


       





       


      인공지능의 발전 사에 대해서도 큰 흐름을 콕콕 찝어서 간단히 연대순으로 보여주기도 한다. 


       





       


      그리고 실제로 연구과정을 거치면서 인터뷰한 사례를 담아서 보여준다. 이런 인터뷰 내용들은 자주 나오는데 사람의 인터뷰 뿐만 아니라 인공지능과 인터뷰 했던 내용들도 있다. 신문 기사를 스크랩 한것 처럼 그당시의 인터뷰 상황을 그대로 보여줘서 더 좋았다. 


       





       


      그리고 마지막 부록에는 위 사진과 같은 인공지능에 대한 재미있는 이야깃 거리들을 모아서 보여주고 있다. 


       


      이제 이책의 장점과 단점에 대해서 말해보려고 한다. 장점에 대해서는 글이 좀 길것 같으니 단점부터 말하겠다.


       


      단점


      - 아무래도 상황에 대한 설명과 지식에 대한 설명이 많다 보니 페이지 수가 몇장 안되는 데에도 불구하고 길다라는 느낌을 자주 받았다. 중간중간에 그림이라도 조금 넣어줬으면 더 좋았을것 같다.


       


      장점


      - 내가 생각해 볼 만한 철학적 문제들에 대해 많이 던져준다. 


      - 내가 생각하지 못했던 인공지능에 대해서 좀더 깊이 있게 알려준다. 


       


      길게 쓴다고 했던 장점을 달랑 2줄만 써서 내가 장점이라고 쓴 부분들을 어느 대목에서 느꼈는지 좀 서술해 보려고 한다. 


       



      인간이 새로운 형태의 인공지능에 더 의지하게 될 수록 아마 인간의 사고방식을 인공지능에 어울리게 바꿔야만 할지도 모른다.



       


      여기에서 새로운 형태의 인공지능은 빅데이터에 기반한 모델들을 의미한다. 수많은 데이터를 분석해서 뽑아낸 결과를 우리들은 받아들이고 있다. 간단한 예로 쇼핑몰의 추천 품목들이 있다. 이 추천 품목이 왜, 어떻게 뽑혔는지는 알수 없다. 내가 사이트에 들어가서 했던 수많은 행동들을 분석해서 나온 결과물일 뿐이다. 그 중간 단계를 인공지능이 어떻게 분석을 했으며 어떻게 연관관계를 맺었는지는 점차 알수 없게 되가고 있다. 물론 알수는 있겠지만 사람이 다 들여다 보기에는 긴 시간이 걸릴것이다. 지능이라고 하기 보다는 조합에 가깝다고 말할 수 있다. 하지만 그 조합의 결과물을 무시할수는 없게 된 상황이다. 지금까지 이런 것들을 인공지능이라고 생각해본적이 없었다. 그냥 데이터 분석 이라고 생각만 해왔다. 하지만 인공지능을 구현하는 방법이 데이터 기반으로 변해가고 있는 이 시점에서 생각해보면 우리는 수많은 인공지능의 도움을 받고 있는것이다. 


       


       



      딜레마의 상황에서 인공지능은 어떻게 판단을 해야 하나



       


      영화 "아이로봇" 에서 주인공 윌스미스는 차사고가 났는데 지나가던 NS-4 에 의해서 구해진다. 이때 같이 윌스미스와 어린 여자 아이가 죽음의 위기에 처했는데 NS-4는 윌스미스를 구해준다. NS-4 가 판단하기에는 좀더 생존률이 높은 윌스미스를 구한것이다. 하지만 윌스미스는 어린 여자아이를 구했어야 하는게 맞다고 생각한다. 이처럼 우리 생활에는 예상치 못한 선택의 순간들을 직면하게 된다. 이때에 과연 인공지능은 어떻게 판단을 해야 하는지. 정말 어려운 문제다. 


      이와 비슷한 문제로 이 책에서는 자율주행에 대해 이야기 한다. 최근 자율주행에 대한 관심이 높아지면서 여기 저기에서 개발을 진행중에 있다. 그리고 실제 필드 테스트도 이루어 지고 있다. 그리고 가끔은 자율주행 차량때문에 사고가 난 기사도 종종 볼수 있다. 예전에는 자율주행을 생각하면 차량이 스스로 움직이면서 사고가 나지 않는게 중요하다고 생각했다. 자율주행에 대한 윤리적 대 전제에 대한 생각은 해본적이 없다. 여기서 말하는 대 전제, 즉 윤리적 원칙이란 이런거다.


      도로에서 자율주행 자동차가 운행중이다. 그런데 위험을 감지하고 피하려고 하는데 피하는 순간 또다른 피해가 발생하게 되는 상황이다. 그럼 피하는게 나은것인가 피하지 말아야 하는것인가. 이런 판단에 대해서 대전제가 필요하다는 의미이다. 지금은 자율주행을 연구하는 여러 회사들이 자신들의 알고리즘을 통해서 자율주행 차량을 만들고 있다. A회사의 차량과 B 회사의 차량이 앞에 말한 상황에서 동일하게 행동한다는 보장이 없다. 그렇기에 이런 부분들은 공동적으로 연구가 되어야 하고 서로 공유가 되어야 하는 윤리적 원칙들이 꼭 필요하다는 것이다. 단지 운전자가 운전대를 잡지 않고 책을 읽어도 스스로 움직이는 자동차를 생각하며 그저 좋아하기에는 풀어야 할 숙제들이 정말 많다는 것을 느꼈다. 


       


      이밖에도 정말 많은 부분들에서 내 머리를 탁! 치는 내용들이 많이 있었다. 잠겨있던 내 머리에 창문을 만들어준 느낌이라고나 할까. 리뷰어 책 고를때 정말 넣을까 말까 고민한 책이었는데 고르길 정말 잘했다. 기계나 인공지능에 관심이 없어도 철학이나 윤리에 관심이 있는 사람들에게도 충분히 도움이 되는 책이라고 생각이 된다. 


       



      https://blusky10.tistory.com/381

    •  





      오늘 읽은 책은 바로 이 책입니다.


      기계는 어떻게 생각하고 학습하는가 입니다.



      이 책은 표지에서 보듯이 6인의 AI 석학들이 인공지능의 현재와 미래에 대해서 알려주는 책입니다.





      목차를 살펴 보면 


      인간을 본뜬 피조물


      학습하는 기계


      인간이 할수 있는 일이라면


      삶과 죽음의 문제


      미지의 세계로


      창작하는 기계


      인공지능의 진정한 위험


      기계가 인간 이후에 지구의 주인이 될것인가?






      목차만 살펴 보게 되면 약간은 삭막해 보일수 있는 제목으로 목차를 뽑았더라구요.










      하지만 내용을 들여다 보면...


      위와 같이 인공지능의 과거역사 부터 현재까지...


      그리고 미래에는 어떻게 될것인가?


      하는 부분이 섬세하게 적혀 있었어요.


      게다가 딱딱하지 않고 정말 재미있게 적혀 있어서 우리 인공지능의 과거를 볼때 역사 공부를 한다고 생각 한다면 정말 어려워서 읽기가 싫었을텐데요.


      인공지능의 과거 역시 옛 이야기 를 들려 주는 우리 할머니 할아버지 입장에서 편안하게 이야기 해 주는 느낌으로 들을 수 있었답니다.


      인공지능의 태생이 그렇게 오래 전부터 준비가 되어 왔다는 것을 저는 까맣게 모르고 있었더라구요...


      제가 태어났을때 그 이전 부터 컴퓨터가 그렇게 모습을 갖추기 이전 부터 인공지능의 컴퓨터라면 이런 테스트를 통과해야 한다고 튜링이라는 분이 1950년대에 먼저 규칙을 만들어 놓고 현재에도 이러한 튜링 테스트를 통과한 인공지능이 없다고 하는 말에 정말 적잖히 놀래기도 했네요.


      그리고 인공지능이 처음에는 정말 사람의 두뇌와 같은 구조로 생각하고 말하고 할 줄 알거라고 믿고 투자했지만 그와 같은 구조로 성과가 없어지자 시들 해 졌다가..


      약한 인공지능( 한개한개의 지능 가령 알파고는 바둑만 잘둬)에 관심을 가지면서 이러한 인공지능이 정말 다양하게 할일이 많다는 것에 의해 다시금 인공지능의 붐이 불기 시작한 것이 불과 몇년 되지 않았다는 사실에 또 한번 놀라게 되었습니다.


      이렇게 몇년 안되는 인공지능(사실 제가 현업에서 프로그래밍 하고 있을 시절에)이 지금처럼 놀라운 속도로 발전한 것을 보면서...


      책을 읽으면서 정말 제가 헛 살았구나 라는 생각도 많이 들고 자책도 많이 들지만...


      우리 아이들은 저처럼 살지 않기 위해서 어떻게 준비를 시켜야 할까? 라는 생각도 많이 들게 되더라구요.


      일단 인공지능이 이렇게 막 성장하고 있을 동안에도 저는 우물안의 개구리로 제가 아는 업무 영역에서 벗어난 것이 별로 없었다 였습니다.


      그렇다면 그 시절에 좀 더 넓은 세계를 경험하고자 했다면...


      많은 책을 읽었어야 했을것으로 추정 됩니다.


      현실 세계에서 나오는 다양한 지식들이 축적 되어 있는...


      이 책을 읽으면서 현재에도 정말 또다른 미래 기술은 세상 밖으로 드러 나지 않고 내부에서 정말 다양한 기술들이 잠재 되어 축적 되고 있겠다 라는 생각을 많이 갖게 되었네요.


      그 기술을 조금이라도 빨리 따라가는 사람이 성공의 대열에 낄수도 있겠다라는 생각을 해보게도 되지만...


      항상 먼저 간다고 성공이라는 보장은 없기에 기술을 공부 하면서 시장의 동향을 파악하는 것도 중요한 하나의 성장 요소가 될것입니다.






      이 책은 딥러닝의 정석 과 같이 딥러닝을 기술적인 부분으로 접근 하는 것이 아니라...


      인공지능의 과거, 그리고 현재 미래의 생활에 대해 다루고 있기에 읽으면서 소설책 읽는 기분으로 미래를 맛 보면서 또한 인공지능이 이렇게 성장해 왔고 이렇게 성장해 갈 것이라는 것을 이해 하면서 우리는 이러한 인공지능을 어떻게 이용할 것인가? 라는 생각을 해 보게 되는 계기가 되었습니다.






      따라서 이 책은 인공지능을 기술적으로 접근 하시기 위한 분들을 위한 책이라기 보다는 앞으로 인공지능이 어떻게 변해 갈 것인지 어떻게 이용해야 할것인지를 알고 싶은 분들에게 권해 드립니다.

    •  





      4차 산업혁명이라고 일컬어지며 나타난 AI 현시대의 사람들은 과연 이 AI에 얼마나 알고 있고, 어떻게 생각할까? 많은 매체에서 AI와 머신러닝에 대해 수없이 떠들지만 정작 그런 것들에 대해 피부로 느끼는 사람은 많지 않다.


      이 책은 AI가 무엇인지 주변에서 수없이 떠들지만 정작 정확히 알지 못하는 사람들을 위해 만들어졌다. 전 세계에서 연구중인 현재 프로젝트와 그 프로젝트들이 이루고자 하는 목표지점 그리고 AI 프로젝트들이 진행되면서 발생할 수 있는 여러가지 문제들을 한꺼번에 다루고 있다. AI가 단순히 어떤 것이다라는 것을 넘어서 책의 제목 답게 기계가 학습하는 방식부터 시작해서 과거부터 지금까지 어떻게 해왔는지 앞으로 진행되면서 어떤 방식으로 기계학습을 하게 될지 광범위한 내용을 다루고 있다. 덕분에 AI가 무엇인지 하나도 모르는 사람이 읽어도 전혀 부담스럽지 않은 내용이다.


      물론 전문용어가 많고 이해하기 쉽지 않은 개념들이 있지만 이쪽 분야의 지식이 조금 있다고 한다면 이 책을 읽으면서 새로운 인사이트를 발견 할 수 있을 것이다.


      AI라는 것이 분명 새로운 기술이고 우리를 미래로 데려다 줄 기술이긴 하지만 책을 읽다보면 밝은 미래만 기다리고 있는 것은 아니다 아직 인간이 예측하여 제대로 활용하고 있는 기술이 아니다보니 예측하지 못하는 무서운 내용들도 나온다.


      기계의 가장 무서운 것이 무엇이라 생각하는가? 기계의 가장 무서운 점은 사람이 아니라는 점이다.


      예를 들어 자동차 운전수가 사람이라면 갑자기 뛰어든 사람을 보고 차를 멈추거나 핸들을 틀어 갑자기 뛰어든 사람이 다치지 않도록 할 것이다. 만약 멈추지 못하는 순간이고 핸들을 돌렸을 때 더 큰 사고가 날 수 있다면 어떻게 되겠는가? 사람은 상황에 따라 사람을 우선시 하기도 하거나 자신이 탄 차가 사고가 나는 쪽을 택할지도 모른다. 하지만 기계는 다르다. 두가지 경우에서 덜 손해가 나는쪽으로 행할 것이다. 그게 사람을 치고 달리는 방향이어도 말이다. 운전수가 사람이라면 절대 생각할 수 없는 부분이나 기계가 운전한다면 충분히 일어날 수 있을 법한 일이다.


      심지어 기계가 어떻게 결론을 내는지 사람이 프로그래밍했음에도 불구하고 알지 못하는 경우도 있다. 알 수 없는 미래가 펼쳐지고 있는 것이다. 컴퓨터가 정확한 결론을 내고 사람이 기대한 것 보다 더 높은 정확성을 보여주지만 사람은 그것이 어떤 원리로 나오는지 알지 못하는 것이다. 미래가 어떻게 다가올지 모르지만 언젠가 사람이 이해하지 못하는 기계는 나올 것이다.


      다만 어떻게 준비하느냐의 문제이며 그건 결국 그 분야와 기술에 대한 깊은 이해가 없이는 힘들 것이다.아주 먼 미래가 아니다. 바로 목전이다. 기계 학습에 대해 AI에 대해 조금이라도 이해를 하고자 하는 사람은 이 책이 도움이 될 것이다.

      "기계는 어떻게 생각하고 학습하는가"는 링크에서 찾을 수 있다.

       

    • 이 책은 부제 그대로 6명의 위대한 AI 석학이 인공지능의 현재와 미래에 대해서 이야기를 해나가는 책이다.

       

      몇 년전에 알파고와 이세돌의 대국이 있은 이후로 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등의 용어가 많은 곳에서 익숙하게 들려오고 있다.

      그 때쯤 회사에 뇌과학자 한분이 오셔서 스카이넷같은 인공지능은 오지 않는다. 대신 인간의 많은 일자리가 대체될 것이기 때문에 창의성이 필요로 하는 일을 선택해야 한다고 했던 기억이 난다.  

       

      인공지능이라는 단어는 많이 들어 왔지만, 실제로 우리의 삶에 어느정도로 깊숙히 와있는지는 개발자임에도 잘 알지는 못했다.

      여러 영화의 영향으로 스카이넷이나 자비스, 울트론 같은 인공지능의 이미지가 더 익숙해 있기도 했다.  

       

      그럼 과거, 현재, 가까운 미래에 인공지능의 모습을 실제로 어떨까?

       

      이 책은 나 처럼 인공지능을 추상적으로 알고 있는 사람을 위해 쓰여진 것 같다.

      인공지능이 어떤 식으로 발전해 왔는지, 현재 어느 수준에 머무르고 있는지, 앞으로는 어떤 모습으로 우리에게 영향을 줄 것인지를 6명의 학자가 여러 에피소드를 바탕으로 풀어나간다.

      인공지능에 대해서 어떻게 되어야 하는지 강하게 주장하는 내용이라기 보다는, 담백해서 사실을 기반으로 쓰여져있다.

       

      1,2 장은 인공지능의 역사를 다루고 있는 것 같고, 3,4 장은 인간의 어떤 부분을 대체할 수 있고 자율주행차나 로봇 전쟁 등 여러 철학적인 주제를 다룬다. 

      5,6,7 장은 기계도 창의적인 일을 할 수 있는지, 인간을 대체하는 것이 아니라 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 대해서 이야기를 한다.

      마지막으로 8장은 인공지능이 가져올 수 있는 위험과 우려에 대해서 이야기를 한다.

       

      전체 적으로 어려운 내용을 가볍게(?) 다루고 있다. 익숙하지 않은 용어들도 있어서 쉽게 읽히지 않는 부분도 있었지만, 인공지능에 대해서 알아야할 다양한 사실에 대해서 알 수 있었다.

       

      머신러닝을 공부하기 전에 읽기 좋은 인문서적 같은 느낌이었다.

       

    • 출퇴근 길 지하철에서 최근에 읽는 책이다.


      가장 트랜드한 인공지능에 대한 이야기다.


      책의 커버의 내용처럼 "6인의 위대한 AI 석학이 조망하는 인공지능의 현재와 미래" 인 것이다.


       



      2019-01-09-19-06-17.jpg


       



      지하철에 기대서 책을 본다.2019-01-09-19-18-17 (1).jpg


       


      6명의 이야기가 있어 한쪽 면만 보는 것이 아니라 다양하게 보게 된다. 그래서 6인이라는 것이 강점이다. 그러면서도 하나의 이야기인 것이다.



      2019-01-09-19-26-53.jpg


       


      인공지능이 걸어온 진보의 길, 알파고까지의 이야기다.



      2019-01-09-19-07-05.jpg


       


      목차



      2019-01-09-19-17-13.jpg


       


      문제의 시작이자 끝은 결국 인공지능이란 용어에요. 그냥 컴퓨터로 할 수 있는 멋진 일이라고 부르면 안 될까요?


       



      2019-01-09-19-15-08.jpg


      커즈와일, 특이점이 온다.



      2019-01-09-19-12-51.jpg


      자율주행 5단계



      2019-01-09-19-08-21.jpg


      포괄적이면서도 쉽게 읽히는 책, 책 뒷편의 독자의 요약 첫문장이 전부를 말해 준다.


      이미 인공지능의 시대가 도래한 것이다.



      2019-01-09-19-19-37.jpg


      열심히 지하철에서 책을 관찰을 해 보았다. 인공지능에 대하여 한번 곱씹을 때 꼭 필요한 책인것이다.

    • <이 책의 리뷰는 한빛미디어 '나는 리뷰어다'로 부터 책을 지원받아 작성된 글입니다.>


       





       


       



      책소개


       



      인공지능은 우리를 파멸할 것인가, 구원할 것인가? 


      미래 언젠가 기계의 지능은 인간 두뇌의 능력을 뛰어넘을 것이다. 이들 기계는 대체 어떻게 생각하고 학습하는 것일까? 닉 보스트롬, 피터 노빅, 토비 월시를 비롯한 AI 전문가들과 뉴 사이언티스트가 손잡고 인공지능의 현재와 미래를 조망한다. 자율주행차, 킬러로봇, 머신러닝, AI 윤리 등 인공지능 시대에 알아야 할 필수 지식을 흥미롭게 살펴본다. AI가 과연 진정한 재앙인지, 이 책을 읽고 나면 답할 수 있다.


       



      〔책 속에서〕



      브레이크가 고장 난 전차가 있다고 생각해보자. 그리고 선로에는 앞으로 일어날 일을 모르는 다섯 명의 사람이 있다. 당신이 아무 일도 하지 않으면 이 다섯 명은 죽는다. 하지만 당신은 스위치를 눌러 다른 선로로 전차 방향을 바꾸어 그 선로에 있는 다른 한 사람만 죽게 할 수도 있다. 어떻게 할 것인가? / 비슷한 딜레마로, 자율주행차는 갑자기 보도에서 도로로 내려온 무단횡단자를, 그것이 옆 차선으로 불쑥 끼어드는 결과가 될지라도 피해야만 할 것인가? 자율주행차가 어린이들이 길을 건너길 기다리며 교차로에서 대기하고 있을 때 뒤에서 지나치게 빠른 속도로 대형트럭이 접근하는 것을 감지한다면, 탑승자를 보호하기 위해 움직여야 할 것인가, 아니면 충돌을 감수하고 어린이들을 구해야 할 것인가? (147쪽)


       


       



      목차


       



      더보기


       



      자세한 내용 : http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B4087407078


       


       





       



      이번에 리뷰하게 된 책은 '기계는 어떻게 생각하고 학습하는가' 라는 책입니다.


       


      처음 책 제목만 봤을 때에는 딥러닝을 어떤 알고리즘으로 학습하는 것인가에 대해 기술되어 있는 책인줄 알았습니다.


       


      내용을 들여다보니 알고리즘에 대한 내용보다는 현실적인 시각으로 인공지능을 바라보는 내용이 기술되어 있는 책입니다.


       


      생각만큼 가볍지도 않은 책이었습니다. 전문적인 용어가 나오기 때문에 살짝 무겁게 느껴질 수 있습니다.

       





       


      읽으면서 가장 공감 됐던 부분은 


       



      '걱정해야 하는 것은 기술 자체가 아니라 인간이 어떻게 기술을 설계하고 이용하는지에 대한 것이다.' 라는 부분입니다.


       


      인공지능이 세상을 정복할 것이다, 기계가 사람을 죽일 것이다. 등에 대한 두려움도 있고, 그에 반해 좋은 점들도 당연히 존재합니다.


       


      그런 부분은 기계의 선택이 아닌 인간의 선택으로 설계되고 이용되는 것이기 때문에 인간을 걱정해야 하는 부분이라고 생각 되기 때문입니다.


       


      기계가 사람처럼 감성적이게 되려면 엄청난 시간이 필요할 것이라고 전문가들과 실무 종사자들은 말합니다.


       


       





       


       


      현재 기술과 기계는 아무리 좋은 알고리즘과 계산 능력으로 답을 준다고 한들, 그 답을 선택하고 결정하는 것은 인간입니다.


       



      기계는 다만 선택을 할 수 있도록 인간에게 도움을 줄 뿐입니다.


       


      책에는 그런 내용들이 잘 녹아들어가 있습니다. 인간의 걱정, 추후 어떤 사회가 될 것인가에 대한  기대 등에 대한 


       


      이야기를 풀어놓은 책입니다.


       

    • 이 책을 소개하기에 앞서 인간의 지능과 지혜에 대해 이야기를 먼저 해본다. 개인적으로 어떤 의미에서 기계가 인간을 뛰어넘게 되기까지 상당한 시간이 걸리던가 그런 날이 오지 않을지도 모른다는 생각이 든다. 지혜, 배움, 혹은 학습 등으로 인간이 영리해지기까지는 어느 정도의 시간이 걸리지만 그 한계는 끝이 없다. 그러나 대부분의 사람들이 사회에 적응하고 돈을 벌며 가정을 이루는 수준에서 머무른 다음 더 이상 나아가지 못한다. 필자는 그 이유를 실패를 두려워하는 것에 있다고 생각한다. 실패하지 않으려면 자신이 지금까지 했던 익숙한 것만 매번 반복해야 한다. 즉 발전의 가능성이 없다. 실패 그 자체는 나쁘지 않지만 그걸 대하는 태도에서 큰 차이가 있다. 실패에서 무언가를 발견하는 일부의 사람이 있고 다시는 그 과정을 되풀이하지 않으려는 대부분의 사람들이 있다. 


       


       



      MG0A0021_resize.JPG


       


       


      기계 혹은 인공지능은 정확함을 추구한다. 빅데이터를 기반으로 통계 과정을 거쳐 최대한 정확한 결과를 내놓으려고 한다. 기계는 실패라는 개념 자체를 모를뿐더러 실패에서 무언가를 발견하지도 못한다. 책을 읽는 과정은 어떤 의미에서 보면 작은 실패다. 즉 그 시간이 생산적이지 않으며 밥을 만들어주지도 않지만 수많은 시간을 들여서 얻을 수 있는 경험치와 지혜를 부여해준다. 그 속에서 방법론까지 얻을 수 까지 있다. 위대해질 가능성이 있는 인간은 실패로 자신의 생각 노선을 끊임없이 변화시킬 수 있는 사람이며 이는 기계와 결정적인 차이이기도 하다. 


       


       


       



      MG0A0022_resize.JPG


       


      기계는 어떻게 생각할까. 인간이 생각하는 것과 기계가 생각하는 법은 다르다. 인공지능이나 스마트시티 등에 관심이 많은 편이라서 관련 책이 있으면 자주 보는 편이다. 알파고가 바둑에서 이겼지만 우리는 인공지능이라고 부르지는 않는다. 바둑 하나만을 위해 수많은 컴퓨팅이 동작하고 전력을 사용하며 딥러닝 방식으로 사고한다고 하지만 그것은 통계의 승리였다. 


       


       



      MG0A0024_resize.JPG


       


      책에서 언급하는 인공지능의 방법은 그 개념이 처음 나오고 나서 지금까지 언급된 혹은 시도된 인공지능의 이론들이 담겨 있다. 그런데 그런 방법론들을 생각이라고 할 수 있을까. 인간은 두 가지의 생각 방식을 절충하여 행동을 결정한다. 시간이 걸리지만 이성적인 방식으로 사고하고 바로 앞에 있는 것을 자신도 모르게 행하는 충동적 인방식으로 행동하는 것이다. 사람의 성향에 따라 한쪽이 더 크기도 하고 다른 한쪽이 작기도 하다. 기계는 과연 그 차이를 언제 이해할 수 있을까. 


       


       


      생각해보면 지금까지 인공지능이라고 하면 인간이 만들어 놓은 일들 혹은 수학적 성과, 게임 등을 어떻게 인간처럼 행하는데 초점이 맞추어져 있다. 그리고 머신이 가진 특성상 상당히 빠르고 정확한 것도 사실이다. 알파고가 이세돌을 이길 있는 알고리즘에는 정책망에 인간 전문가가 둔 약 3,000 만수의 데이터베이스를 통해 가능한 수의 순서를 예측하고 이는 가치망 입력하는데 몬테카를로 트리 탐색 알고리즘에 시뮬레이션한다. 그 결과 인간이라면 두지 않았을 곳에 두고 승리를 한다. 이세돌은 인간이기에 자신이 지금까지 두어온 안정적인 수를 놓고 실패를 회피했다. 



      MG0A0025_resize.JPG


       


       


       


      책을 읽으면서 인간과 기계의 결정적인 다른 점을 생각해 보았다. 그건 바로 이기적인 속성이다. 우선 사람은 자신을 중심으로 모든 것을 판단하는 경향이 있다. 나에게 이득이 되는 일, 이득이 되는 행동에 기반하여 행동하면서 균형을 잡는다. 그리고 그 결과 조금 더 머리를 사용하고 때론 공부도 한다. 기계는 어떨까. 만약 인공지능이 인간과 가까워지는 모습을 가지기 위하려면 그런 성향을 만들어야 더 진화할 이유가 생긴다. 그런데 그렇다면 인간에게는 위협적인 존재가 되지 않을까. 


       



      MG0A0026_resize.JPG


       


       


      인공지능이 도입될 가장 빠른 분야 중 자율주행차가 있다. 멀지 않은 미래에 자율주행차가 도로에서 주행을 할 수 있을 것이라는 것에는 모두들 동의를 하지만 그 차가 과연 양심을 가질 수 있는지와 윤리적일 수 있는지가 계속 논의된다. 


       


       


       


      1. 자율주행차는 항상 인신사고보다 재물 사고를 택해야 한다.


       


      2. 자율주행차는 인간을 연령, 인종과 같은 유형에 기반해 차별해서는 안된다.


       


      3. 자율주행차의 제조사는 인간 운전자가 예를 들어 이메일 확인을 위해서 운전대에서 손을 뗀 이후에 충돌이 일어난 경우 그 충돌에 대해 배상책임이 있다. - 도브린트


       



      MG0A0027_resize.JPG


       


       


      일명 킬러 봇이라는 로봇이 인공지능에 의해 움직이기 시작했다. 2016년에 호주의 그레이트 배리어 리프에서 산호를 망가뜨리는 불가사리를 없애기 위해 투입된 코츠봇은 인간의 개입 없이 목표물을 선택하고 치명적인 무기를 사용할 수 있다. 지금까지 나온 가장 발전된 자율형 무기 시스템중 하나다. 그런 로봇이 대상을 인간으로 한다면 어떻게 되는가. 물론 위험한 전장에서 기계가 할 수 있는 일은 적지 않을 것이다. 기계는 전쟁을 단순하게 만들지 않는다고 한다. 기계가 인간을 닮아가기 때문이다. 


       


       



      MG0A0029_resize.JPG


       


       


      책에서 언급하는 인공지능이 상당수의 인간의 직업을 대체하기 위한 직업으로 세 가지를 꼽고 있다. 지금 한참 이슈가 되고 있는 택시운전사, 속기사, 애널리스트라고 한다. 필자는 로봇이 산업현장이나 일자리에서 같이 일하기 시작한다면 생각보다 많은 이슈가 만들어질 것이라고 생각하고 있다. 예를 들어 상당히 비싼 로봇을 임대의 형태로 자영업자나 산업현장에 대여를 하고 그 비용을 받아가는 일종의 다른 형태의 파견회사가 만들어지고 그 효율이 높을 경우 인간이 벌 수 있는 소득의 한계를 그을 것이다. 이는 지금 외국인 근로자와의 일자리문제, 소득등과 다른 양상으로 전개될 것이며 20년 이내로 도래할 것이라고 생각된다. 


       


      미래의 인공지능은 인간 유사도와 의식 수준에 따라 인간과 유사한 비 의식적 AGI(Artificial general intelligence), 검증 불가 비 의식적 AGI, 인간과 유사한 의식적 AGI, 검증불가 의식적 AGI, 초의식, 초지능 등으로 구분된다. 책은 이론적인 이야기부터 비약적으로 발전했던 인공지능과 그 활용분야, 문제의식 제기 등 많은 내용이 담겨 있어 관심이 있는 사람들에게는 도움이 될만한 책이다. 

  • 내용이 없습니다.
  • 내용이 없습니다.
닫기

해당 상품을 장바구니에 담았습니다.
장바구니로 이동하시겠습니까?