인공지능, 초연결, 초지능, 자율주행의 모든 것
세상의 혁신은 딥러닝에서 시작되었다
‘스마트폰 혁명’ 이후의 새로운 패러다임은 무엇일까. 누구도 경험하지 못한 미래가 다가오고 있다. ‘딥러닝 혁명’이 바로 그것이다. 딥러닝 혁명에서 시작된 변혁은 산업, 교육, 경제, 문화, 전 영역에 걸쳐 가시화되고 있다. 새로운 패러다임 등장은 필연적으로 승자와 패자를 낳는다. 발 빠르게 적응하는 이와 그렇지 못한 이가 나뉘는 것이다. 얼마 전 소프트뱅크 손정의 회장이 문재인 대통령을 만나 자리에서 “첫째도 AI, 둘째도 AI, 셋째도 AI”라고 힘주어 말했다. 인공지능에 기업과 국가의 경쟁력이 달려 있으며, 인공 지능 개발에 모든 역량을 집중해야 한다는 것이었다. 실제로 4차 산업혁명 열풍과 알파고 충격 이후, 인공지능은 제조업, 통신, 자동차, 서비스업 등 산업뿐만 아니라 교육, 의료, 법조, 행정 등 우리 생활 모든 영역에 깊숙이 들어왔다. 빅데이터와 인공지능이 결합된 서비스가 나의 욕구를 나보다 먼저 정확하게 알고 상품을 추천을 해주는 일은 이제 너무 당연해서 특별하게 느껴지지 않을 정도다.
이제는 앞을 내다보는 질문이 필요한 시점이다. 이와 같은 변화가 어디서 시작되었고, 앞으로 어떻게 될 것이며, 나아가 우리는 무엇을 준비해야 하는지 말이다. 『딥러닝 레볼루션』의 저자 테런스 J, 세즈노스키는 인공지능 발전에 결정적 역할을 한 것이 딥러닝이라고 말한다. 딥러닝 없이는 지금과 같은 변화가 없었을 것이며, AI 시대의 미래를 예측하기 위해서는 딥러닝을 알아야 한다는 것이다. 모두의 각광을 받고 있는 빅데이터, 초연결, 자율주행 역시 딥러닝 없이는 불가능했을 성과다. “아무리 많은 데이터를 만들어내도 머신러닝(딥러닝)이 발전하지 않으면 아무 소용이 없다”는 말이 이를 압축적으로 보여준다. 이 책에서 신경과학과 머신러닝 분야의 대가인 세즈노스키는 통찰력 있게 인공지능의 과거와 현재를 돌아보고 미래를 조망한다. 딥러닝은 지금까지 이뤄낸 변화보다 앞으로 훨씬 큰 변화를 가져올 것이다. 하지만 여기에는 ‘궁극적으로’라는 단서가 붙는다. 그 시기가 앞당겨질지 아닐지, 발전의 결과물을 유리하게 이용할지 못할지는 전적으로 우리가 어떻게 하느냐에 달려 있다.
소크생물학연구소Salk Institute for Biological Studies의 프랜시스 크릭Francis Crick 석좌교수이자 캘리포니아대학교 샌디에이고 캠퍼스UCSD의 교수로 재직 중이다. 버락 오바마 행정부의 브레인 이니셔티브BRAIN Initiative에서 자문위원으로 활동했으며, 현재 인공지능 분야 최고 학회인 NeurIPS의 의장직을 수행하고 있다. 딥러닝 기술의 초석이 된 볼츠만 머신 알고리즘을 제프리 힌튼과 함께 개발한 것을 비롯해 뉴럴 네트워크의 학습 이론에 대한 다수의 논문을 발표했다.
머신러닝 및 신경과학 최고 권위자 중 한 명인 세즈노스키 교수는 한국에서 열린 ‘2018 인공지능 국제컨퍼런스’에 기조연설자로 참여해, ‘딥러닝 혁명’이라는 주제로 딥러닝의 현황과 미래를 통찰력 있게 조망한 바 있다. 그는 이 책에서 인공지능의 발전에 변곡점 역할을 한 딥러닝 기술이 현재에 이르기까지의 과정, 앞으로 딥러닝이 만들어낼 혁신과 변화에 대해서 풀어내고 있다.
추천사 006감수자의 글 010서문1부 지능의 재해석1장 머신러닝의 부상 0242장 인공지능의 재탄생 0613장 뉴럴 네트워크의 여명 0764장 두뇌 방식의 컴퓨팅 0935장 시각 시스템에서 얻은 통찰 112· 연대표 1332부 기술적 영향과 과학적 영향6장 머신러닝의 미래 7장 알고리즘의 시대 8장 헬로, 미스터 칩스 9장 내부 정보 10장 인식 11장 자연은 인간보다 영리하다 12장 심층 지능 · 연대표 3부 다양한 학습 방법13장 칵테일파티 문제 14장 홉필드 망과 볼츠만 머신 15장 오류의 역전파 16장 컨볼루션 러닝 17장 보상학습 18장 NIPS · 연대표 헌사 용어 설명 주
