코로나19 바이러스의 세계적인 대유행으로 비즈니스 환경과 일상이 매우 빠른 속도로 바뀌고 있다. 자의 반 타의 반으로 우리는 인공지능과 디지털 변혁의 시대 한가운데로 들어섰다. 언택트 사회로 이동하는 뉴 노멀 시대가 도래하여 신기술의 영향이 급속히 증가하고 있다.
책《교양으로서의 인공지능》의 저자이자 한국표준협회 회장인 이상진은 2019년, 중국 상해에 있는 인공지능 기업을 방문하고 굉장한 충격에 휩싸였다. 상해 지사의 직원 2,800명 중 2,500명이 인공지능 솔루션 개발 엔지니어인 것도 놀라웠지만 그게 전부는 아니었다. 더 놀라웠던 점은 중국은 인공지능 프로그래밍 언어인 파이썬(python)과 인공지능의 핵심 개념들을 각각 중학생용, 고등학생용 교과서로 만들어 상해에 있는 중학교 및 20개 고등학교에서 가르치고 있다는 점이었다. 상해에서만 매년 2,000명에 가까운 고교생들이 현재 한국 석사과정 정도의 인공지능 지식을 갖춘 채 졸업한다. 그러나 이와 대조적으로 우리나라의 산업, 비즈니스 분야의 경영자와 실무자, 교육자들 중 인공지능의 개념을 알고 있는 사람은 그리 많지 않았다. 많은 기업과 리더들이 인공지능이 너무 전문적이라는 선입관을 가진 채 자신이 이해하려 하지 않고, 엔지니어에게 맡겨 추진하면 되는 것으로 치부하고 있는 것이 지금 우리의 현실이다.
책《교양으로서의 인공지능》에서 저자는 직장, 기업 등 비즈니스 영역에서 인공지능을 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 말한다. 기업은 인공지능을 활용하여 제품 개발과 생산, 서비스 제공 과정의 효율성을 높일 수 있다. 또한 조직의 운영 과정을 개선할 수 있다. 경영 과정의 개선에 인공지능을 내재화하는 것은 효율성을 높이고, 비용을 절감하고, 새로운 사업 기회를 얻기 위한 것이다.
저자는 ‘21세기의 교양’이라고 불리는 인공지능의 개념을 일반인과 비즈니스 업계에 있는 분들을 위해 쉽게 정리하고 알리는 데 주력했다. 저자도 비엔지니어지만, 인공지능을 모르면 반드시 한계에 부딪힌다는 절박감을 가지고 인공지능을 공부했다. 그래서 비엔지니어의 눈높이로 인공지능을 쉽게 풀어낸다. 책 역시 프로그래밍이나 수학적 지식이 없는, 엔지니어가 아닌 일반 독자들에게 현시점의 전반적인 인공지능 모습과 인공지능의 개념, 기초 원리와 응용 사례 등을 너무 기술적이지 않은 용어로 소개하고 있다.
이 책을 통해 독자는 자신과 관계있는 영역에서 인공지능을 어떻게 적용할 수 있는지 고려할 수 있을 만큼의 지식을 갖추는 데 도움을 받을 수 있다. 인공지능은 복잡하고 신비한 것으로 엔지니어가 알아서 하는 것이 아니다. 인공지능의 기초적인 원리와 적용 사례를 이해하는 것은 누구나 할 수 있다.

한국표준협회장으로서 4차 산업혁명 시대, 디지털 트랜스포메이션을 위한 플랫폼과 전체 가치사슬(표준-인증-교육-실증-빅데이터) 구축에 심혈을 기울이고 있다. 그는 인공지능이 가져올 거대한 변화에 대처하기 위해서는 기업 임원, 공무원, 언론인, 정치인 등 비엔지니어들도 인공지능의 효용에 대한 학습을 해야 한다고 강조한다. 4차 산업혁명과 디지털 경제로의 전환이 진행되고 있는 상황에서 인공지능과 기계학습에 대한 소양을 갖추지 않으면, 분야를 막론하고 경쟁력을 잃고 한계 상황에 부딪힐 것이라고 확신하기 때문이다.

고려대 경영학과 학사, 서울대 대학원 행정학 석사, 오하이오주립대 대학원 행정학 박사를 받았다. 1988년 제32회 행정고시 합격 후 정보통신부 소프트웨어진흥과장, 통신이용제도과장, 기획총괄과장, 대통령실 방송통신비서관실 행정관, 제53대 충청체신청장, 국무조정실 산업정책국장, 국가기술표준원 적합성정책국장, 산업통상자원부 통상협력국장, 투자정책국장, 대변인, 통상교섭실장을 지냈다. 저서로 21세기 교양으로서의 블록체인에 대해 다룬 《블록체인 마스터》가 있다.

차례
저자의 글 | 누구나 쉽게 이해하는 인공지능

제1장. 뉴 노멀, 인공지능이 온다
코로나19로 인한 거대한 변화
왜 인공지능을 이해해야 하는가?
인공지능 시대, 기업의 적자생존

제2장. 인공지능이란 무엇인가?
인공지능의 탄생
인공지능의 역사, 빙하기를 넘어서

제3장. 어떻게 기계학습으로 인공지능이 가능할까?
데이터를 습득, 예측하고 문제를 해결한다
지도학습, 답을 안다
비지도학습, 답을 모른다
강화학습, 보상을 통해 답을 찾는다

제4장. 인공지능 알고리듬 쉽게 이해하기
최적의 회귀선을 추적한다
오차를 최소한으로 줄이는 경사하강법
분류 방식의 기계학습
질문을 통해 예측치를 찾는 의사결정트리
중첩된 필터로 연산하여 정확도를 높이는 합성곱 신경망

제5장. 센서 데이터를 이용한 인공지능
외부 환경의 다양한 정보를 활용한 상황 예측
엄청난 양의 데이터를 단순하게 구분한다

제6장. 텍스트 언어처리 인공지능
텍스트를 활용한 자연어 처리 학습
텍스트 자연어 처리는 어느 분야에 쓰일까?

제7장. 음성인식을 활용한 인공지능
말하는 의미를 파악하고 결과를 예측한다
다양한 모드를 이용한 언어 처리
사람의 목소리로 출력한다

제8장. 거래 데이터를 활용한 인공지능
거래에서 발생한 데이터로 학습한다
금융 분야에서 더 활발한 인공지능
성공과 실패, 관계 데이터를 기반으로 분류한다
소비자 선호의 역동성을 탐지한다
사회와 자연재해 위험을 조기 경보한다

제9장. 인공지능에게 데이터란?
빅데이터와의 상관관계
가치 창출 메커니즘
학습에 사용되는 데이터
확장성, 역동성, 설명력을 갖춘 데이터 관리
데이터를 확보할 때 고려해야 할 사항

제10장. 인공지능으로 경영하라
인공지능을 활용한 제품 개발과 조직 운영
어떻게 실제 업무개선에 적용할 수 있을까?

제11장. 인공지능과 인간이 만드는 미래
설명력이 더해진 인공지능의 등장
알고리듬의 편향성
개인정보를 침해하거나 무단으로 도용한다면?
인공지능이 인류의 종언을 가져올까?
통제 불가능한 디지털 독점
고용은 줄고 직업이 사라진다?

부록
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