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비전공자를 위한 인공지능 교과서

[도서] 비전공자를 위한 인공지능 교과서

후쿠마 도모키,가토 고이치 저/정용민 역

내용 평점 5점

구성 평점 5점

#“비전공자를위한 인공지능 교과서”는 비전공자 또는 일반인의 용이한 이해접근을 위해 Meta Leading적 관점의 책에관한 책, 즉 AI에관한 AI로 풀어내기위해 경계를 넘어 중요의제 위주로 인공지능(이하 AI)를 소개하고 있는 것이 특징이다. AI의 미래는 한해한해를 예측할수 없을만큼 비약적으로 진화하고 있다. 직능에타리서는 인간의 능럭을 잎서기도하다는것이 딥러닝의 현주소다. 간단히 Data & Big Data로 이해하는 학부생이나 공학도적 이해를 넘어서는 수준에 와 있는것이 사실이다. 지금은 상식이 되어버린 제4차산업혁명의 핵심 아젠다에 해당되는 AI는 신사업 동력과 관련하여 미국에서는 애플의 무인자동차가 거리에 나다닐 허가되기까지, 요즘 대세인 메타버스 그 넘어까지 이여지고 있는 각 나라별 핵심 먹거리를 만들어 내고자하는 혈안인 첨단상업 정책들에 해당한다. 

 

더불어 21세기에 들어서 거대한 흐름인 가상현실 세계를 창조해내고 초보적인 길안내 등에 생생한 현실세계를 접목시켜 전부터 운영되고 있는것은 초보적 시각인 것도 사실이다. 이는 현실과 도다른 가상의 세계에서 아바타 혹은 부케를 만들어내고 비지니스 세계에서는, AGI 강인공지능 또는 범용 인공지능으로까지 이여지고, 각 나라마다 견해차이는 있지만 인공지능 윤리관 정립을위해 철학사상과 종교관까지 연결되는 상황이다. 물론 그만큼 새로운 케시카우로서 미래 새신사업동력을 창조하며 거대한 비즈니스 플랫폼의 발판이 되고 있기도 하다.(p. 212)

 

#생각하기에 현실적으로 AI의 메커니즘은 Data를 발판으로 상상해야 한다는데서 출발하는듯 하다. 시대상식으로 바라본 AI와 관련한 세계는 용어들이 일부는 친근하며 생소할 수도 있다. 모를수 없는 용어인 Data 혹은 Big Data(빅 데이터), Machine Learning(ML 머신러닝), Deep Learning(DL 딥러닝), Metaverse(meta 초월 + 우주 universe, 메타버스)와 조금은 생소할 수 있는 Text Mining(텍스트 마이닝), unstructured data(비정형 데이터), Metadata(메타데이터)와 얼마 전에 읽게된 Mydata(마이데이터)를 통해 데이터 경제가 가속되면서 기업데이터 뿐만 아니라 개인 데이터 시장도 급속히 성장하고 있다는 사실이다. 아직 기업중심의 유통구조이기 때문에 개인데이터는 외사결정에서 소외되고 있다.(마이데이터, p.80) 등과 연결되고 있다.

 

#예를들어 데어터에의한 AI 정의의 4가지 관점은 왜 AI를 이해해야 하는가를 여실히 보여주고 있다.

*인지모델접근 - 인간처럼 생각하는 시스템, 컴퓨터가 생각하도록 하는 시도.

*튜링모델접근 - 인간처럼 행동하는 시스템, 인간이 해야하는 기계일을 해야하는 기술.

*사고법칙접근 - 합리적으로 생각하는 시스템, 계산모형을 이용한 정신능력 연구.

*합리적에이전트접근 - 합리적으로 행동하는 시스템, 현재의 AI 본질를 가장 표현하는 의미다.(p.p. 12, 13) 

 

*AI Artificial Intelligence 사람의 다양한 일, 업무 들을 말그대로 기계가 대신 하는것~ 이는 AI가 신뢰받을만한 4가지 일정 필요조건을 만족해야 한다. 4가지로는  Robustness(견고성), Fairness(공정성), Aaccountability(설명책임), Reproducibility(재현성).(p.p. 57, 91, 97)
*ML Machine Learning, Deep Learning을 포함하는 개념, 머신런닝에서 중요한 것은 입력데이터와 출력데이터를 사람이 준비해야 한다. 이런 작업, 즉 애노테이션(어노테이션 or 레이블링, data annotation) 수동으로 해야하는 것으로 블렉박스같은 데이터로부터 세상의 필요적 의사결정, 스스로 관계성을 학습, 추론해 결과로 이여지는 능력을 얻는 것이다.(p.p. 17, 49, 53, 90) 

*AI Artificial Intelligence & ML Machine Learning 학습 데이터 양에 따른 머신런닝과 규칙기반 인공지능의 비교(p. 56)
*DL Deep Learning, Machine Learning 하위개념, 인공 신경망을 베이스로 비정형 데이터를 통해 기계가 결정하고 수행하는 것~(p.69) 즉 딥런닝은 머신런닝에서 효용함수를 바꿔가면서 학습시키기위한 프레임 워크에 불과하다. 

*Metaverse, meta +universe

*Deepfike 최근 사회문제가 되고 있는 범죄에 이용되고 있는 기술이다. AI를 사용하여 얼굴을 자기가 원하는 이미지로 바꿔 퍼트리곤 한다. 보이스피싱에도 이용되고 있다.(p.p 104~5)

*Unstructured Data, 텍스트와 이미지 등 형태가 불규칙하여 정의하기 어려운 항목들 의미 

*Metadata는 좀 어려운 개념으로 데이터에대한 데이터라는 의미로 예를들어 내가 어떤 목적을가진 탐색을통해 이루어져 제공되는 데이터를 말한다고 이해하고 있다.

*Text Mining은 구글링을 통해 검색되는 유용한 자료들이 어떻게 분석되고 수집돼 우리에게 탐색되는지 일련의 과정을 생각해보면 쉽게 이해될듯 하다.

*Unstructured data, 정형 데이터의 반대로, 텍스트와 이미지같은 불규칙한 형태로 식별이나 정의내리기 어렵고 아키텍처가 없는, 시스템이나 토대가 없는 것을 말한다.

 

즉, 본문은 AI 관련 상식인 동작과 생활속 활용, 그리고 학문적 접근인 AI의 현재와 미래, 방향, 또한 AI한계와 동향에 이르기까지 일반인, 또는 비전공자들을 대상으로 알기쉬운 차트까지 전향적으로 알기 쉽고 가볍게 접근하고 있다. 이에 저자는 미래 AI에대한 거대한 숲을 바라볼수 있도록 헤안을 성찰함으로 관련 기업에서 일할 사람들은 필독서로 한번은 읽어봐야 할 가치가 느껴진다. 이 책의 가장 중요한 핵심 포인트는 창업자나 실무담장자라면 시각을 달리 접근해야 한다는 점을 저자는 정확히 하고 있다. 즉, 개념의 이해와 Domain(도메인(속성이나 종류), 엔터티(Entity), 속성(Attribute))(p.56) 지식을 바탕으로 창의적인 통찰력으로 균형을 잃지 않고 비지니스를 이여가야 한다는 점은 중요하고 말하지 않아도 자명하다.   

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#출판사의 지원으로 작성했습니다.

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