푹푹 찌는 8월입니다. 출판사에 있어서 8월은 일반적으로 더 높이 도약하기 위해 한 템포 쉬어가는 시기이기도 합니다. 하지만 제이펍은 독자분들에게 양질의 신간을 제공하기 위한 노력을 게을리하지 않았답니다! 허교수의 ARM Mbed 프로그래밍 입문 이은 제이펍 8월의 두 번째 신간을 소개해 드립니다.


《브레인 이미테이션: 인간을 모방한 인공지능, 두뇌를 모방한 뉴럴 네트워크》


제목인 '브레인 이미테이션'에서 무엇이 느껴지시나요? 브레인 이미테이션은 바로 우리의 뇌를 모방한 뉴럴 네트워크, 바로 인공지능을 의미합니다. 이 책에서는 인공지능의 개념과 특성을 우리 두뇌와의 평행이론을 통해 쉽게 풀어서 설명합니다. 


그렇다면 왜 '두뇌'일까요? 간단합니다. 바로 뉴럴넷은 머릿속에서 떠오른 단순한 수학 모델이 아니라 우리의 생물학적 뇌를 본떠 만든 모델이기 때문입니다. 인공지능을 만드는 주체는 사람이기 때문에 우리의 뇌에서 힌트를 얻어서 만드는 것은 지극히 당연한 생각입니다. 


이 책의 대상 독자는 다음과 같습니다.


  • 인공지능에 대해 알고 싶으나 1도 모르는 분

  • 인공지능을 공부하고 싶으나 '수학적 지식'이 너무 약해 공부할 엄두가 안 나는 분

  • 이제 막 인공지능에 입문한 전공 학부생, 대학원생

  • 인간의 뇌와 인공지능의 연관 관계를 다시 한번 정리하고 싶은 현업 종사자


이 책은 뉴럴넷, 머신러닝, 딥러닝의 복잡한 이론을 장황하게 설명하지 않습니다. 무엇보다 우리 뇌에 대한 올바른 이해 우선으로 합니다. 따라서 뇌의 구조와 작동 원리를 다양한 예시를 통해서 설명하고 우리가 잘못 알고 있는 뇌에 대한 편견들을 바로잡아 줍니다. 


예를 들면, '우리는 뇌의 10% 정도밖에 쓰지 못한다'는 이론을 아직도 진실로 믿는 사람들이 많다고 합니다. 하지만 이 이론을 주장한 사람은 무려 19세기의 심리학자인 윌리엄 제임스(William James)로, 뇌과학이 발달하지 않았던 그때 대부분의 과학자조차도 인정하지 않았던 골상학이라는 말도 안 되는 이론에서 나온 것이라고 합니다. 이 이론이 현재까지 마치 당연한 상식처럼 받아들여지고 있는 것이죠. 실제로 연구를 통해 밝혀진 바로는 우리는 뇌의 100%를 사용한다고 보는 것이 맞다고 합니다.


그렇다면 책의 대략적인 구성을 살펴볼까요?


CHAPTER 1 기계적 인간

인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 뉴럴넷 등의 용어를 쉽게 풀어 재미있는 예시와 함께 설명합니다.


CHAPTER 2 두뇌학 개론

뉴런과 뉴런이 유기적으로 연결된 뇌를 자세히 살펴보고, 뇌에 관한 놀라운 사실들을 알아봄으로써 인간 뇌의 무궁무진한 가능성 파악해 봅니다.


CHAPTER 3 두뇌와 기계에 관한 고정관념

뇌에 대해 많은 사람이 잘못 알고 있는 편견을 바로잡고 기계에 어떻게 적용되는지 알아봅니다.


CHAPTER 4 두뇌와 기계의 학습법

현재 뉴럴넷에 관련된 연구는 뇌의 다양한 특징 중 학습 기능을 본떠 기계가 인간의 학습력을 갖추는 것에 초점이 맞춰져 있습니다. 뉴럴넷의 학습법과 뇌의 학습법을 비교해 봅니다.


CHAPTER 5 두뇌와 기계의 인지법

사람과 기계는 얼마다 다른 시각과 사고방식 차이를 가지고 있을까요? 그 차이점을 다양한 예시를 통해 살펴봅니다.


CHAPTER 6 두뇌와 기계의 기억법

기억은 기계에도 매우 중요합니다. 또한, 단기 기억장기 기억을 어떻게 활용하는지가 중요합니다. 이 장기 기억과 단기 기억이 기계어 어떻게 녹아들었는지 살펴봅니다.


CHAPTER 7 사람을 향해

인공지능이 인간을 뛰어넘기 위해 필수적으로 해결해야 하는 부분을 알아봅니다. 사람에게는 너무나 당연한 일인데 인공지능에는 당연하지 않거나 어려운 것들을 생각해 봅니다.


특히, 7장 부분을 주목해서 읽어보셨으면 하는 마음이 있습니다. 왜냐하면 현재까지 개발된 인공지능의 현실을 파악할 수 있기 때문인데요. 의외로 아직까지의 인공지능은 허점이 많다고 설명합니다. 특히 기계는 세상을 직관적으로 이해하는 부분이 아직까지는 전무한 반면, 사람은 세상을 직관적으로 다양한 측면에서 받아들이고 이해합니다. 기계가 사람처럼 되기 위해서는 물리적, 문맥적 내용을 바탕으로 세상을 좀 더 직관적으로 이해하는 능력이 필요합니다. 또한, 이 책에서는 자율주행이나 불가피한 선택에서 사람 심리에 대한 진지한 고민이 필요한 '트롤리 문제'의 예시를 통해 인공지능의 잠재적 위험성도 설명합니다.

이 책을 진행하면서 리들리 스코트 감독의 <블레이드 러너>라는 영화가 내내 떠올랐습니다. 주인공 데커드는 복제인간 레플리컨트를 제거하는 임무를 지닌 인간인데, 인간의 기억이 의도적으로 주입되어 본인이 복제인간임을 모르는 레이첼을 만나게 됩니다. 그녀(?)는 인간과 거의 동등한 능력은 물론 감정 표현과 공감 능력에서는 오히려 실제 인간보다 더 풍부한 모습을 보여줍니다. 

이 영화는 1982년도 작품인데 영화 속의 등장 연도는 바로! 올해 2019년입니다. 1980년대의 원작자나 감독은 2019년 정도면 본인의 정체성을 혼란스러워할 복제 로봇 인간이 등장하지 않았을까 기대했다고 생각합니다. 하지만 아직 그러한 시대는 오지 않았습니다. 솔직히 아직 꽤 요원해 보입니다. 

그러기에는 우리 인간 뇌의 뉴런 개수부터 시작해서 종합적인 능력이 너무나 뛰어나기 때문이 아닐까 생각해 봅니다. 한 예로, 현재 가장 복잡한 딥러닝 모델은 무려 1,370억 개의 뉴런 간 연결을 가졌다고 합니다. 그런데 놀라운 것은 인간의 뇌의 양은 가장 복잡한 딥러닝 모델의 1,000배 수준이나 된다고 합니다. 딥러닝이 인간의 뇌에 가까워지기 위해 고군분투하고 있으나 아직은 좀 멀었죠? 그러나 언젠가는 도달할 것 같은 느낌도 듭니다. 그때 인간과 기계 인간은 서로의 정체성에 대해 심오한 탐구를 할 수 있지 않을까 생각해 봅니다.

이 책을 집필하신 이주완 은 현재 이름만 들으면 누구나 다 아는 바로 그 대기업의 인공지능팀에서 근무하는 대한민국의 핵심 인재 중 한 분입니다. 예전부터 누구보다도 인공지능에 관심이 많았고, 현재 현업에서 다양한 인공지능 모델들을 실제로 연구하고 있기 때문에 인공지능이라는 까다로운 주제를 우리가 쉽게 이해할 수 있도록 풀어서 설명할 수 있다고 생각합니다. 저자님의 열정에 박수를 보냅니다. 

■ 샘플 PDF(차례, 프롤로그, 추천사, 베타리더 후기, 1장 '기계적 인간' 일부, 3장 '두뇌와 기계에 관한 고정관념' 일부 , 5장 '두뇌와 기계의 인지법' 일부)

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