AI X 인공지능 익스프레스

뇌공학, 정밀의학, 기후, 슈퍼지능,

컴퓨터 비전, 로봇과 음악까지,

달리는 인공지능에 올라탄 미래의 과학!

인공지능의 발전 속도가 눈부시다. 이제 과학은 AI 특급열차에 올라타 경이로운 미래 세계로 진입 중이다. 곧 모든 학문이 AI와 함께 할 것이다. AI가 창출하는 새로운 일자리 역시 무궁무진하다. AI에 미래를 빼앗길 것이냐 그렇지 않느냐하는 이분법적 사고에서 벗어나, 우리가 새로운 시대를 주도하기 위한 노력을 경주해야 할 때다.

카오스재단에서 주최한 12번째 카오스 강연, <AI-X>의 내용을 묶은 이 책은, 인공지능이 과학의 여러 분야에서 어떻게 활용되고 있고, 어디까지 가능할지 국내 최고 석학들의 강연을 담고 있다. AI와 인간은 대립할 것인가, 협력할 것인가, 게놈 빅데이터 분석은 정밀의학 시대를 얼마나 앞당겼는가, AI를 능가하는 인간 수준의 AI는 등장할 것인가, 인공지능의 핵심이라 불리는 딥러닝은 과연 기존의 프로그래밍 방식과 무엇이 다른가, 인간 고유의 영역으로 여기는 창작의 세계는 인공지능이 넘볼 수 없는 것일까, 특히 음악 창작에 AI는 어떤 역할을 할 수 있는가 등 각각의 주제에 맞춰 AI 최고전문가들이 자신의 전문성을 유감없이 펼쳐 보인다.

AI가 우리의 미래를 불안하게 만든다는 비관주의 프레임에서 벗어나 AI가 지닌 무한한 가능성에 눈을 뜨게 하는 계기가 될 것이다.

“AI는 대체 어디까지 가능한가?”

AI 최고전문가들이 말하는 인공지능의 현재와 미래!

첫 강연(AI와 뇌공학이 바꿀 인류의 미래)에서 뇌공학자 임창환 교수는 뇌와 AI는 대립 관계가 아니라 서로에게 도움을 주는 관계로 정의한다. AI는 인간의 뇌를 연구하는 중요한 도구가 되고, 인간의 뇌는 새로운 AI를 만들기 위한 실마리를 제공한다. AI와 결합한 뇌공학은 장애인이나 뇌손상환자가 사용할 다양한 기술을 개발하는데 일조하고 있다.

한편 기존에는 기초학문에 AI를 활용하는 것이 실험적 단계에 머물렀다. 두 번째 강연(수학을 통하여 세상을 3차원으로 보는 법)에서 현동훈 교수는 수학에 AI가 도입되면서 3차원 영상 구현에 큰 도움이 된다는 사실을 알려준다. 점차 많은 기초학문에 AI가 적용되면서 학문 영역을 확대하는 데 기여할 것이다. 게놈 데이터를 이용한 정밀의학에도 AI가 도입되었다. 세 번째 강연(게놈 데이터를 이용한 정밀의학)에서 이세민 교수는 앞으로 게놈과 AI가 결합하여 우울증이나 미래의 병도 관리해주는 시대를 전망하다.

2021년 노벨물리학은 기후 예측에 돌아갔다. 네 번째 강연(인공지능으로 엘니뇨 예측하기)에서 기후학자인 함유근 교수는 딥러닝으로 엘니뇨를 예측하기 위해 가상 시뮬레이션을 통해 엘니뇨 현상에 대한 샘플을 늘리는 방법에 대해 설명한다. 앞으로 기후변화는 복잡계 물리학자와 기후학자, 그리고 AI를 다루는 기후학자가 활약하여 더 정확한 예측이 가능해질 것이다. 다섯 번째 강연(컴퓨터 비전과 딥러닝의 현재와 미래)에서 한보형 교수는 AI의 긍정적인 면과 부정적인 면을 함께 준비하도록 도와준다. 딥페이크 기술은 범죄가 될 수도, 정치 기술이 될 수도 있다.

AI입장에서 AI를 이해하려 노력하는 학문도 있다. 여섯 번째 강연(AI의 사고 과정을 이해하다)에서 설명가능 인공지능연구센터장인 최재식 교수는 AI 연구에 획기적인 전환점이 된 딥러닝에 대한 모든 궁금증을 풀어준다. 일곱 번째 강연(인공지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가)은 AI가 인간과 어떤 면에서 가장 다른지 사유케 하는 본질적인 강연이다. 장병탁 교수는 ‘기계에겐 상식이 없다’고 말하며 인간처럼 문제를 해결하는 인간 수준의 범용 인공지능(AGI)이 어디까지 와있으며, 자율적 인지에이전트 시대가 온다면 인간은 어떤 일을 해야 할지 논한다.

친절하지만 오진 가능성이 있는 의사와 오진 가능성이 거의 없는 AI 의사 중 당신은 누구를 택하겠는가? 여덟 번째 강연(바이오메디컬 인공지능)에서 신현정 교수는 의료 분야에 AI가 이미 성큼 와있다는 사실을 일깨워준다. 한때 잊혀졌던 AI가 갑자기 미래의 기술로 떠오른 것은 모두 딥러닝 덕분이다. 아홉 번째 강연(헬로 딥러닝: 직관적인고 명확하게 딥러닝을 이해하기)에서 남세동 대표(보이저 엑스)는 딥러닝에 대한 직관적이고 명확한 이해를 바탕으로 미래의 AI를 상상하게 해준다. 마지막 강연(음악과 인공지능의 만남)은 AI가 인간 창작의 영역인 예술 활동에 얼마나 개입할 수 있는가를 보여준다. 특히 이교구 교수는 창자 예술에 적용되는 AI의 중요한 사례 중에서도, 음악에 적용할 수 있는 방법을 알려준다.

세상은 끊임없이 변화하고 그 중심에 AI 기술이 있다. 이를 어떤 프레임으로 보고, 어떻게 다룰지는 우리의 태도와 준비에 달려있다. 대변혁과 혼란의 시대에, AI의 최전선에서 활약하는 전문가들의 강연을 담은 이 책은 새로운 세상을 맞이하는 가장 앞선 길잡이가 되어줄 것이다.

임창환

서울대학교 전기공학부를 졸업하고 동 대학원 전기컴퓨터공학부에서 석사 및 박사 과정을 졸업했다.

국제생체자기학회에서 젊은 연구자상, 대한의용생체공학회에서 젊은 의공학자상과 학술진흥상을 수상하고, 한국공학한림원에서 ‘2020년 대한민국 산업을 이끌 미래 100대 기술과 주역’으로 뽑혔다.

한양대학교 공과대학 바이오메디컬공학과 교수 및 뇌공학연구센터장, 인공지능학과 겸임교수로 재직하고 있으며 대한의용생체공학회 편찬이사 및 대한뇌기능매핑학회 정보이사를 역임하고 있다.

머리말

LECTURE 01 AI와 뇌공학이 바꿀 인류의 미래

01 뇌과학과 AI지구

뇌를 바꾼 AI / AI를 이용한 뇌 연구 / AI를 이용한 상상 언어 인식 /

AI를 바꾼 뇌 / 신경세포-교세포 회로망 /

02 뇌와 AI, 하나가 되다

자비스 시스템 / 학습과 AI / 뉴럴 코드의 이해 / Q&A

LECTURE 02 수학을 통하여 세상을 3차원으로 보는 법

01 세상과 상호작용하는 인공지능

인공지능이 데이터를 수집하는 방식 / 인공지능이 3차원 세계를 지각하는 방법

02 3차원 영상 재구성의 주요 수학적 문제

캘리브레이션, 대응점 찾기, 곡면 재구성 / 레이저 스캐닝 / Q&A

LECTURE 03 게놈 데이터를 이용한 정밀의학

01 게놈과 정밀의학

정밀의학과 게놈이란? / 게놈 변이와 질병 / 암 게놈 프로젝트

02 AI와 게놈 정보

암 게놈 빅데이터와 항암제 반응 데이터 / AI와 우울증 및 자살 위험도 예측 / Q&A

LECTURE 04 인공지능으로 엘니뇨 예측하기

01 엘니뇨와 기후 예측

엘니뇨와 날씨 / 엘니뇨 예측의 어려움 /

02 인공지능과 엘니뇨 예측

기후 예측에 딥러닝을 활용하기 어려운 이유 / 전이 학습 /

엘니뇨 예측의 중요성 / Q&A

LECTURE 05 컴퓨터 비전과 딥러닝의 현재와 미래

01 컴퓨터 비전과 딥러닝

합성곱 신경망과 재귀적 신경망 / 딥러닝의 응용: 영상 /

딥러닝의 응용: 멀티모달 / 딥러닝의 응용: 영상 생성 및 개선 / 강화 학습

02 컴퓨터 비전의 한계

컴퓨터 비전의 문제점 / 컴퓨터 비전의 부작용 / Q&A

LECTURE 06 AI의 사고 과정을 이해하다!

01 설명가능 인공지능과 딥러닝

AI의 현재 / AI의 영향 / 설명가능 딥러닝 / 딥러닝 돋보기

02 기계학습 모델과 딥러닝

기계학습 모델을 설명할 수 있을까? / 산업 응용과 미래의 AI / Q&A

LECTURE 07 인공지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가?

01 인공지능의 현주소

인공지능의 탄생과 역사 / 딥러닝의 문제 해결법과 한계

02 슈퍼지능의 출현

지능이란? / 인간 수준의 인공지능 / 끊임없이 스스로 학습하는 인공지능은 가능한가? /

인간을 대체하는 인공지능 / AI의 미래 / Q&A

LECTURE 08 바이오메디컬 인공지능

01 의료 인공지능

의료 인공지능과 의료 영상 / 인공지능과 비둘기 / 텍스트 데이터 /

스피치 데이터

02 바이오 인공지능

바이오메디신 피라미드 / 의료에 이용되는 인공지능 사례 /

의생명 분야의 인공지능 / Q&A

LECTURE 09 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기

01 프로그래밍과 인공지능

프로그래밍과 신경망 / 지도 학습

02 딥러닝과 인공지능

딥러닝의 응용 / 패턴 찾기 / Q&A

LECTURE 10 음악과 인공지능의 만남

01 음악이 인공지능을 만나면?

음악은 왜 필요한가? / 음악 추천 인공지능 / 음악 창작 인공지능 /

02 인공지능의 음악 연주

인공지능 연주자 및 가수 / 인공지능과 춤 / Q&A

그림 출처

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