처음 만나는 인공지능 (개정3판)

최근에 도입된 ChatGPT와 더불어 인공지능의 물결이 세차게 다가오고 있다. 최근 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 인공지능의 중요성이 더욱 커지고 있다. 미국을 비롯한 세계 각국에서 인공지능의 중요성을 강조하며, 인공지능을 차세대의 시장 질서를 주도할 수 있는 핵심 기술로 주목하고 있다.

구글과 마이크로소프트를 비롯한 전 세계의 IT 기업들이 ‘AI First’를 선언했다. 그리고 많은 수의 회사들이 인공지능이란 새로운 시대적 변화의 물결에 발맞추어 인공지능 관련 조직을 신설하고 역량과 자원을 집중하고 있다.

시진핑의 책상에는 인공지능 관련 서적이 여러 권 비치되어 수시로 읽는다고 한다. 미국과 중국 사이의 무역 전쟁도 인공지능을 비롯한 첨단 기술의 첨예한 대결이 핵심적인 요소라고 볼 수 있다.

인공지능 기술은 예상보다 빠르게 성장하고 있다. 이러한 성장의 배경에는 ‘딥러닝’이 있다. 컴퓨터가 빅데이터를 분석하여 특징을 추출하고, 인공지능은 패턴을 인식하여 프로그래밍 과정을 거치지 않고도 다양하게 학습할 수 있다.

인공지능은 많은 영역에서 우리 사회를 변화시키고 있다. 4차 산업혁명의 물결과 함께 지능형 로봇을 비롯하여 많은 산업에 인공지능의 영향력이 커지고 있다. 또 인공지능은 음악, 미술, 법률의 분야뿐만 아니라 인공지능 서비스 등 우리의 일상생활에도 다가오고 있다.

이 책의 특징

인공지능과 관련된 알기 쉬운 설명과 다양한 응용을 포함한 종합적인 안내서에 대한 요구가 커졌으며, 인공지능과 같이 복잡하고 어려운 개념을 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 해설한 책의 필요성에 따라 이 책이 기획되었다.

이 책은 다음과 같은 주요 특징들을 가진다.

첫째, 인공지능과 관련된 최신의 지식을 포괄적으로 이해하는데 도움이 되도록 다양한 주제들과 이에 따른 응용들을 서술하였다.

둘째, 각 주제에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 가급적 쉽고 간단명료하게 설명하였고, 일상생활에서 만날 수 있는 친근한 예를 많이 활용하였다.

셋째, 시각적인 효과를 통하여 효율적으로 이해할 수 있도록 다양한 컬러 그림, 표 형태로의 요약, 적절한 삽화 등의 멀티미디어 정보를 통해 이해의 효과를 높이도록 하였다.

넷째, ‘가까운 곳에서 인공지능 경험하기’ 코너와 ‘인공지능 실습하기’ 코너를 통해 점차 우리 곁으로 다가오고 있는 인공지능을 경험으로 느낄 수 있도록 하였다.

다섯째, ‘생각하고 토론하기’ 코너에서 인공지능을 좀 더 심도 있게 생각하고 의견을 나눌 수 있도록 하였다.

개정3판에서 추가되거나 달라진 부분

첫째, 이전에 다루었던 기술들을 최신의 정보를 바탕으로 곳곳을 업데이트하였다. 새로운 관점에서 전체를 검토하였으며 필요한 내용들을 삭제, 수정, 추가함으로써 최신의 내용으로 적절하게 보완하였다.

둘째, 비교적 최근에 등장한 ChatGPT 관련 주제들을 Section 1.7에 신설하였고 관련된 여러 곳에서 최신 정보를 반영하고 업데이트하였다. 또 각 장의 순서를 바꾸어 배치하였다.

셋째, ‘여기서 잠깐!’ 코너를 각 장의 여러 곳에 첨가하여 궁금한 이슈들을 추가로 해설하였다. 이를 통하여 보다 쉽고 풍부한 정보를 접할 수 있을 것이다.

넷째, 각 장마다 ‘가까운 곳에서 인공지능 경험하기’와 ‘인공지능 실습하기’ 코너를 새로 만든 것을 중심으로 유익한 내용으로 개편하였으며 연습문제도 보완하였다.

이 책의 내용

제1장에서는 인공지능의 개요와 인공지능의 발달사 등을 탐구한다. 인공지능의 정의, 도전과 한계, 인간의 지능과 인공지능, 시작과 발전, 인간 두뇌 영역에 도전하는 인공지능 등을 살펴본다. 또 생성형 인공지능인 ChatGPT의 배경과 다양한 능력을 살펴본다.

제2장에서는 인공지능 기술과 최근 응용 동향을 알아본다. 인공지능 도우미와 소프트웨어, 인공지능 기술 경쟁과 인공지능 교육, 인공지능의 생활 속의 응용, 타 학문 분야에의 응용, 인공지능과 일자리 문제를 알아본다.

제3장에서는 인공지능 연구와 구현을 다룬다. 분류 체계를 비롯하여 연구 분야, 5개의 시스템, 인공지능 테스트, 문제 해결과 코딩, 인공지능과 소프트웨어 등을 살펴본다.

제4장에서는 인공지능을 수준별로 살펴보고 지능의 폭발과 인공지능 윤리 등을 알아본다. 수준별 분류, 약한 인공지능인 알파고와 ChatGPT, 기술적 특이점, 지능의 폭발, 윤리 강령 등을 다룬다.

제5장에서는 4차 산업혁명을 알아보고 4차 산업혁명 기술과 인공지능의 역할을 살펴본다. 4차 산업혁명, 지능형 로봇, 사물인터넷, 자율주행차와 드론, 미래 기술 등을 다룬다.

제6장에서는 규칙기반 인공지능의 추론 및 전문가 시스템과 인공지능 문제들을 탐구한다. 논리와 추론, 탐색 기법, 알고리즘, 전문가 시스템, 흥미로운 인공지능 문제들을 다룬다.

제7장에서는 인공지능의 주요 영역인 신경망의 개념과 발전 및 응용 분야들을 살펴본다. 신경망의 개요, 초기 신경망, 다층 퍼셉트론, 문자인식과 음성인식 등을 다룬다.

제8장에서는 머신러닝의 개념을 이해하고 여러 가지 학습 방법과 응용 분야들을 고찰한다. 머신러닝의 개요, 각종 학습 방법, 은닉 마르코프 모델 등을 다룬다.

제9장에서는 딥러닝 기반의 심층신경망 활용과 텐서플로 등에 관해 고찰한다. 딥러닝 심층신경망의 종류, 활용과 동향, 하드웨어와 소프트웨어 등을 다룬다.

제10장에서는 인공지능에서 음성, 영상, 자연어 처리 등의 패턴인식 등에 관해 알아본다. 패턴인식의 주요 영역인 음성인식, 영상인식, 자연어 처리 등을 다룬다.

제11장에서는 인공지능을 위한 기초 수학과 프로그래밍 주제를 다룬다. 인공지능을 위한 수학적 바탕, 함수, 벡터, 미분, 행렬, 확률, 통계, 회귀직선, 인공지능용 프로그래밍 언어들, Python 다운로드 및 프로그램 실행 예 등을 살펴본다.

제12장에서는 데이터 사이언스 영역에서의 응용이나 분석과 관련된 다양한 논제들을 탐구한다. 데이터의 수집을 비롯한 단계들, 분석, 빅데이터, 데이터 마이닝 등을 다룬다. 

김대수

미국 University of South Carolina의 Computer Science 학과에서 1990년 인공지능과 신경망 분야로 Ph. D(박사) 학위를 받았다. 미국 Intelligent Systems Laboratory에서 Researcher로 근무하였고, 대한민국 해외유치 과학자로서 한국전자통신연구원에서 인공지능 개발 프로젝트를 수행하였다. 현재 한신대학교 컴퓨터공학부 명예교수이며, 그동안 SCI 국제논문을 비롯한 많은 논문을 발표하였다. 서울대학교 사대 수학과와 동 대학원을 수료한 후 미국에서 다시 석사와 박사 과정에서 컴퓨터공학을 전공하였는데, “컴퓨터 개론”, “이산수학”, “선형대수학”, “인공지능”, “신경망 이론과 응용” 등을 펴냈으며 대한민국학술원과 세종도서 등의 우수학술 도서에 다수 선정된 바 있다.

김경동

컴퓨터 소프트웨어 개발에 오랫동안 종사해온 IT 전문가로서 헬스케어 개발 분야의 서비스 및 플랫폼 개발 등에 오랫동안 활동했으며, 모바일 프로그래밍 개발의 경험도 많다. 현재 다양한 영역의 IT 및 소프트웨어 개발과 관련된 영역의 프리랜서로 활동 중인데, 컴퓨터와 관련된 여러 분야의 응용과 특히 인공지능을 이용한 활용과 최근에 주요 화두로 대두되고 있는 블록체인 기술 개발에도 관심을 가지고 있다. 저서로는 『인공지능 시대의 선형대수학(개정3판)』, 『창의공학설계(개정판)』, 『인공지능 시대의 컴퓨터 개론(개정8판)』, 『처음 만나는 인공지능(개정3판)』 등의 공저가 있다.

CHAPTER 01 인공지능 개요와 발달사

1.1 인공지능이란 무엇인가?

1.2 인공지능의 도전과 한계

1.3 인간 두뇌 능력의 근원

1.4 인간의 지능과 인공지능

1.5 인공지능의 시작과 발전

1.6 인간 두뇌 영역에 도전하는 인공지능

1.7 생성형 인공지능 ChatGPT의 등장

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연습문제

CHAPTER 02 인공지능 기술과 최근 응용 동향

2.1 인공지능의 도우미와 소프트웨어 공개 동향

2.2 인공지능 기술 경쟁과 인공지능 교육

2.3 인공지능의 생활 속의 다양한 응용

2.4 인공지능의 타 학문 분야에의 응용

2.5 인공지능과 일자리 문제

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연습문제

CHAPTER 03 인공지능 연구와 구현

3.1 인공지능의 분류 체계

3.2 인공지능의 연구 분야

3.3 인공지능의 시대별 연구 요약

3.4 혁신적인 6개의 인공지능 시스템

3.5 앨런 튜링과 인공지능 테스트

3.6 인공지능에서의 문제 해결과 코딩

3.7 인공지능과 소프트웨어

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연습문제

CHAPTER 04 인공지능의 미래와 윤리

4.1 인공지능의 수준별 분류

4.2 약한 인공지능인 알파고와 ChatGPT

4.3 인공지능의 미래와 기술적 특이점

4.4 슈퍼 인공지능 시대의 도래와 지능의 폭발

4.5 인공지능 윤리 강령

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연습문제

CHAPTER 05 인공지능과 4차 산업혁명

5.1 4차 산업혁명의 시작

5.2 인공지능과 4차 산업혁명

5.3 지능형 로봇과 인공지능

5.4 사물인터넷

5.5 자율주행차와 드론

5.6 4차 산업혁명의 미래 기술

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연습문제

CHAPTER 06 규칙기반 인공지능

6.1 인공지능에 쓰이는 논리와 추론

6.2 인공지능에서의 탐색 기법

6.3 인공지능과 알고리즘

6.4 규칙기반 전문가 시스템

6.5 인공지능과 관련된 흥미로운 문제들

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연습문제

CHAPTER 07 신경망 개념과 응용

7.1 신경망의 개요

7.2 초기의 신경망

7.3 다층 퍼셉트론

7.4 신경망을 이용한 문자인식과 음성인식

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연습문제

CHAPTER 08 머신러닝의 학습과 분류

8.1 머신러닝의 개요

8.2 머신러닝의 학습 방법

8.3 머신러닝의 비지도 학습

8.4 강화 학습

8.5 베이지안 네트워크와 은닉 마르코프 모델

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연습문제

CHAPTER 09 딥러닝 기반의 심층신경망과 활용

9.1 딥러닝과 심층신경망

9.2 딥러닝 심층신경망의 종류

9.3 딥러닝의 활용과 동향

9.4 딥러닝을 지원하는 하드웨어

9.5 머신러닝과 딥러닝을 지원하는 소프트웨어들

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연습문제

CHAPTER 10 인공지능의 패턴인식

10.1 인공지능에서의 패턴인식

10.2 21세기의 황금어장 음성인식 기술

10.3 신경망과 딥러닝을 이용한 영상인식

10.4 인공지능의 자연어 처리

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연습문제

CHAPTER 11 인공지능을 위한 기초 수학과 프로그래밍

11.1 인공지능을 위한 수학적 바탕

11.2 인공지능과 함수

11.3 미분과 델타 규칙

11.4 벡터의 개념과 표현

11.5 행렬과 행렬의 연산

11.6 확률, 통계, 회귀직선

11.7 인공지능용 프로그래밍 언어들

11.8 Python 다운로드 및 프로그램 실행 예

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연습문제

CHAPTER 12 인공지능과 데이터 사이언스

12.1 데이터 사이언스 개요

12.2 데이터의 수집, 관리, 분석, 보고

12.3 데이터 분석 단계 - 분류와 클러스터링

12.4 빅데이터

12.5 데이터 마이닝과 데이터 사이언스의 미래

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연습문제

참고문헌