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챗GPT부터 유튜브 추천, 파파고 번역과 내비게이션까지 일상을 움직이는 인공지능 이해하기

[ 10만 부 기념 개정판 ]

박상길 저/정진호 그림 | 비즈니스북스 | 2024년 10월 22일 리뷰 총점9.8 정보 더 보기/감추기

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비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식

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품목정보

품목정보
발행일	2024년 10월 22일
쪽수, 무게, 크기	464쪽 \| 660g \| 14522030mm
ISBN13	9791162543931
ISBN10	1162543930

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비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식

박상길 저/정진호 그림 | 비즈니스북스

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이 상품의 특별 구성

비전공자도 이해할 수 있는 챗GPT + 비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식 세트

2권

박상길 저/정진호 그림 | 비즈니스북스 | 2025년 05월 20일

35,370원 (10% 할인)

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책소개

10만 독자가 선택한 
AI 분야 최고의 베스트셀러 교양서! 
“이제까지 나온 인공지능 책 중 가장 친절하다!” 
- 임정욱, 중소벤처기업부 창업벤처혁신실장 
 
독자가 선택한 가장 쓸모 있는 AI 교양서, 10만 부 기념 개정판 출간! 
현직 AI 전문가가 바라본 인공지능의 실체와 미래! 
 
2022년 처음 출간되어 10만 명이 넘는 독자들에게 꾸준한 사랑을 받으며 AI 교양서로 자리매김한 『비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식』이 최신 AI 기술 트렌드를 반영한 개정판을 출간했다. 2023년 GPT-4 출시로 화제가 된 챗GPT에 대한 내용이 대폭 보완되었을 뿐 아니라, 2024년이 되면서 변화한 부분들을 전반적으로 새롭게 업데이트했다. 신형 스마트폰이 실시간 통역을 제공하며 언어의 경계를 무너뜨리고 있고, 카카오톡이 대화를 요약해주는 등 기존에 널리 쓰이던 디바이스들과 소프트웨어들에도 AI가 점점 더 광범위하게 탑재되고 있다. 또 어느새 AI 합성 영상은 실제와 구분이 어려울 만큼 사실적으로 구현되어 우리의 타임라인에 빈번하게 오르내린다. 이제 AI 기술은 개인화되고 대중화되며 이미 우리 생활 전반에 녹아들고 있다. 
 
저자는 카카오에서 챗봇을, 다음에서 검색엔진을 만들었고, 현대자동차 AI팀 리더를 맡은 바 있는 AI 기술 현장의 전문가다. 이러한 경험을 바탕으로 저자는 AI를 둘러싼 추상적인 이야기가 아닌 실제로 현실을 바꾸고 있는, 가장 쓸모 있는 이야기를 우리에게 들려준다. 아울러 어려운 수식 대신 300여 컷의 그림이 이해를 돕는다. 개발자로 일하다 IT 전문 일러스트레이터가 된 정진호 저자는 AI 원리를 간단한 그림으로 누구나 쉽게 이해할 수 있게 풀어냈다. 이제 AI를 모르고는 일상 대화는 물론 업무도 쉽지 않다. 이 책은 대표적인 AI의 8가지 쓸모를 자세히 소개하며, 이에 그치지 않고 각 서비스가 어떻게 작동하는지 구체적인 원리를 비전공자도 이해하기 쉽도록 설명한다. 이를 통해 기술과 과학에 대한 이해를 넓히고, 업무와 일상에 잘 활용하는 법을 배우고, 다른 분야에도 널리 응용하여 도움이 될 수 있도록 했다. AI가 무엇이고 실생활에 어떻게 쓰이는지 알고 싶은 일반인부터, 기술 분야 투자자, AI 분야로 진로를 고민하는 사람들, AI 개발을 위한 기초지식이 필요한 개발자까지, 두루 AI의 쓸모에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것이다.

책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

추천사 10만 부 기념 개정판을 펴내며 들어가며 제1장. 인공지능 | 위대한 인공지능, 깨어나다 250년 전 인간을 이긴 최초의 체스 기계 진정한 인공지능이 등장하다 규칙 기반, 인공지능을 구현하다 머신러닝, 스스로 규칙을 찾아내다 인공지능의 핵심기술, 딥러닝의 등장 데이터, 인공지능의 원유 시스템, GPU가 인공지능을 완성하다 오픈소스, 모두가 참여하는 혁신 위대한 인공지능, 깨어나다 제2장. 알파고 | 인간을 능가하는 기계의 등장 딥 블루는 어떻게 체스 챔피언이 되었을까? 바둑, 필요한 모든 수를 계산할 수 있을까? 인간을 대표하는 천재 기사 이세돌 도박의 확률을 이용하는 몬테카를로 방법 정책망, 어디에 돌을 내려놓을까? 가치망, 형세를 판단하다 알파고가 수를 두는 방법 신의 한 수 알파고 제로, 인간은 필요 없다 알파제로, 진정한 인공지능을 향하여 제3장. 자율주행 | 테슬라가 꿈꾸는 기계 자율주행의 시작, 다르파 그랜드 챌린지 자율주행차 스탠리가 우승한 비결은? 자율주행의 공식, 베이즈 정리 센서 전쟁 : 레이더, 라이다 그리고 카메라 카메라, 동물의 눈으로 도로를 바라보다 모방 학습, 인간의 운전 습관을 그대로 모방하다 완벽한 자율주행은 가능할까? 자율주행의 딜레마, 누구를 희생해야 할까? 자율주행차가 바꿀 미래 제4장. 검색엔진 | 구글이 세상을 검색하는 법 검색엔진 등장하다 엄청난 돈을 벌어들이다 엄청난 문서를 수집하다 검색엔진은 어떻게 검색할까? 랭킹, 수십조 가치의 줄 세우기 기술 최신 문서를 찾아서 품질 좋은 문서를 찾아서 페이지 랭크, 구글의 역사가 탄생하다 쿼리에 딱 맞는 문서 찾는 법 TF-IDF 그리고 마법 같은 BM25 A/B 테스트, 검색 개선을 확인하는 법 검색엔진 최적화, 창과 방패의 싸움 점점 더 똑똑해지는 구글 검색의 진화 제5장. 스마트 스피커 | 시리는 쓸모 있는 비서가 될 수 있을까 인공지능 비서의 탄생 애플 시리, 음성인식 비서의 시대를 열다 아마존 알렉사, 스마트 스피커의 시대를 열다 스마트 스피커는 어떻게 말을 알아들을까? 사람의 목소리를 알아듣는 음성인식 과정 음향 모델, 음성의 파형에서 단어를 인식하다 언어 모델, 오인식 단어를 보정하다 자연어 이해, 언어를 이해하다 다이얼로그 매니저, 명령을 실행하다 자연어 생성, 대화를 디자인하다 연결 합성, 문장을 자연스럽게 읽을 수 있을까? 음성 합성, 인간보다 더 자연스러움을 향해 제6장. 기계번역 | 외국어를 몰라도 파파고만 있다면 위대한 인공지능, 깨어나다 인간의 언어가 정말 어려운 이유 기계번역의 시작 규칙 기반, 모든 규칙을 정의하다 예시 기반과 통계 기반, 가능성을 보이다 인공 신경망 기반, 마침내 혁신이 시작되다 어텐션, 가장 혁신적인 발명 번역 규칙을 스스로 학습하다 인간을 뛰어넘은 기계번역 바벨탑, 인간은 신의 형벌을 극복할 수 있을까? 제7장. 챗봇 | 챗GPT, 1분 안에 보고서 작성해 줘 챗봇 이루다는 왜 2주 만에 서비스를 멈췄을까? 컴파일러, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하다 카카오뱅크 고객센터 챗봇의 등장 좌표, 기하학을 숫자로 바꾸다 워드투벡, 언어를 숫자로 바꾸다 코사인 거리로 비슷한 단어를 찾다 기계와 자유롭게 대화할 수 있을까? 기계가 문장을 생성하는 방법 GPT-3, 인간을 능가하는 언어 생성 모델 구글과 페이스북의 챗봇이 등장하다 챗GPT, 챗봇 끝판왕의 등장 GPT-4, 마침내 진정한 인공지능의 시대에 다가서다 기계가 언어를 이해할 수 있을까? 튜링 테스트와 중국어 방 인공지능이 진정한 이해를 묻다 제8장. 내비게이션 | 티맵은 어떻게 가장 빠른 길을 알까 내비게이션, 당신의 스마트한 운전 비서 오컴의 면도날 법칙 예측을 좌우하는 데이터 의사결정나무, 단순한 모델의 힘 랜덤 포레스트, 대중의 지혜를 발휘하다 그레이디언트 부스팅, 정답과 거리를 줄여나가다 데이크스트라 알고리즘, 최단 거리 탐색의 비밀 모든 내비게이션이 채택한 A* 알고리즘 내비게이션, 경로 안내 그 이상의 것 제9장. 추천 알고리즘 | 알 수 없는 유튜브 알고리즘이 여기로 이끌다 추천 서비스, 넷플릭스에서 유튜브까지 맥주와 기저귀는 함께 팔린다 10대 소녀의 임신을 예측한 알고리즘 추천 시스템의 시작 협업 필터링, 비슷한 고객을 추천하다 행렬 인수분해, 잠재요인을 찾아내는 마법의 알고리즘 딥러닝을 도입한 유튜브 추천 알고리즘 용어집 미주

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저자 소개 (2명)

저 : 박상길

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검색에서 빅데이터, 인공지능으로 이어지는 디지털 기술을 두루 경험한 인공지능 엔지니어다. 현대자동차 인공지능 연구소 AIRS에서 기술 리더를 담당했으며, 카카오에서 챗봇을, 다음 커뮤니케이션에서 검색엔진을 만들었다. 카카오 코딩 테스트 출제 위원이었고, 현대자동차 연구원 채용 기술 면접관이었다. 현재는 벡터 데이터베이스와 개인용 LLM(초거대 언어 모델) 장비를 개발하는 스타트업 디노티시아에서 LLM을 연구하고 ... 검색에서 빅데이터, 인공지능으로 이어지는 디지털 기술을 두루 경험한 인공지능 엔지니어다. 현대자동차 인공지능 연구소 AIRS에서 기술 리더를 담당했으며, 카카오에서 챗봇을, 다음 커뮤니케이션에서 검색엔진을 만들었다. 카카오 코딩 테스트 출제 위원이었고, 현대자동차 연구원 채용 기술 면접관이었다. 현재는 벡터 데이터베이스와 개인용 LLM(초거대 언어 모델) 장비를 개발하는 스타트업 디노티시아에서 LLM을 연구하고 있다. 그가 집필한 『파이썬 알고리즘 인터뷰』와 『자바 알고리즘 인터뷰』는 네이버, 카카오 등 국내 최고의 기업 취업을 위한 필수 지침서로 통하며, 『비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식』은 인공지능을 쉽게 풀어낸 과학 분야 교양서로 10만 부 이상 판매되었다.

『비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식』의 출간 이후 챗GPT가 대중의 폭발적 관심과 함께 상용화되면서, 챗GPT를 더 깊이 이해하려는 독자들의 요구에 부응하여 『비전공자도 이해할 수 있는 챗GPT』를 집필했다. 이 책에서 저자는 챗GPT가 방대한 데이터를 가공하고 의미를 파악해 답변을 만들어내는 과정을 모두가 알 수 있는 수준으로 설명했다. 또한 기술 혁신을 선도하는 기업들의 현황과 AI의 기반이 되는 반도체 이야기까지 다각적으로 다루며 LLM을 둘러싼 미래를 전망했다. 챗GPT가 궁금한 일반인부터 그 원리를 체계적으로 익히려는 개발자, 시장의 판도를 읽는 투자자, 기술의 미래가 궁금한 이들이라면 이 책을 통해 입체적이고 깊이 있는 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.

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J비주얼스쿨 대표이자 한경국립대학교 디자인건축융합학부 겸임교수다. 한때는 글로벌 인터넷 기업에서 엔지니어로 일했고, 독학으로 12년간 그림을 그렸다. 8번의 수채화 개인전을 열었고, 24권의 저서와 역서를 출간, 책 10권의 일러스트를 담당했다. 기업, 학교, 공공기관 등에서 다양한 시각화 관련 강의와 프로젝트를 수행했고 아날로그와 디지털을 넘나들며 창작 활동을 즐긴다. J비주얼스쿨 대표이자 한경국립대학교 디자인건축융합학부 겸임교수다. 한때는 글로벌 인터넷 기업에서 엔지니어로 일했고, 독학으로 12년간 그림을 그렸다. 8번의 수채화 개인전을 열었고, 24권의 저서와 역서를 출간, 책 10권의 일러스트를 담당했다. 기업, 학교, 공공기관 등에서 다양한 시각화 관련 강의와 프로젝트를 수행했고 아날로그와 디지털을 넘나들며 창작 활동을 즐긴다.

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인공지능이란 무엇일까요? 앨런 튜링은 ‘기계는 생각할 수 있는가?’라는 담대한 질문을 던지고, 여기서 ‘생각’의 정의를 내리는 대신 ‘생각’하는 행위를 만족스럽게 흉내 낼 수 있다면 ‘생각’을 하는 것으로 판정하자고 제안했습니다. 이것이 바로 ‘흉내 놀이’, 앨런 튜링이 논문에서 제시한 이름이자 영화 제목으로도 유명한 ‘이미테이션 게임’입니다. 저 또한 동일한 방식으로 ‘인공지능이란 무엇인가?’라는 질문에 답을 내리고자 합니다. 튜링처럼 인공지능의 ‘정의’를 내리는 대신 인공지능의 ‘쓸모’를 만족스럽게 증명할 수 있다면 이 경우 ‘인공지능을 이해했다’고 간주하는 것으로 말이죠. 그렇게 여러분에게 인공지능의 쓸모를 소개하고자 합니다. --- 「들어가며」 중에서 1770년 오스트리아에 신기한 체스 기계가 등장합니다. 오스만제국의 의상을 입고 터번을 머리에 두른 조각 인형이 체스판 뒤에 앉아 체스를 두는 자동기계였습니다. 놀라운 사실은 이 기계가 스스로 체스를 둔다는 점이었습니다. 게다가 대부분의 사람을 이길 정도로 실력도 매우 뛰어났습니다. 당연히 기계 안에 사람이 숨어 있을 것으로 의심한 사람들이 많았습니다. 의심을 품은 사람들이 기계 내부를 구석구석 살펴봤지만 내부에는 알 수 없는 레버와 태엽으로 구성된 기계장치만이 가득 들어차 있을 뿐이었습니다. … 체스를 두는 이 자동기계의 정체는 과연 무엇이었을까요? --- 「인공지능│위대한 인공지능, 깨어나다」 중에서 테슬라는 자율주행 기능을 출시한 지 7개월 만인 2016년 5월, 미국 플로리다주에서 첫 번째 사망 사고를 기록합니다. 하얀색 트레일러 측면으로 돌진한 사고였죠. 당시 테슬라 모델 S는 하얀색 트레일러의 측면을 전혀 장애물로 인지하지 못해, 속도를 줄이지 않고 그대로 들이받고 말았습니다. 차량은 엉망으로 구겨졌고 운전자는 그 자리에서 사망합니다. 이후 사고 보고서에 따르면, 37분 동안 운전자가 운전대를 잡은 시간은 단 25초에 불과했습니다. 그뿐 아니라 핸들에 손을 올려두라는 경고음도 7차례나 울렸죠. 그는 테슬라의 자율주행 기능을 지나치게 과신했습니다. --- 「자율주행│테슬라가 꿈꾸는 기계」 중에서 어떻게 검색 기능만으로 이토록 엄청난 수익을 낼 수 있을까요? 마구잡이로 광고를 노출한다고 클릭 수가 늘지 않습니다. 클릭할 가능성을 높이는 게 핵심이죠. 사용자가 광고를 클릭할 수 있도록 상황에 꼭 맞는 광고를 노출해야 했습니다. 예를 들어 대도시에 근무하는 30대 사무직 남성이 ‘셔츠’를 검색하면 ‘폴로’, ‘빈폴’ 같은 유명 브랜드를 노출하고, 나아가 온라인 구매로 이어질 수 있도록 유도합니다. … 이것이 바로 대표적인 검색광고 모델이자 검색엔진의 수익 모델입니다. 구글의 대표적인 수익모델이기도 하죠. 구글은 이 방식으로 2023년에만 330조 원을 광고 수익으로 거두었습니다. --- 「검색엔진│구글이 세상을 검색하는 법」 중에서 시리는 앱을 출시한 지 불과 두 달여 만에 애플의 품에 안깁니다. 안드로이드와 블랙베리 버전을 출시하려던 계획은 당연히 취소되었고, 이제 시리를 아이폰과 통합하는 작업이 본격적으로 진행되죠. 잡스는 인수 이후에도 매주 진행하는 시리의 주간회의에 참석하며 높은 관심을 보였습니다. 제품을 공개하기 몇 달 전에는 구내식당에서 시리 개발팀과 잡스가 우연히 마주쳤는데, 다른 사람들의 인사에는 형식적으로 응하던 스티브 잡스가 시리팀을 보더니 멈춰 서서 아주 반갑게 인사했죠. “시리 친구들! 잘 돼가나요?” --- 「스마트 스피커│시리는 쓸모 있는 비서가 될 수 있을까」 중에서 스피커에게 한번 “오늘 날씨 엿 돼?”라고 물어봅시다. 과연 스피커가 ‘엿 돼’를 그대로 ‘엿 돼’로 인식할까요? 물론 음향 모델은 이렇게 인식할 수 있습니다. 하지만 언어 모델은 절대로 이렇게 인식하지 않습니다. 언어 모델은 즉 사전 지식이라고 했죠. 언어 모델은 ‘날씨가 엿 돼’라는 문장을 사전에 본 적이 없습니다. 따라서 관련한 지식을 갖고 있을 리가 없죠. 분명히 언어 모델은 ‘날씨가 어때’라는 문장을 수없이 보았을 것이고 사전 지식을 갖고 있습니다. 따라서 ‘오늘 날씨가’라는 문장 뒤에는 ‘어때’가 등장할 가능성을 이미 높은 확률로 인지하고 있습니다. 언어 모델은 음향 모델이 목소리를 잘못 인식하더라도 이를 확률 기반으로 다시 보정합니다. ‘오늘 날씨 엿 돼’를 우리가 흔히 묻는 ‘오늘 날씨 어때’로 보정하는 거죠. --- 「스마트 스피커│시리는 쓸모 있는 비서가 될 수 있을까」 중에서 이제는 기계번역에 더 이상 규칙을 입력하지 않습니다. 비슷한 문장에서 규칙을 스스로 학습합니다. 번역이라는 복잡한 문제를 데이터를 통해 스스로 해결하는 겁니다. 성능을 높이는 데 필요한 것은 더 많은 데이터, 더 많은 문장뿐입니다. 나머지는 모두 기계가 스스로 학습합니다. 신경망 기반 모델은 끊임없이 발전합니다. 단순히 문장 전체를 학습하는 수준을 넘어 중요한 단어에 주목하는 어텐션이라는 개념이 도입되면서 연구는 더 활발해집니다. 이 무렵 2년간의 연구 성과는 지난 20년간의 연구 성과를 능가했다는 얘기까지 나올 정도였죠. --- 「기계번역│외국어를 몰라도 파파고만 있다면」 중에서 오랜 기다림에 보답하듯 GPT-4는 월등히 뛰어난 성능을 자랑합니다. 다양한 부문에서 기존 모델을 능가하죠. 변호사 시험을 보게 했을 때 기존 챗GPT는 400점 만점에 213점으로 하위 10% 수준이었습니다. 그러나 GPT-4는 298점으로 상위 10% 수준에 도달했죠. 이 정도면 뉴욕주 변호사에 합격할 수 있는 수준입니다. 우리나라의 수능에 해당하는 미국 SAT 수학 시험에서도 800점 만점에 700점을 받았습니다. 마찬가지로 상위 10%에 해당하는 점수죠. 영어만 잘하는 게 아닙니다. 영어로 된 일부 데이터를 이탈리아어, 스페인어, 독일어, 프랑스어, 한국어, 일본어 등으로 기계번역을 해서 테스트했는데 기존 챗GPT로 영어 문장을 처리한 것보다 훨씬 더 높은 점수를 받았습니다. 기존 챗GPT의 영어 답변보다 새로운 GPT-4의 한국어 답변이 더 정확하다는 거죠. --- 「챗봇│챗GPT, 1분 안에 보고서 작성해줘」 중에서 추천 시스템의 원조는 사실 아마존입니다. 아마존은 이미 1990년대부터 구매한 상품과 관련 있는 상품, 고객이 관심 있어 할 만한 상품, 궁극적으로 고객이 구매할 것 같은 상품을 함께 추천하여 상당한 성과를 거두었습니다. … 아마존의 추천 시스템 초기에는 관련 상품을 나열해주는 정도에 그쳤으나 클릭률과 구매율에 영향을 주며 성공적인 서비스로 정착했습니다. 추천 시스템의 핵심은 사용하면 할수록 정교해진다는 데 있습니다. 데이터가 늘어나고 정보가 많아질수록 훨씬 더 정확한 추천이 가능하죠. 전체 매출에서 추천 시스템이 차지하는 비중은 상당히 높습니다. 아마존 제품 판매의 35%는 추천에서 발생한다고 하니까요.

--- 「추천 알고리즘│알 수 없는 유튜브 알고리즘이 여기로 이끌다」 중에서

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출판사 리뷰

AI 이해력이 경쟁력이 되는 시대! 디지털 기술 시대에 살아남기 위한, 교양으로서의 AI 수업 ‘아침에 일어나 스마트 스피커에 날씨를 물어본다. 궁금한 일이 생기면 곧바로 포털에서 검색한다. 어디론가 이동할 때는 내비게이션에 목적지를 입력한다. 유튜브나 넷플릭스가 추천해 준 영상들을 차례로 훑어본다.’ 이는 지금 우리 일상의 한 장면들이다. 그리고 이 장면에는 모두 AI 기술이 녹아 있다. 자율주행, 검색엔진, 스마트 스피커, 기계번역, 챗봇, 내비게이션, 추천 알고리즘이 일상에 쓰이면서 우리는 삶이 편리해졌다고 느낄 뿐이지만 그 안에는 혁신적인 AI 기술이 작동하고 있다. 이 책은 이러한 기술을 우리가 이해할 수 있는 언어로 풀어내 알려준다. 구글이 어떻게 1초도 안 돼 필요한 정보를 찾아내는지, 챗봇은 어떻게 정답을 들려주는지, 추천 알고리즘은 내 취향을 어떻게 알아내는지 등, 우리 일상과 밀접한 인공지능 기술의 원리를 친절하게 설명한다. 『비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식』은 이처럼 AI라는 도구가 주어진 시대에, 다양한 사람이 AI를 이해하고 자신의 분야에서 활용하도록 돕기 위해 쓰였다. 관련 공부를 해본 적 없는 사람들, 과학·수학이 어려운 이들에게 AI 기술의 역사와 원리를 이해할 수 있게 교양 수준으로 쉽게 풀어냈다. 저자는 AI 기술을 곧 우리 삶 전반에서 일상적으로 활용하게 될 것이라고 말한다. 처음에 특정 집단만 사용했던 스마트폰이 채 10년도 되지 않아 우리나라 성인 95%가 사용하게 된 것처럼 말이다. 조만간 농수산업부터 회계나 마케팅 같은 사무 영역, 의학이나 법학 등 전문 영역에서까지 업무에 AI를 접목하고 활용할 줄 아는 사람만이 시대의 요구에 따라갈 수 있다고 저자는 말한다. 방대한 데이터에서 엄청난 속도로 솔루션을 찾아내는 AI 기술의 활용 능력이 그 자체로 업무 경쟁력이 되는 것이다. 저자는 카카오에서 챗봇을, 다음에서 검색엔진을 만들었고, 현대자동차 AI팀 리더를 맡은 바 있는 AI 기술 현장의 전문가다. 이러한 경험을 바탕으로 저자는 AI를 둘러싼 추상적인 이야기가 아닌 실제 현실을 바꾸고 있는, 가장 쓸모 있는 이야기를 우리에게 들려준다. 아울러 어려운 수식 대신 300여 컷의 그림이 이해를 돕는다. 개발자로 일하다 IT 전문 일러스트레이터가 된 정진호 작가는 AI 원리를 간단한 그림으로 누구나 쉽게 이해할 수 있게 풀어냈다. 지금도 우리 일상의 보이지 않는 곳에서는 AI 기술이 활약하고 있다. 그리고 이러한 쓰임은 점점 더 커질 것이다. 따라서 지금 우리에게 필요한 건 AI를 향한 두려움이 아니라 그것의 유용함을 깨닫고 이해하는 것이다. 이 책은 자신이 공부하고 일하는 분야에서 AI를 어떻게 접목할지 고민하는 사람들에게, 새로운 기회를 열어줄 것이다. 챗GPT부터 구글 검색, 네이버 파파고와 유튜브 알고리즘까지 일상을 바꾼 모든 AI 기술의 원리를 쉽게 풀어낸다 이 책은 먼저 본격적인 인공지능의 쓸모를 살펴보기에 앞서 인공지능이 무엇인지, 어떤 역사와 기술을 거쳐왔는지 제1장에서 살펴본다. 다음으로 제2장에서는 우리에게 인공지능의 역량을 인상적으로 각인시켰던 알파고의 원리를 소개한다. 20여 년 전 체스로 인간을 처음으로 능가했던 딥 블루부터, 바둑 대국으로 인간을 누르고 인공지능 열풍을 불러일으킨 알파고까지 그 원리를 알아본다. 제3장에서는 자율주행이 어떤 기술로 작동하고 인공지능이 어떻게 자율주행에 도움을 주고 있는지, 그럼에도 왜 아직도 실전에 배치된 완전한 자율주행차는 단 한 대도 없는지 이유를 들여다본다. 제4장에서는 지금의 인공지능 탄생에 큰 영향을 끼친 빅데이터의 등장에 큰 영향을 끼친 검색엔진의 작동원리를 알아본다. 검색엔진이 어떻게 인터넷을 점령했으며, 어떤 원리로 작동하는지를 알게 되면 구글이 0.5초도 안 돼 맞춤 검색 결과를 제공하는지 놀라게 될 것이다. 제5장에서는 우리 일상을 바꿔놓은 스마트 스피커의 비밀과 내부 원리를 살핀다. 애플의 시리가 인공지능 비서라는 새로운 카테고리를 개척한 과정부터, 이후 등장한 스마트 스피커가 우리 일상을 바꿔놓기까지의 이야기가 흥미롭게 펼쳐진다. 제6장에서 소개한 기계번역은 모든 번역의 규칙을 인간이 정하던 시대에서 번역 규칙을 스스로 학습하며 인간을 뛰어넘는 기계번역 시대로 진화했다. 시대별 번역 기술의 진화 과정이 철학적이고 흥미롭다. GPT-4의 등장으로 더욱 주목받는 챗봇의 원리도 제7장에서 살핀다. 인간이 언어를 이해한다는 것은 무엇을 의미하는지, 챗봇이 어떻게 사람처럼 대화를 이끌어 나가는지 원리를 들여다본다. 또 자율주행 시대의 핵심으로, 앞으로의 미래가 더욱 기대되는 내비게이션의 원리도 제8장에서 살펴본다. 제9장은 유튜브, 넷플릭스, 아마존, 페이스북 등의 추천 알고리즘의 원리를 살펴보고 어떻게 고객에게 뜻밖의 발견을 제안하는지 분석한다. “오늘도 알 수 없는 유튜브 알고리즘이 나를 이 영상으로 끌고 왔다”라는 밈으로 유명한 추천 알고리즘에 관한 설명도 재미있다. 우리 삶에 녹아든 인공지능 기술들이 어떻게 작동하는지 하나하나 원리를 이해하고 나면 익숙하던 일상이 더욱 새롭고 입체적으로 보이고, 이해하는 깊이가 달라지는 놀라운 경험을 하게 될 것이다.

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현대 사회에서 AI 기술이 일상과 업무에 깊숙이 자리 잡고 있는 가운데, 비전공자도 쉽게 이해할 수 있는 AI 지식을 제공하는 책이 주목받고 있다. 이 책은 AI 기술의 작동 원리와 다양한 사례를 통해 복잡한 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다. 특히 기계 번역의 경우, 언어의 복잡성과 유연성을 어떻게 이해하고 번역하는지에 대한 흥미로운 설명을 제공하며, '어텐션' 기법을 통해 번역의 정확성을 높이는 방법도 소개한다.

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