소개글
"자율주행과 미적분"에 대한 내용입니다.
목차
1. 수학의 쓸모
1.1. 개요
1.2. 넷플릭스가 취향을 읽는 법
1.3. 리에타 레빗의 '맥동변광성'
1.4. 베이즈 규칙
1.5. 크림반도의 천사, 나이팅게일
1.6. AI의 한계와 인간의 역할
1.7. 나가며
2. 인공지능
2.1. 인공지능이란?
2.2. 불쾌한 골짜기(uncanny vally)
2.3. 발전 과정
2.4. 인공지능의 특징
2.5. 인공지능의 장단점
2.6. 인공지능 활용사례
2.7. 정리
3. 참고 문헌
본문내용
1. 수학의 쓸모
1.1. 개요
빅데이터와 AI는 우리 삶에서 점점 더 많은 영역을 차지하고 있다. 그러다 보니 그 주요 기반이 되는 수학의 중요성이 강조되고 있다. 이 책 '수학의 쓸모'는 누구나 살면서 자주 만나게 되는 일상 속 문제들을 재미있게 다룬다. 사실 수학이란 보통 사람들이 평범한 문제를 해결하는 데 매우 유용하다. 세상을 이해하고 앞장서서 미래를 만들어가고자 한다면 수학은 필수적으로 알아야 하는 학문이다. 우리가 알아차리지 못할 뿐, 모든 곳에서는 그 해답이 있다. 모든 방해물을 물리치고 그 손짓을 정확하게 따라갈 수 있는 방법은 오직 수학이다. 이 책이 제시하는 대로 정확히 따라가기만 하면 누구보다 안정적으로 돈을 굴리고, 가짜 뉴스에 속지 않으며, 정확한 의료 진단을 내리며 똑똑해질 수 있을 것이다. 무엇보다 급변하는 미래를 읽고 예측할 수 있다. 수학이야말로 미래를 만들어가는 핵심 원리이기 때문이다.
1.2. 넷플릭스가 취향을 읽는 법
유럽에서 산업혁명이 일어나면서 인류의 삶은 크게 바뀌었는데 최근에는 IT 기술로 인해 변화의 속도가 더 빨라졌다. 최근 기술혁신의 중심에 있는 인공지능(AI)도 수학 이론과 함께 수많은 수식을 처리할 수 있는 하드웨어가 등장하면서 성능이 향상되었다.
'수학의 쓸모' 에서는 수학이 실제 우리 삶에 미치는 영향에 대해서 설명하고 있다. 넷플릭스에 대한 이야기가 첫째 장식을 한다. 아카데미 시상식에서 기생충과 맞붙었던 "아이리시 맨". 그 전 해에도 "로마"라는 영화를 작품상 후보에 올려놓았던 넷플릭스는 계속 후보를 배출했다. 다행히도 또 역사적으로 중요한 획을 긋는 봉준호감독의 선전으로 넷플릭스는 고배를 마셔야 했지만 시상식을 보면서 궁금증이 떠올랐다. 넷플릭스는 왜 자꾸 영화를 제작하고 있는가, 그리고 어떻게 많은 영화가 선전하고 있는가? 쏟아져 나오는 드라마는? 쏟아져 나오는 다큐멘터리는? 케이블 채널과 경쟁을 하는 그들이 자기만의 컨텐츠로 승부를 걸어야 하기에 여러가지 작품들을 제작하고 시장에 소개하는 것은 당연하게 받아들일 수 있었지만, 작품을 발표하면 대부분 히트를 치는 비결이 궁금했다. 물론 엄청난 자본을 과감하게 투자하는 자신감에 대해서도 인터뷰라도 하고 싶은 마음이었다.
'수학의 쓸모'를 보면 어느 정도 이유를 깨닫게 된다. 1장은 넷플릭스가 개인의 취향을 읽는 알고리즘의 바탕이 된 '조건부확률'의 기원인 헝가리 수학자 에이브러햄 왈드의 생애와 그가 2차 대전에서 통계 연구단에 참여해 전투기의 귀환을 위해 계산한 '조건부 확률'에 대해 설명하고 그것을 응용하여 발전시킨 넷플릭스의 취향을 분석하는 알고리즘과 비교한다.
이 조건부확률은 2차 대전에서 수많은 목숨을 구하기도 했는데, 오늘날의 대기업들은 똑같은 수학을 이용해 영화, 음악, 뉴스, 항암제를 개인별로 맞춤 제공하고 있다. 미래의 핵심 알고리즘은 검색이 아니라 추천이다. 이를 가능케 하는 것이 바로 조건부 확률이다. 사람들은 의외로 P(A|B)와 P(B|A)를 혼동하기 쉽고 전자를 알면 후자를 알 수 있다고 생각하기 쉽지만 그렇게 단정할 수 없음을 쉽게 예를 들어 설명하고 있다. 어쨌든 이 조건부확률과 데이터 통계를 이용해 헝가리 수학자 왈드는 항공기 기종별로 생존 가능성을 제안할 수 있는 추천 시스템을 만들어 2차 세계대전에서 연합군 폭격기 조종사가 목숨을 건질 수 있었다. 넷플릭스가 콘텐츠 제국이 될 수 있었던 것도 조건부확률을 이용한 방대한 데이터와 모형화를 통한 것이었다. 추천 알고리즘이 반드시 장밋빛 미래를 약속한다는 보장은 없지만 이를 적절히 이용해 암연구(맞춤형 요법)나 신경과학 등에 쓰인다면 수학이 이보다 어떻게 더 실용적일 수 있을까. 한편 스포티파이 추천음악은 90% 정도 귀에 감긴다. 생전 알지도 못하고 들을 일도 없던 R&B 흑인 아티스트가 내 취향에 맞는다는 것을 어떻게 알았지? 2차 대전때 실용화된 조건부확률 이론이 2020년대의 구세주들인 넷플리스와 스포티파이에게 중요한 전략적 무기로 사용된다는 사실은 매우 놀랍다. 더우기 이론을 발전시킨 사람은 유태인의 박해를 피해 미국으로 망명한 학자였다. 아인슈타인은 인류에게 상대성이론을 선물했지만, 왈드는 넷플릭스를 제공해 준 것이다."
1.3. 리에타 레빗의 '맥동변광성'
헨리에타 레빗은 20세기 초반 하버드 천문대의 컴퓨터(계산하는 사람이라는 의미)였다. 천문대장의 호의, 내지는 선경지명에 힘입어 박봉으로 천문 관측을 하고 계산을 했다. 그녀는 그 과정에서 아주 중요한 발견을 했지만, 명예는 대체로 천문대의 남성들에게 돌아갔다. 그녀가 발견한 것은 우주의 크기를 재는 방법이었다. 맥동변광성의 밝기 주기가 변하는 것을 토대로 밝기를 알아낼 수가 있고, 그것을 바탕으로 지구로부터의 거리를 계산할 수 있다는 것을 보여주었다. 그녀는 컴퓨터라 불렀지만, 지금의 컴퓨터 비슷한 것은 전혀 없이 연필과 종이로 이 일을 했다.
그런데 이게 왜 AI와 관련이 있을까? 바로 '패턴'이다. 입력을 예상되는 출력에 대응시키는 규칙을 만든다. 그리고 그것을 많은 데이터를 통해 학습시킨다. 그게 AI라는 것이다. 레빗이 맥동변광성의 패턴을 통해서 우주의 크기를 알아낼 수 있었듯이 말이다.
이렇듯 래빗의 발견은 '우주의 줄자' 역할을 함으로써 이후 천문학의 발전에 지대한 영향을 끼쳤다고 한다. 하지만 레빗이 여...
참고 자료
심우민, 인공지능 기술발전과 입법정책적 대응방향, 국회입법조사처, 2016.
조충호 편저(2010), 인공지능 개론, 서울: 홍릉과학 출판사
인공지능개론, 홍릉과학출판사, 이광형, 2008
인공지능이란 무엇인가, 시라이 요시아끼 저, 21세기과학시리즈편찬회역, 대광서림, 2006
마이클 네그네빗스키 저, 김용혁 역(2009), 인공지능 개론, 한빛미디어
존 카스티, 이민아 역(2009), 비트겜슈타인 홀데인 스노우 튜링 슈뢰딩거의 인공지능 이야기, 서울: 사이언스북
김윤명, 인공지능과 법적 쟁점 : AI가 만들어낸 결과물의 법률 문제를 중심으로, SPRi 소프트웨어정책연구소, 2016.
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