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브레인 이미테이션 : 인간을 모방한 인공지능, 두뇌를 모방한 뉴럴 네트워크

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  • 저 : 이주완
  • 출판사 : 제이펍
  • 발행 : 2019년 08월 22일
  • 쪽수 : 224
  • 제품구성 : 전1권
  • ISBN : 9791188621675
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    책소개

    뇌와 뉴럴 네트워크의 평행이론으로 풀어 본 인공지능 입문서

    딥러닝과 머신러닝으로 대표되는 인공지능을 전공자는 물론 일반인들도 쉽고 재미있게 이해할 수 있는 입문서가 있다면 얼마나 좋을까요? 국내 굴지의 대기업에서 근무하는 인공지능 연구원이 기발하고 다양한 사례를 통해 딱딱한 이론이나 복잡한 수식 없이 인공지능에 대해 명쾌하게 설명해 줍니다. 특히 인간의 뇌와 뉴럴 네트워크의 비교를 통해 인공지능은 우리의 뇌를 본떠 만든 훌륭한 모조품, 즉 '브레인 이미테이션'임을 설명합니다.

    출판사 서평

    인간의 뇌과학 원리를 통해서 머신러닝과 딥러닝을 탐구한다!
    다양하고 재미있는 예시를 통해 설명한 인공지능 입문서


    4차 산업혁명의 핵심 과학기술은 단연 인공지능으로서 이미 우리 삶에 깊게 자리 잡았다. 인공지능을 영화에나 등장하는 막연한 미래 기술로 생각하는 동안, 놀랍게도 인공지능이 주도하는 시대가 도래했다. 현시대는 초등학생들이 학교에서 자연스럽게 프로그래밍을 배우고, 대학생들은 의무적으로 코딩 강좌를 수강한다. 프로그래밍이나 코딩 등의 정보통신기술은 이미 새로운 필수 교양이 되었다.

    이 책은 독자가 인공지능, 특히 뉴럴 네트워크에 대해 쉽고 명료하게 이해하도록 집필되었다. 인공지능이 인간처럼 사고하는 기계를 지향하는 것처럼 뉴럴 네트워크는 인간 뇌의 원리를 모사하여 설계되었다. 따라서 우리는 인간의 뇌에 관한 연구를 통해 인공지능의 원리를 온전히 이해할 수 있다. 또한, 이 책은 인간의 뇌와 뉴럴 네트워크의 평행이론을 통해 인공지능을 쉽고 재미있게 설명한다. 인공지능을 전혀 모르는 사람도 이 책을 통해 인공지능이 무엇인지 파악하고, 그 신비하고 무궁무진한 세계로 입문할 수 있을 것이다.

    자, 그럼 인간 뇌의 훌륭한 모조품 '브레인 이미테이션'을 탐험해 보자!

    추천사

    인공지능, 머신러닝, 뉴럴넷. 어디에서나 한번쯤은 접해 보았을, 요즘 화제의 키워드다. 하지만 그 의미에 대해 명확히 이해하는 사람은 아직 많지 않을 것이다. 인공지능 시대의 도래를 실감하고 관련 전문 서적으로 공부하려 해도, 대부분 난해하고 추상적인 설명으로 도저히 엄두가 나지 않거나 첫 장부터 이해하기 쉽지 않았을 것이다. 그렇다면 이 [브레인 이미테이션]을 읽어볼 것을 추천한다. 책을 열고 마지막 페이지까지 도달하는 데 오랜 시간이 걸리지도 않으며, 인터넷을 검색하거나 전문 서적과 함께 뒤적이며 볼 필요도 없다. [브레인 이미테이션]은 단언컨대 정말 쉽고 깔끔하게 쓰인 '인공지능 입문' 교양서다. 무엇보다도 재미있다!
    책 제목과 같이 인공지능의 궁극적인 지향점은 우리의 뇌를 모사하는 것이다. [브레인 이미테이션]은 사람과 뇌에 대한 깊은 관심에서 출발해서 인공지능 기술을 복잡한 수식 없이 명쾌하게 설명한다. 전문적인 학술 내용도 풍부하며, 흥미로운 예시와 적절하게 조화되어 누구나 쉽게 읽을 수 있다고 확신한다. 인공지능에 입문하고 싶어도 어디서부터 시작해야 할지 막막하거나, 핫하다고 소문난 인공지능, 머신러닝, 뉴럴넷이 무엇인지 명쾌하게 이해하고 싶은 모든 분은 이 책으로 시작하기 바란다. [브레인 이미테이션]을 읽고 나면 그동안 모호하게 알고 있던 개념을 깔끔하게 정리할 수 있을 것이다. 그리고 바야흐로 인공지능 시대를 맞이하여 어떠한 준비를 해야 하는지 생각해 볼 수 있을 것이다.
    - 이재상 / 서울대 전기정보공학부 조교수

    인공지능과 머신러닝, 그중 뉴럴 네트워크와 딥러닝에 대한 관심이 높다. 뉴럴넷이 인간의 뇌를 본떠 만들었다는 것은 널리 알려진 사실이지만, 딥러닝이 어떻게 동작하는지에 앞서 그 기원에 대해 이렇게 쉽게 풀어 설명해 주는 책은 기존에 없었다. 이 책은 인간의 뇌는 어떻게 디자인되어 있고, 학습은 어떻게 이루어지는지에 대한 설명에서 시작한다. 그리고 어떤 부분이 기계에 구현되었는지와 그러한 인간과 기계의 한계에 대해 체계적으로 비교하여 설명한다. 딥러닝에 입문하는 분에게 큰 그림을 이해할 수 있는 좋은 교양서적일 뿐 아니라, 이미 딥러닝을 잘 아는 분에게도 재미있는 서적이 되리라 확신한다. 많은 예제와 재치 있는 문체 덕에 지루할 틈이 없었으며, 박식한 친구가 들려주는 이야기를 경청하듯이 앉은 자리에서 바로 완독했다.
    - 장명하 / 페이스북 머신러닝 엔지니어

    이 책은 인공지능에 대한 사전 지식이 없어도 머신러닝과 뉴럴넷의 개념, 기초지식을 부담 없이 이해할 수 있도록 구성되었다. 특히, 자칫 지루할 수 있는 머신러닝의 복잡한 개념을 일상생활에서 경험할 수 있는 다양한 예제를 통해 설명하였으며, 뉴럴넷의 작용 원리를 뇌과학의 실험을 통해 흥미롭게 설명하는 부분이 인상적이었다. 평소 인공지능의 실체에 관해 관심이 높은 모든 사람에게 이 책을 추천한다.
    - 박승균 / Lunit 공동창업자겸 UNIST 경영공학부 겸임교수

    뇌과학과 수학이 만나는 지점에서 탄생한 딥러닝에 관해 양쪽 분야 모두에 해박한 지식을 가진 저자가 맛깔 나는 입담으로 설명해 주는 보석 같은 책이다. 저자의 친절한 설명 덕분에 뇌과학이나 머신러닝에 대한 배경지식이 없이도 재미있게 읽을 수 있다. 이 책을 즐거운 마음으로 읽다 보면 자연스레 딥러닝에 관해 깊이 이해할 수 있을 것이다.
    - 장혜진 / 퀄컴 AI Research Korea 선임연구원

    근래의 핵심기술로 자리 잡은 인공지능은 개발자부터 기획, 마케터까지 꼭 필요한 지식이다. 모든 사람이 쉽게 읽을 수 있으면서도 인공지능 전반을 이해할 수 있는 책이 나온 것 같아서 너무 기분 좋게 생각한다. 게다가 뇌과학을 통한 적절한 설명 덕분에 읽는 동안 시간 가는 줄 몰랐다. 인공지능에 관심 있는 모든 이들에게 최고의 입문서로 자리 잡을 것으로 확신한다.
    - 이채현 / 데이블 대표이사

    목차

    CHAPTER 1 기계적 인간 1
    새로운 시작 2
    용어 이해하기 13
    인공지능 13
    머신러닝 14
    뉴럴넷, 딥러닝 21
    뉴럴넷 세계의 장애물 25

    CHAPTER 2 두뇌학 개론 27
    뉴런 28
    뉴런의 모임, 두뇌 32
    두뇌의 구조 38
    두뇌 속으로 49
    두뇌 안의 연결 58

    CHAPTER 3 두뇌와 기계에 대한 고정관념 63
    10%만을 사용하는 두뇌 64
    뉴런, 시냅스의 수와 지능의 상관관계 69
    뉴런의 전문성 78

    CHAPTER 4 두뇌와 기계의 학습법 83
    학습하는 두뇌 86
    뉴런 간 연결의 생성 및 강화 87
    피복(미엘린)의 강화 89
    산수를 품은 뉴런 92
    심리학을 품은 기계 100
    강화 이론(행동주의) 100
    강화학습 107
    평생 학습 113

    CHAPTER 5 두뇌와 기계의 인지법 119
    의미적 인지 124
    시각적 인지 131
    청각적 인지 140

    CHAPTER 6 두뇌와 기계의 기억법 149
    단기 기억 161
    효율적 기억 167
    장기 기억 173

    CHAPTER 7 사람을 향해 179
    직관적인 세계의 이해 181
    심리적·도덕적 이해 185
    학습의 노하우 188

    에필로그 194
    찾아보기 199

    본문중에서

    뉴럴넷이 사물 인식과 같은 시기(2010년대)에 음성 인식에 적용되면서 비약적인 성능 향상이 이뤄졌다. 일반적인 음성 인식의 평가 기준은 사람이 자연스럽게 말한 단어 중 몇 개나 정확히 받아 적었는지를 계산하는 단어 인식률이다. 뉴럴넷이 등장하기 전의 단어 인식률은 계속 70%대에 머물러 있었지만, 뉴럴넷이 등장한 지금은 90% 중·후반대의 준수한 성능을 보이고 있다.
    (/ p.7)

    그 시작은 예쁜꼬마선충이라는 특이한 이름을 가진 동물이다. 한글 이름도 특이하지만, 영어 이름인 C. Elegans마저 '우아한(Elegance) 생명체'다. 크기는 1mm 정도이고, 지렁이처럼 생긴 이 동물은 단순하기 때문에 연결주의에 가장 크게 기여했다. 말이 다세포 생명체일 뿐, 세포 수는 온몸을 다 합쳐도 959개에 불과하며, 그중 뉴런은 고작 302개다. 사람의 세포 수인 860억 개에 비하면 무척 적은 숫자이기 때문에 서로 어떻게 연결돼 있는지 확인하는 일이 훨씬 수월할 것이다.
    (/ p.60)

    강화학습의 또 다른 예를 살펴보자. 강화학습이 가장 많이 쓰이는 분야는 자동차 자율 주행이다. 여기서는 차가 에이전트다. 처음 차도라는 환경에 나오면 아무런 정보가 없기 때문에 일단 도로 위의 시한폭탄처럼 아무렇게 행동할 것이다. 차도를 넘거나, 직진하거나, 후진하는 등 다양한 행동을 할 수 있다. 하지만 옆에 차가 있음에도 차선을 함부로 넘어 다른 차와 부딪히면 마이너스 보상, 즉 패널티를 받게 된다. 그러면 방침을 수정해서 옆에 차가 있는 경우, 차선을 함부로 넘지 않을 것이다.
    (/ p.110)

    근래 기계의 청각적 인지는 사람과 방법적으로 유사한 점이 많다. 하지만 차이점도 존재하는데, 그것은 바로 현재 기계의 청각은 시각에 그다지 의존적이지 않다는 것이다. 청각적 인지를 할 때 청각 정보만 사용하면 사람보다 적은 정보를 사용하므로 불리할 수밖에 없다. 따라서 사람에게 가까운 기계를 만들기 위해 시각과 청각을 통합해 사용하는 멀티모달(Multi-Modal) 연구가 종종 이뤄지고 있다. 대표적인 예로 음성을 인식할 때 시각 정보인 입 모양까지 인식해 인식률을 높이는 연구 등을 들 수 있다.
    (/ p.147)

    이를 설명해 줄 만한 재미있는 현상이 있다. 가끔 아주 특이한 상황으로 인간의 뇌가 정지됐다가 부활하는 경우가 있다. 타이타닉 사건처럼 매우 찬물에 빠졌다가 구조됐거나 생명이 위험한 환자들은 초저체온을 만든 후 혈액의 흐름을 정지시키고(DHCA, Deep Hypothermic Circulatory Arrest) 치료한다. 이 경우는 사실상 뇌가 완전히 정지됐다가 다시 돌아오는 경우다. 놀랍게도 이때 대부분의 사람들은 기억이 손상되지 않는다. 하지만 단기 기억은 흔적도 없이 사라진다.
    (/ p.160)

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    저자소개

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    늘 주위에 임팩트를 주기 위해 노력하는 사람이다. 출생과 동시에 부모님에게, 웃음을 통해 친구들에게 임팩트를 주었다. 이후 더 큰 임팩트를 주겠다는 일념으로 카이스트(KAIST)에 입학해 인공지능으로 석사 학위를 받았다. 그리고 대기업에서 실무 경험을 쌓은 후 인공지능 스타트업을 공동 창업하였고, 이를 글로벌 대기업에 성공적으로 매각하면서 스타트업계에 비타민과 같은 임팩트를 선사했다. 현재는 글로벌 대기업의 인공지능 연구원으로 일하면서 인공지능 세상에 가할 또 다른 임팩트를 준비하고 있다.

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