[17세, 문화로 세상보기] ‘알고리즘’에 대해 배우다

김효린 청소년 기자 | 기사입력 2020/01/14 [13:32]

[17세, 문화로 세상보기] ‘알고리즘’에 대해 배우다

김효린 청소년 기자 | 입력 : 2020/01/14 [13:32]

김의중 <알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문>을 읽고 

 

1950년 영국의 수학자 앨런 튜링의 ‘기계는 생각할 수 있을까?’라는 질문 이후로 ‘튜링 머신’으로 시작된 AI(인공지능)는 수많은 한계를 뛰어 넘어 이제는 핵심 기술이자 차세대 성장 동력으로 떠오르고 있다. 

 

인공지능에 대한 글로벌 IT 업체들의 투자도 전폭적이며, 전보다 인공지능에 대한 호기심과 관심도 집중되는 추세이다. 이런 시기에 김의중의 <알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문>은 사람들에게 딱 필요한 책이라고 생각한다. 

 

인공지능과 머신러닝을 비롯해 나에게는 비교적 생소한 ‘딥러닝’에 이르기까지 알기 쉽게 개념을 알려주며 호기심을 해소해주기 때문이다. 나도 유발 하라리의 글을 읽고 인공지능과 머신러닝에 대해 궁금해져서 이 책을 찾게 되었다. 이 책은 전체적으로 전문적인 책이라 궁금증은 해소할 수 있었지만 꽤 어려웠다는 게 솔직한 심정이다. 

 

첫 부분에서 인공지능의 역사와 현황을 알려주고 있는데, 학계의 연구 위주의 설명이라 더 어려웠다. 어려운 용어 때문에 정확히 기억나지는 않지만 인공지능의 발전 중 발생한 문제와 해결 방법을 알 수 있었는데, 읽을 때는 마치 내가 공업기술자가 된 느낌이 들어서 재밌었다. 

 

인공지능에 대해 짚은 후에는 머신러닝에 대해 다루었는데, 머신러닝이 인공지능에서 파생되었다는 것을 알게 되었고, 그래서 인공지능과 머신러닝을 함께 다룬다는 사실도 알게 되었다. 

 

머신러닝에 대해 흥미로웠던 것은 몇 년 전 이세돌 선수와의 바둑대전으로 화제가 되었던 AI 알파고에 관한 내용이었다. 알파고의 강화학습은 말 그대로 머신러닝이라고 할 수 있다. 인공지능 알파고는 모든 수를 단숨에 생각하고, 생각지 못한 새로운 수를 만나면 당장은 지게 되지만 그 수 또한 다음에는 예측의 범위에 넣게 된다. 

 

이렇게 자신의 약점을 계속해서 강화해나가는 머신러닝을 통해 알파고는 끊임없이 똑똑해져 갈 것이다. 기계의 끝없고 빠른 변화는 편리해 보이지만 한편 무섭고 진정 경계할만하다고 생각한다.

 

딥러닝은 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술을 말한다. 데이터를 군집화하거나 분류하는데 사용하는 기술이다. 머신러닝은 기계학습 알고리즘을 말하는데 비해 많은 데이터를 입력해 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술이다. 

 

머신러닝을 통해 데이터를 어떻게 분류할 것인가를 놓고 ‘의사결정 나무’나 ‘베이지 안망’, ‘서포트 벡터 머신’, ‘인공신경망’ 등 많은 기계학습 알고리즘이 등장했다. 딥러닝은 인공신경망의 한계를 극복하기 위한 기계학습 방법이다.

 

딥러닝을 통해서는 수많은 데이터의 학습 후 기계의 분리가 아니라 학습 없이 스스로 배우는 컴퓨터가 생길 수 있다. 이미 많은 분야에서 딥러닝 기술을 도입하고 있고, 컴퓨터는 날이 갈수록 발전하고 있다. 극단적으로 생각할 경우 정말 앞으로 무슨 일이 일어날지 예측이 어렵다. 

 

이 책을 보며 사피엔스의 저자 유발 하라리가 생각났다. 처음 유발 하라리의 투고 글을 읽고 실감도 안 나고 과장이 있는 것 같다고 생각했는데, 이 책 <알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문>을 읽고는 한층 더 그의 글에 공감하게 됐다. 동시에 인간을 지배하는 기계에 대해 일종의 두려움이 밀려옴을 부인할 수 없다. 

 

김효린 청소년 기자

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