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지능의 기원

지능의 기원

(우리의 뇌 그리고 AI를 만든 다섯 번의 혁신)

맥스 베넷 (지은이), 김성훈 (옮긴이), 정재승 (감수)
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지능의 기원
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 지능의 기원 (우리의 뇌 그리고 AI를 만든 다섯 번의 혁신)
· 분류 : 국내도서 > 과학 > 뇌과학 > 뇌과학 일반
· ISBN : 9791140712250
· 쪽수 : 536쪽
· 출판일 : 2025-01-22

책 소개

학문적 호기심과 기업가적 실용주의가 결합된 그의 책 《지능의 기원》은 뇌를 이해하고 싶은 사람, 인간의 본질을 알고 싶은 사람의 마음을 흔들어놓을 뿐 아니라 AI 산업을 이끌어가는 사람과 미래의 변화를 읽고 싶은 사람들에게도 실질적인 도움을 제공한다.

목차

이 책을 감수하고 추천하며_ 지능의 역사라는 무대에서 펼쳐진 인간 뇌의 경이로운 여정
다섯 번의 놀라운 혁신 │인공지능은 어디로 가는가?

들어가며_ AI의 눈으로 인류 지능의 역사를 재구성하다

자연의 단서 │뇌 박물관 이용하기 │층이라는 미신 │모험의 이정표│나에 대해서│사다리와 우월주의에 대한 마지막 당부

1. 뇌가 등장하기 전부터 지능은 있었다

지구의 테라포밍│복잡성 3단계│6억 년 동안 뇌의 기본 요소는 변하지 않았다│신경세포의 원래 목적 │뇌가 만들어질 준비가 되었다

혁신 #1
조종과 최초의 좌우대칭동물

2. 좋음과 나쁨의 탄생

조종을 통한 탐색│최초의 로봇│감정가 신경세포│맞교환 문제│얼마나 배고픈지에 따라 감정가 뒤집기

3. 감정의 기원

어둠 속에서 조정하기│도파민과 세로토닌│선충이 스트레스를 받을 때│감정의 공허

4. 연합, 예측 그리고 학습의 여명기

좋음과 나쁨을 변경하기│연속학습 문제│신뢰 할당 문제│학습의 고대 메커니즘
혁신 #1의 요약: 조종

혁신 #2
강화와 최초의 척추동물

5. 시행착오에서 배우기

척추동물 뇌의 원형│손다이크의 닭│물고기의 놀라운 영리함

6. 시간차학습의 진화

마법 같은 부트스트래핑│도파민의 용도 변경│안도, 실망, 타이밍의 등장│바닥핵의 계산

7. 패턴인식의 문제

냄새를 인식하는 것은 생각보다 어렵다│컴퓨터가 패턴을 인식하는 방법│패턴인식을 목적으로 설계된 최초의 신경세포 │파괴적 망각: 연속학습 문제 2부│불변성 문제

8. 생명에게 왜 호기심이 생겼을까

9. 세상을 인식하는 최초의 모델

어류의 지도│인간 내면의 나침반│공간지도를 저장하는 곳
혁신 #2의 요약: 강화

혁신 #3
시뮬레이션과 최초의 포유류

10. 신경의 암흑기

두 번의 대멸종 │시뮬레이션을 통한 생존 │최초 포유류의 뇌 안쪽 들여다보기

11. 새겉질이 안겨준 선물

마운트캐슬의 미친 아이디어 │지각의 특이한 속성│생성모델: 시뮬레이션을 통한 인식│환각, 꿈, 상상: 생성모델로서 새겉질│모든 것을 예측하기

12. 상상극장 속의 생쥐

새로운 능력1: 대리 시행착오│새로운 능력2: 반사실적 학습 │새로운 능력3: 일화기억

13. 미래의 가능성을 시뮬레이션하기

이마엽앞겉질과 내적 시뮬레이션의 통제│자신을 예측하기 │포유류는 어떻게 선택을 하는가?│포유류의 내적 이중성 │최초의 목표│포유류가 스스로를 통제하는 법

14. 식기세척 로봇이 나오지 못한 이유

명령이 아니라 예측│목표의 위계 설정
혁신 #3의 요약: 시뮬레이션

혁신 #4
정신화와 최초의 영장류

15. 정치적 수완을 위한 군비경쟁

사회적 뇌 가설│집단과 개인 간의 진화적 긴장│권모술수에 능한 유인원│영장류 정치학│여유 속에서 피어난 사회적 본능

16. 다른 사람의 마음을 이해하기

초기 영장류의 새로운 새겉질 영역│자신의 마음을 모델화하기│다른 사람의 마음을 모델화하기│다른 사람의 마음을 모델화하기 위해 내 마음을 모델화한다

17. 원숭이 망치와 자율주행차

원숭이 거울│전달성이 독창성을 이긴다│쥐가 망치를 사용하지 않는 이유│로봇 모방

18. 쥐가 식료품 쇼핑을 못하는 이유

비쇼프쾰러 가설│영장류가 미래의 필요를 예측하는 방법
혁신 #4의 요약: 정신화

혁신 #5
언어와 최초의 인류

19. 인간의 고유한 속성을 찾아서

인간 고유의 소통 방식│유인원에게 언어를 가르치다│생각 축적하기 │특이점은 이미 찾아왔다

20. 뇌 속의 언어

웃음이냐 언어냐│본능적인 언어 교육과정

21. 퍼펙트 스톰

동쪽의 유인원│호모에렉투스와 인간의 등장│월리스의 문제 │이타주의자│집단지성의 등장│인간의 번성

22. 챗GPT와 마음을 들여다보는 창

내면세계가 없는 단어│종이 클립 문제│그렇다면 GPT-4는 무엇이 다른가?
혁신 #5의 요약: 언어

나가며_ 여섯 번째 혁신

저자소개

맥스 베넷 (지은이)    정보 더보기
AI 관련 기술에 대한 특허를 여러 개 보유하고 있는 연구원이자 AI회사 알비Alby의 공동 창립자 겸 CEO다. 그는 〈다섯 가지 혁신(Five Breakthroughs)〉 등 진화신경과학과 지능을 AI의 눈으로 풀어낸 논문으로 세계 석학들을 놀랍게 만들었으며 해당 논문들을 엮어 완성한 《지능의 기원》으로 대중의 많은 사랑을 받았다. 베넷은 세인트루이스워싱턴대학교를 졸업하고 경제학 및 수학 학사 학위를 받았으며, 최고의 경제학 논문에 수여하는 존 M. 올린 상을 수상했다. 2016년에는 기업 가치가 10억 달러가 넘는 블루코어(Bluecore)의 공동 창립자이자 최고 제품 책임자로서, 포브스 30세 미만 리더, 빌트인뉴욕(Built In NYC)에서 선정하는 30세 미만 기술 리더 목록에 포함된 바 있다. 현재 아내 시드니, 반려견 찰리와 함께 뉴욕 브루클린에서 거주하고 있다.
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김성훈 (옮긴이)    정보 더보기
치과 의사의 길을 걷다가 번역의 길로 방향을 튼 엉뚱한 번역가. 중학생 시절부터 과학에 대해 궁금증이 생길 때마다 틈틈이 적어온 과학 노트가 지금까지도 보물 1호이며, 번역으로 과학의 매력을 더 많은 사람과 나누기를 꿈꾼다. 현재 바른번역미디어 소속 번역가로 활동하고 있다. 《구름 관찰자를 위한 가이드》, 《지능의 기원》, 《초월하는 뇌》, 《에이지리스》, 《그레인 브레인》, 《동물들처럼》, 《과학이 된 무모한 도전들》, 《암 연대기》, 《이상한 수학책》, 《수학하지 않는 수학》 등을 우리말로 옮겼으며, 《늙어감의 기술》로 제36회 한국과학기술도서상 번역상을 수상했다.
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정재승 (추천)    정보 더보기
물리학의 언어로 뇌를 읽는 뇌과학자. 이 주름진 작은 기관 안에서 인간이 무엇을 보고, 기억하고, 선택하며, 때로는 왜 그토록 이해하기 어려운 결정을 내리는지 연구한다. KAIST 물리학과를 졸업하고, 같은 대학에서 복잡계 모델링을 적용해 알츠하이머 치매의 대뇌를 모델링하고 증상을 예측하는 연구로 석사와 박사 학위를 받았다. 예일대학교 의과대학 소아정신과 박사후연구원과 컬럼비아대학교 의과대학 소아정신과 조교수를 거쳐, 현재 KAIST 뇌인지과학과 교수이자 융합인재학부 학부장으로 재직하고 있다. 주된 연구 분야는 의사결정 신경과학이다. 이를 바탕으로 정신질환의 대뇌 모델링, 뇌와 컴퓨터를 연결하는 인터페이스, 뇌를 닮은 인공지능을 연구한다. 서로 멀리 떨어져 보이는 분야들이지만, 종국에는 하나의 질문으로 이어진다. ‘인간의 뇌는 어떻게 판단하고, 우리가 만든 기계는 그 판단을 어디까지 이해하거나 닮을 수 있는가.’ 100여 편의 논문을 <네이처>를 포함해 다양한 과학 저널에 출간했고, 2009년 세계경제포럼에서 ‘차세대 글로벌 리더’로 선정되었으며, 2011년 대한민국과학문화상을, 2019년 대한민국 근정포장을 수상했다. 매년 10월 마지막 토요일이면 연구실을 나와 작은 도시의 도서관으로 향한다. 2010년부터 과학자들이 청소년과 시민들을 찾아가 과학 강연을 기부하는 ‘10월의 하늘’을 이어오고 있다. 달력에는 하루로 표시되지만, 과학에 대한 호기심만큼은 오래 남기를 바라는 행사다. 쓴 책으로는 《정재승의 과학 콘서트》(2001), 《열두 발자국》(2018), 《정재승의 인간 탐구 보고서》(2019), 《정재승의 로봇 탐구 보고서》(2026) 등이 있다. 연구실에서는 뇌와 인공지능을 탐구하고, 책에서는 결국 인간을 탐구한다. 인간은 여전히 가장 흥미로운 연구 대상이며, 좀처럼 사용설명서를 허락하지 않는 존재이기 때문이다.
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책속에서



뇌의 작동방식을 역설계하고 싶다면, 로봇 로지를 만들고 싶다면, 인간 지능의 숨겨진 본성을 밝히고 싶다면 인간의 뇌는 가장 마지막으로 들여다봐야 할 대상인지도 모른다. 어쩌면 지각 깊숙이 묻혀 있는 먼지투성이 화석, 동물계 곳곳의 세포에 박혀 있는 작디작은 유전자, 지구에 사는 다른 많은 동물의 뇌에서 출발하는 것이 가장 좋은 방법일 수 있다. 다시 말해 해답은 현재가 아니라 오래전 과거가 숨겨놓은 잔재에 있을지도 모른다. _들어가며. AI의 눈으로 인류 지능의 역사를 재구성하다


시간을 거슬러 올라가 최초의 뇌를 조사하고 그 작동방식과 그로 인해 가능해진 기능들을 이해할 수만 있다면, 나아가 인간으로 이어진 계통 안에서 뇌가 점점 복잡해진 과정을 추적해 각각의 물리적 변화와 그로 인해 가능해진 지적 능력을 관찰할 수 있다면 얼마나 좋을까? 그럴 수만 있다면 그 결과로 탄생한 복잡성을 이해할 수 있을지도 모른다. 실제로 생물학자 테오도시우스 도브잔스키 는 이런 유명한 말을 남겼다. “생물학에서는 진화의 관점으로 비춰보지 않고는 아무것도 이해할 수 없다.” _들어가며. AI의 눈으로 인류 지능의 역사를 재구성하다


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