비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식 (10만부 기념 개정판)

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

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