웰컴투 인공지능

추천사: 인공지능의 개념을 이해할 수 있는 ‘코딩 없는 AI’ 입문서
프롤로그: 인공지능 시대는 새로운 문명입니다

PART 1. 인공지능이란 무엇인가
1. 인공지능이란 무엇인가?
인공지능의 역사
인간과 컴퓨터의 비교
인공지능의 장점과 단점
인공지능의 한계
인공지능의 활용

2. 지능이란 무엇인가?
지능의 본질
하워드 가드너의 다중지능 이론
인공지능 시대의 창의성
인간의 뇌 구조와 인공지능의 관계

3. 인공지능과 관련된 법칙
무어의 법칙
모라벡의 역설
기하급수의 법칙

4. 인공지능은 감정을 가지고 있으며, 스스로 학습할 수 있는가?
인공 감성
알고리즘 구조
휴머노이드 로봇 ‘소피아’
감성 컴퓨팅 기술
감성을 가진 인공지능 로봇

5. 인공지능은 창의성에도 도전하고 있다
음악
소설
미술


PART 2. 인공지능의 역사
1. 인공지능의 아버지는 앨런 튜링이다
영화 <이미테이션 게임>
컴퓨터 과학의 노벨상 ‘튜링 상’

2. 인공지능 성능 테스트는 튜링 테스트로 한다
튜링 테스트
캡챠
유진 구스트만
중국어 방 논증

3. 인공지능 기술, 다트머스 회의를 통해 부상하다
1956년 ‘다트머스 회의’
인공지능의 제1차 봄과 겨울

4. 인공지능에 대한 관심이 폭발하다
지식의 표현
규칙기반 전문가 시스템: 제2차 인공지능의 봄
심볼 그라운딩 문제: 제2차 인공지능의 겨울
알파고와 이세돌의 바둑대결: 제3차 인공지능의 봄

5. CPU, GPU, NPU로 인공지능 컴퓨터 반도체가 발전하고 있다
중앙 처리 장치: CPU
그래픽 처리 장치: GPU
인공지능 반도체: NPU

6. 4차 산업혁명의 핵심은 인공지능이다


PART 3. 인공지능에서 데이터란 무엇인가
1. 정보보다 데이터가 중요한 시대
인공지능 시대의 원유
데이터의 종류와 다양성
빅데이터의 특징: 5V

2. 인공지능을 발전시키는 빅데이터 활용 방법이 있다.
데이터로 코로나바이러스 대유행 예측
빅데이터를 활용하는 3단계 방법

3. 데이터 마이닝, 데이터의 가치를 더해주고 흐름을 연결하며 콘텐츠를 창조한다

4. 초연결, 초융합, 초지능시대, 모든 데이터는 연결된다.
초연결 시대
초융합 시대
초지능 시대

5. 빅 브라더, 데이터는 나의 모든 것을 알고 있다


PART 4. 인공지능은 어떻게 학습하는가
1. 인공지능에는 강한 인공지능과 약한 인공지능이 있다

2. 인공지능이 잘 하는 일은 규칙을 통한 분류, 분석, 예측이다
나이브 베이즈 분류기
의사결정 트리
서포트 벡터 머신 SVM
최근접 이웃 분류 K-NN
회귀분석
K-means 클러스터링

3. 규칙 기반 전문가 시스템을 통해 인공지능이 발전하다
논리 연산
귀납적 추론과 연역적 추론 방법
깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색
규칙 기반 전문가 시스템
전문가 시스템

4. 머신러닝, 기계가 스스로 학습한다
지도학습
비지도 학습
강화학습

5. 최초의 인공 신경망
단층 퍼셉트론
다층 퍼셉트론

6. 딥러닝의 탄생과 딥러닝 알고리즘
딥러닝의 탄생
합성곱 신경망 CNN
순환 신경망 RNN
생성적 적대 신경망 GAN

7. 설명 가능한 인공지능이 부상한다
인공지능의 편향성
설명 가능한 인공지능의 필요성


PART 5. 인공지능은 인간의 한계를 넘어서고 있다
1. 규칙 기반 전문가 시스템: 이미 인간의 일자리를 빼앗아가고 있다

2. 산업용 로봇: 인간이 하기에 위험한 일을 ‘아톰’이 대신한다

3. 컴퓨터 비전: 인간의 시력을 넘어서다

4. 자연어 처리기술: 동시통역으로 외국어를 배울 필요가 없는 시대가 된다

5. 챗봇과 음성인식: 인공지능이 하나로 연결되다
챗봇 서비스
음성인식 인공지능 서비스

6. 자율주행 자동차: 이제는 소프트웨어로 자동차가 움직인다

7. 드론: 지능을 가진 무인 자율주행 항공기가 된다

PART 6. 인공지능의 미래는 어떻게 될 것인가
1. 인공지능 시대는 검은 코끼리인가 블랙스완인가?

2. 싱귤래리티, 2045년 특이점이 온다

3. 기본소득제도와 로봇세로 삶을 살아간다
기본소득이란
기본소득은 왜 필요한가
핀란드와 알래스카의 예
로봇세와 데이터세
기본소득 미래

4. 인공지능 시대의 일자리는 바뀌고 일하는 모습도 변한다
인공지능의 위협
인공지능과 공생하기
두려워하지 말고 준비하자

5. 인공지능 시대의 핵심은 여러 가지 일을 잘 할 수 있는 ‘연결’과 ‘융합’이다
하드웨어의 연결과 융합
소프트웨어의 연결과 융합
교육의 연결과 융합

6. UN의 지속가능발전 목표에 인공지능은 어떻게 기여할 수 있을까?


PART 7. 인공지능 시대 무엇을 해야 할까?
1. 인공지능 교육
미국의 교육 혁신
중국의 교육 혁신
일본의 교육 혁신
대한민국의 교육 혁신

2. 인공지능 시대, 리터러시가 중요하다
인공지능 리터러시
인공지능 디바이드
리터러시 함양

3. 인공지능 시대, 윤리가 중요하다

4. 코딩! 초등학생도 문과생도 배워야 한다

5. 창조할 줄 아는 능력이 인공지능을 이긴다
인공지능의 창의성
인간의 창의성
창의성과 정체성
창의성 계발하는 법
피터 틸의 <<제로 투 원>>

6. 인문학에 강한 사람이 필요하다
카이스트 혁신 미래교육
스티브 잡스
레오나르도 다빈치
실리콘 밸리의 교육
인문학의 본질

참고문헌

인공지능은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 외에 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램 또는 이를 포함한 컴퓨터 시스템을 말한다. 지능을 갖고 있는 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것이다.위키백과 인공지능을 한마디로 정의하기는 매우 어렵고 제대로 표현할 수도 없다. 인공지능에는 다양한 학문이 융합되어 있으며, 단순히 컴퓨터 기술로만 생각해서는 안된다. 하지만 컴퓨터 기술을 모른다면 인공지능을 제대로 이해하기는 어렵다

인공지능 기술은 컴퓨터 기술의 발전과 함께 성장했다. 인텔의 설립자인 고든 무어(Gordon Moore)가 반도체 집적회로는 2년마다 2배씩 증가한다는 ‘무어의 법칙’을 내놓았다. 컴퓨터 CPU 속도는 40년 동안 무어의 법칙대로 증가하면서 인공지능 기술도 발전하게 되었다. 인공지능이 잘하는 일과 인간이 잘하는 일은 다른데 이를 ‘모라벡의 역설’이라 한다. 아이가 태어나면서 자연스레 걷고 자전거를 배우는 일은 인간에게 쉽다. 많은 양의 데이터를 분석하여 특징을 찾아 분류하고 수학적 알고리즘을 기반으로 미래를 예측하는 일은 인공지능에게 쉬운 일이다. 이러한 인공지능 기술은 ‘무어의 법칙’을 넘어 ‘기하 급수의 법칙’으로 향해 가고 있다.