카카오 AI 리포트

서문

1장 AI란 무엇인가
인공지능이란
인공지능의 역사
인공지능 기술의 현재
앤드류 응이 말하는 AI

2장 AI와 윤리
인공지능을 어떻게 바라볼 것인가
로봇 윤리의 변천사

3장 AI를 어떻게 배울 것인가
딥러닝 연구의 현재와 미래 1
딥러닝 연구의 현재와 미래 2
딥러닝과 데이터
알파고를 탄생시킨 강화학습의 비밀 1
알파고를 탄생시킨 강화학습의 비밀 2
알파고 제로 vs. 다른 알파고
머신러닝 적용의 실제: 논문이 가르쳐주지 않는 것들
세상을 바꿀 변화의 시작, 음성 인터페이스와 스마트 스피커
기계번역기의 역사와 발전
신경망 번역 모델의 진화 과정

4장 AI와 일상
AI가 쉼의 공간과 놀이의 시간에 스며들다
AI 시대에 직업의 의미
AI로 인한 구매와 유통 구조의 변화
AI가 교육에 미치는 영향
AI가 복덕방을 없앨까?
AI를 활용한 미세먼지 측정
지하철 내 미세먼지와의 싸움, 그리고 AI
AI, 대중교통을 새로 쓰다
AI를 만나면 교통은 어떻게 똑똑해질까?

5장 현장에서의 AI 활용
산업 현장 속으로 들어간 AI
인공지능이 법률 문서를 검토한다면?
인공지능 자율주행차가 교통체증을 없애줄까?
데이터 기반 정밀 의료와 AI
딥러닝 기반 의료영상 기술의 진화
의료와 AI 신기술의 융합: 과제와 전망
AI 의료영상 기술 활용 사례
헬스케어 빅데이터 딜레마와 해결 방안
AI 의료, 이제 윤리를 고민하다

6장 AI를 연구하는 사람들
세상을 바꾸고 싶다면, 딥러닝
AI, 지능정보기술 개발 및 활용의 바람직한 방향
인간의 길, AI 로봇의 길
수학자는 어떻게 인공지능을 발전시키는가?
내가 의료 AI를 선택한 이유

AI가 단기간에 스포트라이트를 받긴 했지만, 등장부터 기술의 축적에 이르기까지의 역사는 의외로 깁니다. 1950년대부터 관심이 커지면서 본격적인 연구가 시작됐고, 그 후 다양한 기술적 학술적 결합을 통해 오늘날에 이르렀습니다.
여기서 한 가지가 궁금해집니다. “왜 지금일까?”, “왜 최근 3년 들어 AI에 대한 관심과 투자가 집중되기 시작했을까?”

AI에 대한 규제는 결국 AI를 어떻게 바라볼 것인가에 따라 좌우된다. AI가 인류의 존재까지 위협할 것이라 보는 시각은 정부의 적극적인 개입과 법제화를 요구하는 반면, AI가 가져올 변화들이 감내할 만한 수준이라 보는 시각은 가능한 한 최소한의 규제를 원할 것이다. 이처럼 AI를 두고 엇갈리는 두 시선은 과소 또는 과도 규제를 둘러싼 논쟁을 끊임없이 초래할지 모른다. 다만 한 가지 확실한 사실은 AI가 인류의 삶을 과거와는 확연히 다른 양상으로 바꿀 가능성이 더욱 높아졌다는 점이다.

강화학습이라고 설명하는 부분은 다소 주의 깊게 볼 필요가 있다. 알파고 제로는 자가 대국한 결과를 가지고 네트워크 지도학습을 반복, 최종적으로 높은 성능의 네트워크를 학습한다. 이는 일반적으로 보상(reward)만을 가지고 네트워크를 학습시키는 강화학습과는 다소 차이가 있다. 강화학습이 지도학습과 대비되는 가장 큰 특징은 학습 데이터가 주어지지 않는다는 점이다.