프레디쿠스

프롤로그

1부 욕망의 알고리즘

1장 호모 프레디쿠스

함정
이혼 방정식 - 알파고 탄생 10년 전
이혼예측
연애예측
이혼 알고리즘
알고리즘 로펌: 위보스
알고리즘과 법률
예측 본능
예측하는 뇌
예측 분석의 시대
예측 치안
프레드폴과 오퍼레이션 레이저
예측 법률
예측 재판

2장 생각하는 기계

위험한 기계
튜링 테스트와 챗봇
언어지능과 챗봇
고도를 기다리며
인공지능의 탄생
파이겐바움과 초지능
전문가 시스템
전문가 시스템의 후예들
법률 전문가 시스템
최초의 법률 전문가 시스템
전문가 시스템의 한계

3장 컴퓨테이셔니즘

어디에 쓰는 물건인고?
컴퓨테이셔니즘
수학과 컴퓨테이션
컴퓨테이션 저널리즘
가짜뉴스
저널리즘 테크
법률 융합
컴퓨테이션 법률학의 탄생
법률 인공지능

2부 딥 체인지

4장 머신러닝과 딥러

인공신경망과 머신러닝
인공지능 체계도
인공신경망
인공신경망 구출작전
운명적인 DNA
딥러닝 4대 천왕과 인공지능 세계전쟁
머신러닝이란 무엇인가
과일 분류기
이미지 인식기
머신러닝 방식
특징학습
박스 1 눈으로 이해하는 머신러닝

5장 시각지능

딥러닝의 철학
컨볼루션 신경망의 직관적 이해
네오코그니트론
이미지 인식의 꽃 ? 컨볼루션 신경망
예술과 컨볼루션 신경망
자율자동차와 컨볼루션 신경망
적대적 생성 네트워크의 등장
박스 2 컨볼루션 신경망과 표현학습

6장 언어지능

기계번역
위노그라드의 도전
언어지능과 자연어 처리
정보검색
질의응답 시스템
자연어 처리의 기초 개념
자연어 이해
자연어 처리와 딥러닝
언어표현
박스 3 워드투벡의 직관적 이해

3부 메타 인텔리전스

7장 인공지능 변호사

인공지능 변호사의 등장
로스 인텔리전스
두낫페이
리사
인공지능 변호사와 리걸테크
리걸테크의 서곡
리걸테크와 인공지능

8장 인공지능 판사

인공지능 판사의 등장
재판 예측의 원리
베이즈 추론
검사의 오류
베이즈 네트워크
머신러닝 재판 예측
인공지능 양형 판단기
컴퍼스
인공지능 판사의 전망
알고리즘 편견
용서받을 수 없는 것

9장 메타 인공지능

좀비지능
지능 모듈
추론지능
인공지능 법률가와 추론지능
예측하는 기계
예측지능
영상 예측
행동 예측
지진과 태풍 예측
단백질 구조 예측
메타 인텔리전스
메타 생각
메타 인공지능
메타 러닝
미래의 미래

미주

참고문헌

그런데 우리는 대단한 물리법칙보다는 지극히 개인적이고 현실적인 것에 더 관심이 많다. 대학입학 예측, 회사입사 예측, 주식 예측, 부동산 예측, 고객 예측, 상품 예측, 건강 예측, 결혼 예측 등등 인생사와 관련된 모든 것에 대해 간절히 알고 싶어한다. 그러나 안타깝게도 인간이 만들어낸 복잡다기한 사바세계는 수학, 물리학 같은 학문이 도움되지 않으며 그런 학문이 애초 침투할 여지도 없어 보인다.
자연 그대로의 세계는 항상 법칙과 패턴이 존재하며, 과학과 수학을 통해 그것을 이해할 수 있다고 믿는다. 그러나 내 마음을 내가 모르듯 인간이 개입된 세계는 어떤 법칙이나 패턴이 없어 보인다. 따라서 미래를 예측하는 물리학이나 방정식 따위가 있을 수 없고 예측 본능은 아인슈타인보다는 점쟁이나 문어를 더 믿을 수밖에 없다. 그런데 패턴이나 규칙이 없어 보이는 인공적 현상들도 그에 대한 정보나 데이터가 늘어나면서 나름의 법칙과 패턴이 나타나기 시작한다. 인간의 생각과 행동이 만드는 데이터 속에 어떤 패턴이 보이면 우리의 예측 욕망은 ‘예측지능’으로 변신하며 즉시 새로운 눈을 만들어낸다.

하버드 대학교는 연애와 연결에 관심이 많았나 보다. 1998년 하버드 대학교 수학과 출신의 크리스턴 러더Christian Rudder는 1960년대 방식보다 더 진화된 매칭 알고리즘을 개발한 후 오케이큐피트OKCupid라는 회사를 설립했다. 이 회사는 단순한 온라인 서비스에서 한발 더 나아가 ‘수학으로 당신의 짝을 찾아준다’고 선언할 정도로 알고리즘에 자신이 있었다. 러더는 이 회사를 통해서 모은 데이터를 분석해서 연애에 가장 중요한 요소를 발견하여 본격적인 결혼 예측 분석의 시대를 열었다. 그의 연구를 보면 음식, 영화, 여행 같은 항목보다는 종교와 정치 성향이 연애를 위해 체크해야 할 더 중요한 항목이라는 것이다. 이것은 오케이큐피트에 쌓인 방대한 고객들의 추이 데이터를 통계학적으로 정밀하게 분석한 결과이다. 이제 크리스턴 러더의 알고리즘은 예측 분석 연애학이라고 불러도 될 정도로 탄탄한 모델로 성장했다.

우주의 모든 아톰만큼 방대한 데이터가 눈앞에 펼쳐지는 상황에서 예측 본능이 잠자고 있을 리가 없다. 예측 분석은 이런 데이터를 분석해 현재를 이해하고 미래를 예측하는 프레임을 제공한다. 분석은 데이터 안을 향하며 예측은 데이터 밖을 향한다. 데이터의 안과 밖을 넘나들면서 세상의 비밀을 찾아내기 위해 첨단 과학기술이 모두 동원된다. 여기서 컴퓨터는 인간을 대신해서 지루한 계산을 번개처럼 수행하는 절대적인 도구 역할을 한다. 예측 분석은 전통적으로 수학과 통계학을 중심으로 펼쳐지지만 머신러닝이나 딥러닝 같은 알고리즘 덕분에 더욱 강력한 힘을 가지게 되었다. 이제 예측 분석은 기업경영이나 마케팅뿐 아니라 거의 모든 영역에서 맹활약하고 있으며 예측 정치, 예측 치안, 예측 의료, 예측 법률 같은 분야를 만들 정도로 진화하고 있다.