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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791191600742
· 쪽수 : 252쪽
· 출판일 : 2022-05-04
책 소개
목차
CHAPTER 1 | 인공지능을 두려워하는 이유 1
1-1 왜 인공지능을 두려워할까요 3
CHAPTER 2 | 인공지능의 정체 9
2-1 무엇을 할 수 있어야 인공지능이라고 부를 수 있을까요 11
2-2 인공지능이 생각하기에 합리적인 것은 무엇일까요 17
2-3 인공지능은 어떻게 해서 최고의 한 수를 선택할까요 20
2-4 인공지능은 어떻게 해서 실패로부터 배우는 것일까요 24
2-5 인공지능에게는 왜 대량의 데이터가 필요할까요 30
COLUMN 인공지능 화가와 뮤지션이 탄생할 것인가 34
CHAPTER 3 | 인공지능은 어떻게 진화해 왔을까요 35
3-1 인공지능이 왜 지금 주목받는 것일까요 37
3-2 인공지능 연구가 급속히 확대되고 있다고 할 수 있는 근거는 무엇일까요 39
3-3 예전의 인공지능은 어떤 것이었을까요 43
3-4 옛날과 오늘날에 인공지능의 차이점은 무엇일까요 49
3-5 머신러닝이란 무엇인가요 53
CHAPTER 4 | 인공지능은 인간과 어디까지 가까워질 수 있을까요 59
4-1 인공지능은 사람의 마음을 이해할 수 있을까요 61
4-2 인공지능이 쓴 글에서 지성이 느껴지는 이유는 무엇일까요 65
4-3 인공지능이 똑똑해지는 데 사람의 지식이 도움을 줄 수 있을까요 67
CHAPTER 5 | 인공지능은 틀릴 수 있다 71
5-1 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(첫 번째) 73
5-2 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(두 번째) 77
COLUMN 높은 표현 능력을 가진 딥러닝 모델 80
5-3 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(세 번째) 81
5-4 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(네 번째) 85
COLUMN 과학습의 처리 방법 88
5-5 인공지능이 내린 답을 믿어도 될까요 89
CHAPTER 6 | 인공지능 내부에 잠재된 악의란 무엇일까요 95
6-1 인공지능을 속일 수 있다는 것이 사실일까요 97
COLUMN 딥페이크 기술의 순기능 107
6-2 인공지능이 사람을 차별한다는 게 사실인가요 108
6-3 인공지능의 예측이나 결정을 믿을 수 있게 하려면 무엇이 필요할까요 114
6-4 인공지능은 어떻게 해서 예측이나 결정의 근거를 설명할 수 있을까요 118
6-5 인공지능의 예측이나 결정을 믿을 수 있게 하려면 설명 이외의 다른 방법도 있을까요 124
CHAPTER 7 | 앞으로의 인공지능은 어떻게 될까요 129
7-1 인공지능이 감정을 갖게 된다는 게 사실인가요 131
7-2 인공지능이 인공지능을 만든다는 게 무슨 뜻인가요 135
7-3 인공지능끼리 바둑을 두면 어떻게 되는 건가요 142
7-4 인공지능은 어떻게 진짜 같은 가짜 영상을 만드는 걸까요 146
7-5 인공지능은 어떻게 불량품을 찾아낼까요 150
CHAPTER 8 | 인공지능 연구의 최전선 153
8-1 인공지능 연구가 급속도로 진행되고 있는 이유를 알려 주세요 155
8-2 인공지능 연구를 이끌어 나가고 있는 나라는 어디일까요 161
8-3 인공지능 연구의 최신 동향을 알고 싶으면 어떻게 해야 하나요 168
8-4 인공지능 연구의 성과는 어떻게 평가되나요 175
8-5 인공지능 연구가 당면한 과제는 무엇일까요 179
CHAPTER 9 | 인공지능을 잘 다루려면 183
9-1 인공지능 프로젝트에 도전하려면 어떤 것에 주의해야 할까요 185
9-2 인공지능 프로젝트에서 차별화할 수 있는 포인트를 알려 주세요 189
CHAPTER 10 | 인공지능 투자를 성공적으로 이끌어 가려면 195
10-1 어떤 영역의 인공지능에 투자해야 할까요 197
10-2 인공지능 비즈니스에 도전하려면 어떤 것에 주의해야 할까요 201
CHAPTER 11 | 가까운 미래의 인공지능은 어떻게 될까요 207
책속에서
인공지능의 정의는 어디에 초점을 맞추느냐에 따라 해석이 다르기 때문에 누구에게나 공통으로 적용될 정의는 존재하지 않습니다. 심리학자, 사회학자, 철학자, 수학자 등 분야마다 각각 생각하는 정의가 다릅니다. 하지만 그렇게 해서는 논의가 진전되지 않으므로 공통의 밑바탕이 되는 기초를 정리해 보겠습니다.
인공지능은 지금까지 다양한 기술이 유행을 반복하며 발전해 왔음을 알 수 있습니다. 인공지능을 이해하려면 어떻게 구성되어 있는가(How)보다는 어떻게 행동하는가(What)에 주목해야 한다고 할 수 있습니다. 10년 후의 인공지능은 지금의 인공지능과 전혀 다른 구조를 하고 있을 것이 분명하기 때문입니다.
