저자의 글_ AI는 훨씬 더 인간다워져야 한다
제1장 꿈과 현실의 간극에 선 AI
과대평가된 AI의 문제점 | 기계는 얼마나 인간과 가까워졌나 | ‘닫힌 세계’에 갇혀 있는 인공지능 | 세상의 다양성과 복잡함을 기계가 알 수 있을까 | 지금의 AI 연구는 잘못된 길로 가고 있다
제2장 진짜 위협인가, 위협적인 척인가?
터미네이터는 없다 | 의도를 알지 못하는 어리석은 하인 | 지금의 AI를 얼마나 믿을 수 있을까 | 빅데이터를 넘어선 새로운 접근법을 찾아야 할 때
제3장 딥러닝을 너무 믿지 마라
지금, 왜 딥러닝에 주목해야 하는가 | 인간의 뇌를 닮은 시스템 | 불가능이 없는 딥러닝의 탄생? | 탐욕스럽고 불안정하며 알 수 없는 존재 | 완전한 지성이 아닌 알고리즘의 하나일 뿐
제4장 구글은 문맹인가, 언어 천재인가?
기계는 정말 글을 이해할 수 있을까 | 똑똑한 AI가 제대로 읽지 못하는 이유 | 비유, 상식, 추론을 통합하는 일 | 링크를 찾는 것과 질문을 이해하는 것의 차이 | 시리는 정말 비서가 될 수 있는가 | 추론하지 못하는 구글 번역의 한계 | 인풋과 아웃풋으로 설명할 수 없는 언어의 미묘함 | 지금의 AI가 인간처럼 읽지 못하는 이유 | 인간의 ‘상식’을 기계에게 이해시키는 일 | 세상을 모르고 언어를 알 수는 없다
제5장 로봇은 정말 ‘다 알아서’ 해줄까?
인간의 일자리를 아직 안전하다 | 가정용 로봇은 꿈의 영역일까 | 알고 보면 대단한 로봇청소기의 능력 | 인간에게는 쉬운 일이 로봇에게는 어렵다 | 닫힌 시스템은 알 수 없는 열린 세계 | AI에게는 큰 도전인 일상적인 업무 | ‘다 알아서 하는 로봇’은 언제쯤 실현될까
제6장 인간 정신이 주는 11가지 인사이트
‘마스터 알고리즘’은 존재하지 않는다 | 기계에는 ‘표상’이 없다 | 세상을 이해하는 도구, 추상화와 일반화 | AI는 유연성을 가지고 생각할 수 있는가 | 규칙과 불규칙을 통합하는 인간 정신의 비밀 | 단어의 합은 문장이 아니다? | 같은
“AI가 기후 변화, 빈곤, 전쟁, 암을 해결할 것이다!” _에릭 슈미트
“AI 연구는 악마를 소환하는 일이다!” _일론 머스크
유토피아와 디스토피아의 갈림길에 선 AI의 현실을 날카롭게 파헤친다!
〈2001: 스페이스 오디세이〉, 〈블레이드 러너〉, 〈HER〉… 수많은 영화가 인간과 인공지능의 공존하는 세계를 그려냈다. 그리고 다양한 이야기와 결말을 통해 유토피아와 디스토피아의 모습을 보여줬다. 영화 속 현실이 실현될 가능성은 점점 더 커지고 있다. 적어도 뉴스와 광고에서 나오는 AI를 봤을 땐 말이다. 2018년 1월 15일, 미국 《뉴스위크》는 커다란 헤드라인을 걸고 이렇게 말했다. ‘인간을 능가하는 로봇의 읽기 능력! 수백만 개의 일자리가 위험에 처했다!’ 실제로는 무슨 일이 일어났을까? 마이크로소프트와 알리바바에서 만든 인공지능 프로그램 스쿼드(SQuAD가 독해 테스트에서 극히 제한적이고 특정한 영역의 문제를 해결하는 데 인간 수준의 성과를 달성했다. 이전에는 인간의 능력에 한참 못 미치는 수준에 머물렀던 과제에서 수치로 보면 82.136%에서 82.65%라는 아주 미비한 진보를 이룬 것이었다. 하지만 그들은 보도자료를 통해 “사람처럼 서류를 읽고 문제에 답할 수 있는 AI를 만들었다.”고 발표했다.
AI가 인류세에 이정표를 그을 것이라는 데 이견은 없다. 다만 어떤 영향을 미칠 것이냐에 대한 논쟁적 이슈가 끊이지 않고 있다. 구글의 전 CEO 에릭 슈미트는 “AI가 기후 변화, 빈곤, 전쟁, 암과 같은 문제들을 해결할 것”이라고 선언했다. 엑스프라이즈(XPRIZE의 설립자 피터 디아만디스도 강인공지능(Strong AI이 “우리를 풍요의 피라미드 꼭대기로 쏘아 올려줄 것이 분명하다.”고 말했다. 반면 스티븐 호킹은 AI가 “우리 문명 최악의 사건”이 될 수 있다고 경고했고 일론 머스크는 AI 연구가 “악마를 소환하는 일이며 핵무기보다 해로운” 위험이 된다고 주장했다. 중요한 것은 이들이 말하는 AI가 정확히 어떤 AI인가라는 점이다. 또 그들
