버락 오바마가 가장 좋아하는 AI 도서는?

바야흐로 인공지능(AI)의 시대다. AI가 기술·경제 발전의 미래로 자리 잡은 건 확실하다. 거의 모든 산업계가 AI를 중심으로 다양한 애플리케이션을 새롭게 구축·통합하고 있다. AI에 관심을 갖지 않고 살아가는 게 오히려 쉽지 않은 세상이다. AI 관련 정보와 도서가 쏟아져 나온다. 초보자를 위한 것부터 전문 기술서적까지 다양하다.

포브스, 그리트 러닝 블로그, 미디엄, AI 섬머, 빌트 인, 마켓테크포스트 등 IT관련 해외 매체가 중복 추천한 AI 도서 가운데 국내에 번역·출간된 7권을 소개한다(전문기술서적 제외).

1. 맥스 테그마크의 라이프 3.0: 인공지능이 열어갈 인류와 생명의 미래

(원제: Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence/ 저자: 맥스 테크마크(Max Tegmark / 출간일: 2018.7.)

버락 오바마가 2018년 가장 좋아하는 책 중 하나로 알려져 있다. 더 타임즈와 데일리 텔레그래프가 올해의 책으로 선정했다.

물리학자이자 우주론자인 저자는 접근하기 쉽고 생동감 있게 AI 신화를 현실과 분리해 낸다. 저자가 꽤 도전적인 주제와 질문을 솜씨 있게 다루는 게 인상적이다. (자동화를 통해 어떻게 하면 더 번영하는 세상을 만들 수 있을까? 우리는 어떻게 AI 시스템을 해킹과 무분별한 사용으로부터 보호할 수 있는가?). 저자는 너무 지적이지도, 너무 단순화하지도 않으며, 독자들에게 어떻게 생각해야 되는지를 말하지도 않는다.

요컨대, AI에 대한 도전적이고 다양한 생각을 불러일으키는 대화를 용이하게 한다. 주변의 사람들과 격의없이 AI에 대해 얘기할 수도 있고, 심각한 AI 전략 논의를 자극하기도 한다.

2. AI 슈퍼파워: 중국 실리콘밸리 그리고 새로운 세계질서

(원제: AI Superpowers: China, Silicon Valley And The New World Order / 저자: 카이푸 리(Kai-Fu Lee) / 출간일: 2019. 1.)

저자는 중국의 놀라운 성장 덕분에 이제 AI 기술에서 미국과 경쟁하게 되었다고 주장한다. 이는 무엇을 의미하는 것일까? 두 강대국과 세계의 나머지 국가들에게, 상상 이상으로 더 빨리 극적인 비즈니스와 사회적인 변화가 강타할 것이라고 강조한다.

세계 정치가 관심사가 아니라도 미루지 마라. 저자는 점점 격화되는 AI경쟁이 실제 사람들의 일과 직업에 어떤 의미를 가지는지 읽기 쉽게 그려내고 있다. 어떤 직업이 AI의 영향을 가장 많이 받는지, 어떤 직업이 AI로 강화될 수 있는지를 이해하는 데 도움이 된다.

3. 인공지능. 1권 / 2권 : 현대적 접근방식 3판

(원제: Artificial Intelligence – A Modern Approach (3rd Edition) / 저자: 스튜어트 러셀. 피터 노빅(Stuart Russell & Peter Norvig) / 출간일: 2016.1.)

많은 사람들이 이 책을 초보자를 위한 최고의 인공지능 책 중 하나로 생각해왔다. 완전히 기술적이지도 않고 AI를 둘러싼 다양한 주제에 대한 개략적인 내용을 제공한다. 글이 단순하고 모든 개념과 설명은 독자가 쉽게 이해할 수 있다.

검색 알고리즘, 게임 이론, 멀티 에이전트 시스템, 통계적 자연어 처리, 지역 검색 계획 방법론 등과 같은 주제를 포함한다. 심화된 어려운 내용 없이 AI의 높은 단계의 주제를 다룬다. 전반적으로 AI에 대해 배우고 싶은 사람이라면 누구나 꼭 봐야 할 책이다.

4. 머신러닝 쉽게 이해하기 : 인공지능 시대를 앞서가기 위한 첫걸음

(원제: Machine Learning: The New AI / 저자: 에템 알페이딘(Ethem Alpaydin) / 출간일: 2018.3.)

이 책은 기계 학습에 대한 간략한 개요를 제공한다. AI의 진화과정과 중요한 학습 알고리즘을 설명하고, 애플리케이션 사례를 제시한다. 디지털 기술이 숫자 천공 기계에서 모바일 기기로 발전해 오늘날의 기계학습 붐으로 어떻게 이어졌는지 맥락을 짚어 설명한다.

기계학습이 일상 생활에서 어떻게 사용되고 있는지, 어떻게 일상 생활에 침투해 왔는지를 보여주는 예시들을 제공한다. 또한 머신러닝의 미래와 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 윤리적, 법적 의미에 대해서도 논의한다. 컴퓨터공학 비전공자들도 쉽게 이해할 수 있다. 문과생과 청소년들도 어렵지 않게 볼 수 있는 책이다.

5. 데이터 예측을 위한 머신 러닝: 기본 알고리즘 및 적용 예제, 사례 연구로 살펴보는(데이터 과학 시리즈)

(원제: Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies / 저자: 존 캘러허, 브라이언 맥 네미, 이퍼 다시(John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D’Arcy) / 출간일: 2017. 4.)

이 책은 실용적인 애플리케이션, 작업 사례, 사례 연구를 통해 머신러닝의 기본적인 내용을 모두 다루고 있다. 예측 분석에 사용되는 중요한 기계 학습 접근법에 대한 자세한 설명을 제공한다.

네 가지 주요 접근방식을 전문 용어를 많이 사용하지 않고 매우 간단한 용어로 설명한다. 각각의 접근방식은 알고리즘과 수학적 모델로 설명하는데, 상세한 작업 사례를 활용한다. 이 책은 컴퓨터 공학, 공학, 수학, 통계학 등에서 기초적인 배경을 가진 사람들에게 적합하다. 대학교재나 현업 실무자교재로 많이 쓰인다.

6. 슈퍼인텔리전스: 경로, 위험, 전략

(원제: Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies / 저자: 닉 보스트롬 (Nick Bostrom)/ 출간일: 2017. 4.)

일론 머스크와 빌 게이츠가 추천한 책. 빌 게이츠는 “인공지능의 현재를 확인하고 미래를 전망할 수 있는 반드시 읽어야 할 두 권의 책 중에서 한 권”으로 강력하게 추천했다. 알려지지 않은 AI의 지형에서 어떻게 코스를 잘 조종해 나갈 것인가에 대한 내용을 담고 있다.

인공지능에서 초지능으로 나아가는 과정에서 인류가 이제껏 경험해보지 못한 도전을 맞아 무엇을 할 수 있을지를 전망한다. 저자는 스웨덴 태생의 철학자이며 옥스퍼드대 철학과 교수이다. 그렇지만, 컴퓨터 신경과학, 수리논리학 등 AI에서의 저자만의 배경과 경험이 녹여져 있어서 책을 읽으면서 경탄하게 된다.

7. 마스터 알고리즘: 머신러닝은 우리의 미래를 어떻게 바꾸는가

(원제: The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World / 저자: 페드로 도밍고스 (Domingos, Pedro) /출간일: 2016. 7.)

우리가 물어보기도 전에, 세계 최고의 연구소와 대학에서는 데이터로부터 어떤 지식도 발견할 수 있고, 우리가 원하는 모든 것을 할 수 있는 궁극적인 학습 알고리즘을 개발하기 위한 경쟁이 진행되고 있다. 이 책에서 저자는 구글, 아마존 뿐만 아니라 스마트폰을 움직이는 학습 기계 안을 엿보게 해준다. 그는 미래의 보편적 학습자, 즉 마스터 알고리즘에 대한 청사진을 조립하고 그것이 비즈니스, 과학, 사회에 어떤 의미를 가질 것인지에 대해 토론한다.

수학, 컴퓨터공학, 신경과학까지 활용하여 머신러닝에 대해 독자들이 이해하기 쉽게 전달한다. 머신러닝에 대한 베스트 입문서로서 널리 알려졌다.

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