KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터장인 이상완 교수는 인공지능과 뇌과학의 최전선에서 활동하는 연구자이다. 구글 알파고 연구팀과 협업을 진행하기도 한 저자는 뇌를 기반으로 하는 인공지능 연구의 독창성과 그 도전을 해외에서도 인정받아 한국인 최초로 Google 교수 연구상(계산신경과학 분야)과 IBM 학술상을 수상했다.
지능을 탐구한다는 것은, 우리가 아는 것을 다시 묻는 작업이다. 무수한 딜레마 상황이 던지는 질문 속에서 인공지능은 모순을 인지하고 상황을 해체하고 뇌와의 협업을 통해 지식을 재구성하며 지능을 탄생시킨다. 이 과정에서 우리는, 세상에 태어난 인공지능이 문제를 해결하기 위해 동원하는 다양한 시도와 틀을 깨는 상상력과 인내심 가득한 시간과 뇌에 대한 경탄과 영리한 치트키들을 목격하게 된다. 저자 이상완 교수는, 이 과정에서 인공지능과 뇌가 던지는 7가지 질문을 제시하며, 세상을 인식해가는 인공지능의 창조과정을 하나하나 밝혀나간다.
1. 무한한 세상을 유한한 공간에 담는 방법은?
2. 현재의 성공이 왜 미래의 실패가 되는 것일까?
3. 디테일에 민감하면서도 다양한 자극에 흔들리지 않으려면?
4. 지극히 주관적이기에 더 객관적이 될 수 있는 비밀은?
5. 과거를 예측하고 미래를 회상할 수 있을까?
6. 시간과 공간을 넘나드는 생각의 마법을 배우려면?
7. 미래를 내다보며 과거를 바꾸는 방법은?
연금술의 마법처럼 보이는 인공지능의 탄생과 생각 창조 과정은 한 장의 생각 종이 접기에서 시작한다. 인공지능은, 한 장의 생각종이에 사물들을 담고, 분류하고, 버리며 무한한 세상을 하나씩 인지해간다. 단순한 생각 상자였던 인공지능이 실수와 딜레마를 해결해가며, 점점 더 넓은 세상으로 나아가는 것이다. 이 책은 인공지능과 뇌의 7가지 질문과 문제 해결 과정을 통해 지능의 탄생과 성장의 역사를 보여준다. 인공지능과 뇌가 풀어가는 이 7가지 질문 안에는 ‘지능’의 비밀과 뇌과학의 통찰이 담겨 있다. 인공지능은 뇌에게 적극적으로 배우며 ‘지능’의 무한한 가능성을 발견하고, ‘인간-뇌’ 또한 객관적 인식을 통해 인지와 생각의 과정을 되비추며, 새롭게 자신을 발견해간다. 이를 통해 독자들은 이전에는 한 번도 경험한 적 없는 새로운 방식으로 지능의 탄생과 생각의 기술들을 발견할 수 있다.
Contents
책을 펴내며
프롤로그 인공지능은 인간처럼 생각하지 않는다
1장 무한한 세상을 유한한 공간에 담다
1 사과를 이해하기 위해 버리는 것들
2 생각열차의 순방향
3 생각열차의 역방향
2장 현재의 성공이 미래의 실패가 되다
1 현재의 성공이 미래의 실패가 되는 아이러니
2 생각의 여백 만들기
3 단순하게 생각하는 기술
3장 민감한 만큼 둔감해지니 전체가 보인다
1 민감함과 둔감함의 딜레마
2 생각의 거름종이
3 전체를 이해하는 기술
4장 지극히 주관적이다, 그래서 더 객관적이다
1 이해한 것을 표현해내기까지
2 개념의 추상화와 구체화 뒤집기
3 객관적 자기평가 기술
5장 과거를 예측하고 미래를 회상하다
1 유동적 기억은 반드시 요절한다
2 가늘고 길게 살 것인가, 열정적으로 짧게 살 것인가
3 시간과 공간의 환전술
6장 생각이 시간과 공간을 넘나드는 마법을 부리다
1 뇌를 닮고 싶은 딥러닝의 치트키
2 반응은 빠르게, 변화는 느리게
3 신경세포처럼 생각하기
7장 미래를 내다보며 과거를 바꾼다
1 알파고 패러독스
2 알파고, 뇌를 닮아가다
3 전두엽이 세상을 푸는 방법
에필로그 인공지능과 뇌, 생각의 미래는 무한하다
참고문헌
Author
이상완
KAIST 교수, KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터장.
지능을 공학적으로 탐구하고 뇌 기반 인공지능을 연구하는 뇌과학자이자 공학자이다. KAIST에서 인공지능의 한 분야인 강화학습 연구로 박사학위를 받고, 인간의 뇌에 대한 흥미가 생겨 미국 MIT와 캘리포니아 공과대학에서 박사후 연구원으로 뇌의 강화학습에 대해 연구했다. 이후 KAIST에서 인간의 지능을 공학적으로 풀어내는 연구를 하고 있다.
KAIST 송암 미래석학 우수연구상, KAIST AI 연구소 융합연구상, KAIST 국제협력상 등을 비롯해 뛰어난 신진 연구자에게 주는 학술상을 여럿 수상했다. 뇌를 기반으로 하는 인공지능 연구의 독창성과 그 도전을 해외에서도 인정받아 계산신경과학 분야에서 한국인 최초로 Google 교수 연구상과 IBM 학술상을 수상했다.
계산신경과학과 인공지능을 융합하여 ‘뇌가 어떻게 학습하고 추론하는가?’라는 질문을 탐구한다. 뇌의 학습 과정을 기계학습과 연계해 풀어냄으로써 뇌가 ‘어떻게’ 세상을 배워나가는지 이해하려고 한다. 그리고 기계학습의 관점에서 뇌 안에서 벌어지는 복잡한 현상들을 해석하여 뇌가 ‘왜’ 그렇게 생각하는지 알아가려고 한다.
“내가 만들지 못한 것은 이해하지 못한 것이다.”라는 리처드 파인만의 말을 좋아하지만, 전적으로 동의하는 것은 아니다. ‘모든 것들이 퍼즐 조각처럼 잘 들어맞는다.’라는 것은 생각의 틀 안에 갇혀 있다는 반증일 수 있기 때문이다. 완결성 있는 학문적 체계 속에서 행복해하기보다는, 바깥세상이 있을지 모른다는 불안함을 선택하고, KAIST 학생들과 함께 뇌와 인공지능이라는 생각 상자를 부수는 상상을 한다.
KAIST 교수, KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터장.
지능을 공학적으로 탐구하고 뇌 기반 인공지능을 연구하는 뇌과학자이자 공학자이다. KAIST에서 인공지능의 한 분야인 강화학습 연구로 박사학위를 받고, 인간의 뇌에 대한 흥미가 생겨 미국 MIT와 캘리포니아 공과대학에서 박사후 연구원으로 뇌의 강화학습에 대해 연구했다. 이후 KAIST에서 인간의 지능을 공학적으로 풀어내는 연구를 하고 있다.
KAIST 송암 미래석학 우수연구상, KAIST AI 연구소 융합연구상, KAIST 국제협력상 등을 비롯해 뛰어난 신진 연구자에게 주는 학술상을 여럿 수상했다. 뇌를 기반으로 하는 인공지능 연구의 독창성과 그 도전을 해외에서도 인정받아 계산신경과학 분야에서 한국인 최초로 Google 교수 연구상과 IBM 학술상을 수상했다.
계산신경과학과 인공지능을 융합하여 ‘뇌가 어떻게 학습하고 추론하는가?’라는 질문을 탐구한다. 뇌의 학습 과정을 기계학습과 연계해 풀어냄으로써 뇌가 ‘어떻게’ 세상을 배워나가는지 이해하려고 한다. 그리고 기계학습의 관점에서 뇌 안에서 벌어지는 복잡한 현상들을 해석하여 뇌가 ‘왜’ 그렇게 생각하는지 알아가려고 한다.
“내가 만들지 못한 것은 이해하지 못한 것이다.”라는 리처드 파인만의 말을 좋아하지만, 전적으로 동의하는 것은 아니다. ‘모든 것들이 퍼즐 조각처럼 잘 들어맞는다.’라는 것은 생각의 틀 안에 갇혀 있다는 반증일 수 있기 때문이다. 완결성 있는 학문적 체계 속에서 행복해하기보다는, 바깥세상이 있을지 모른다는 불안함을 선택하고, KAIST 학생들과 함께 뇌와 인공지능이라는 생각 상자를 부수는 상상을 한다.