인공지능 알고리즘 구현 비결, 기계는 어떻게 생각하는가 짱이네

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새해 첫 번째 도서를 <기계는 어떻게 보는가?>>이 굉장한 책으로 결정했습니다. 남의 마음도 모르면서 기계 소견법까지 알아야지? 이런 소견도 들 수 있지만 요즘은 기계 소견법을 알아야 더 큰 이익을 볼 수 있다. 내가 이 책에 관심을 가지게 된 것은 유튜브와 네이버 블로그를 운영하면서였다. 어떻게 하면 자신이 정성껏 글을 쓰고 영상을 편집한 콘텐츠가 더 많은 사람들에게 노출될 수 있을까. 이런 느낌을 받았기 때문에 기계, 알고리즘 소견을 읽고 싶었다. 만든 사람의 관점에서 인공지능이 어떻게 소견하는지를 알면 더 많은 사람들에게 나의 콘텐츠를 보여줄 수 있지 않을까.​

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​ WHY&H0W머리 예기에 적힌 일행에서 자신의 가슴이 설레었다. 숀 게리쉬(Sean Gerrish) 이 책은 "이것은 어떻게 작동하는가" 물소음으로 시작되었습니다. 시대를 움직이는 창의적 아이디어가 단순히 책상에서 연구해도 자신감이 생기는 것은 아니다. 숀 게리쉬처럼 호기심을 갖고 대할 때 그 안에서 다소 음산한 놀라운 비밀을 발견하고 새로운 아이디어를 만들어내는 힘이 된다. ​

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숀 게리쉬는 자신이 무엇을 원하는지 단순 조사하지 않았다. 어떻게 구동되는지 방법을 분석하고, 의문을 해결해 갔다. 숀 게리쉬의 방식에는 많은 공감대가 있었다. 나쁘지 않아도 아나운서를 준비할 때 분명한 목적을 갖고 HOW에 집중했다. 그리고 수많은 HOW를 가지고 분석하고 테스트하면서 조금씩 실력이 쌓이고 전문성을 갖추게 되었다. 어떻게(HOW)라는 측면에서 생각하고 분석해 보면 더 전문성을 가질 수 있지 않을까.​

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이 책은 다양한 사례로 기계가 어떻게 소견하는지 알려준다.시작-소견하는 기계의 기원을 찾아서 제 1정원 자율주행차와 인공지능 자율주행차의 시작-DARPA그랜드 챌린지 자율주행차는 차선을 어떻게 인지할까?자율주행차는 교차로에서 어떻게 양보할까?제2마당 넷플릭스 프라이즈와 인공 지능 넷플릭스 프라이즈 영화 추천 알고리즘 대회 협력의 참가자-넷플릭스 프라이즈 우승자 제3마당 강화 학습과 심층 신경망 보상에 의한 컴퓨터 학습-강화 학습 신경망으로 아타리게요를 정복하다가 인공 신경망이 보는 세상 심층 신경망의 내부 구조 네트워크 세계와 소통하는 인공 지능을 듣고 이 말 기억한 신경망 자연어, 이렇게<지에파디!>사건의 이해<지에파디!>의 답 마이닝 하는 다섯번째 마당게ー입니다.과인공지능 무차별 탐색으로 좋은 전략 찾기 알파고는 어떻게 완성됐을까? 가끔 인공지능과 스타크래프트 봇 마무리 기계는 지능을 가질 수 있을까?50년 뒤 과연 그 후 ​ ​ 재미 있는 주제도 있지만 이 책은 쉽지 않다. 과학을 좋아한다는 과인도 이 책을 읽기가 조금 어려울 정도로 전문적인 용어가 많다. 이 책에 흥미가 있다면, 그런 어려운 것은 이해하려고 생각한다.보통은 이것을 읽고, 다음 페이지로 옮기세요. 읽다보면 조금씩 이해할 수 있으니까 ᄒᄒᄒ

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​ 넷플릭스 영화 추천 알고리즘 대회 DVD전문점 넷플릭스가 2006년 매우 최근의 넷플릭스를 만들기 위해서 영화 추천 알고리즘 대회를 열었다. 상금 하나 00만달러를 걸어 매우 최근 돈으로 환산하면 하나 하나 옥 5천 정도. 넷플릭스는 DVD를 대여하면서 사람들에게 영화 평가를 받았는데 그 정보를 공유해 영화를 추천하는 알고리즘을 만들도록 대회를 열었다. 그때 미래를 위한 대단한 도전이었던 것 같다.

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넷플릭스가 주는 빅데이터를 활용해 참가자들은 넷플릭스를 오랫동안 구독해 볼 수 있도록 추천 알고리즘을 만들어 낸다. 내가 제일 싫어했던 행렬, 인수분해가 여기서 과인올 줄이야... 이런 식으로 데이터를 보고 넷플릭스 알고리즘이 사람들의 선호도를 파악해 추천한다.​

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쉬운 책이 아니었다. 하지만 왠지 이해할 수 있을 때까지 읽어보고 싶은 기분이 들었어. 이미 4차 산업 혁명 시대에 접어들어 인공 지능 기계와 공존하면서 살아가지 않으면 안 되기 때문에 흐름을 타려면 흐름을 이해해야 할 것 아니겠나. AI, 인공지능, 자율주행자동차, 알파고 등 움직이는 원리를 알고 싶은 분들에게 추천하고 싶은 책이다. ​​

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