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칼럼 | 인류는 머신러닝에서 무엇을 배워야 할까

2016.05.12 Thornton May  |  Computerworld


생각하는 기계에 관해 어떻게 생각해야 할까?
스탠포드 대학교수 제리 카플란은 컴퓨터가 어느 순간 인간을 능가할지도 모른다는 말에 대해 신경 쓰지 말아야 한다고 강하게 주장하는 사람이다. 카플란은 “이런 이야기는 방향이 잘못되었고 생산적이지도 않다. 더 적절한 논의 방향은 인공지능이 최소한 산업혁명 시대 이래 업무 자동화에 대한 오래 지속되어온 단순한 노력의 자연스러운 확장이라는 점이다”고 밝혔다. 머신러닝, 인지 컴퓨팅, 인공지능은 각각 직장 자동화의 지속적인 진화의 일부분들일 뿐이다.

또 용어에 대해서도 너무 신경 쓰지 말아야 한다. 오랫동안 학계는 머신러닝의 진화를 논의하는 데 사용된 언어를 만들어내는 데 큰 역할을 해왔다. 카플란은 ‘인공지능(artificial intelligence)’이라는 용어가 어떻게 생겨났는지에 대한 재미있는 일화를 소개했다. 비록 다트머스 대학의 수학자 존 맥카시가 처음 만들어낸 단어지만 1956년 다트머스 여름 컨퍼런스(Dartmouth Summer Conference)에서 제안으로 처음 등장했다. 인공지능이라는 단어는 사이버네틱스(cybernetics)와 이 단어를 1948년 ‘동물과 기계의 제어와 커뮤니케이션의 과학적 연구’라고 규정한 사이버네틱스의 창조자 노버트 위너와의 연계를 피하고자 특별히 채택된 것이다.

무지는 변명이 될 수 없다
기술 중역들이 읽을 만한 업무, 학습, 레저의 로봇화와 관련한 다양하고 잘 정리된 읽을거리들이 많다.

<데이비드 베이어가 쓴 무료 e북 기계 지능의 미래: 선도적 현업자의 시각(The Future of Machine Intelligence: Perspectives from leading Practitioners)>을 읽으면 기계지능을 주제로 현재 진행중인 연구 프로그램이 얼마나 다양하고 많은지 잘 알 수 있다. 하지만 이 책의 부제는 조금 오해의 소지가 있다. 책의 논점은 기계지능을 적용하려는 기업 쪽이 아니라 이를 만들어내려는 연구 쪽에 있기 때문이다.

다음은 인공지능과 관련해 읽을만한 책들이다. 

● 피터 핑가, 인지 컴퓨팅: 게임 체인저를 위한 짧은 가이드(Cognitive Computing: A Brief Guide for Game Changers)
● 마틴 포드, 로봇의 부상과 실직 미래의 위협(Rise of the Robots and the Threat of a Jobless Future)
● 제리 카플란, 인간은 필요 없다: 인공지능 시대의 부와 일에 대한 가이드(Humans Need Not Apply: A guide to Wealth and Work in an Age of Artificial Intelligence)
● 존 마코프, 축복의 기계: 인간과 로봇의 공통 기반 탐구(Machines of Loving Grace: The Quest for Common Ground Between Human and Robots), NPR 프레시에어, PBS 뉴스아워
● 대니얼 & 리처드 수킨드(Daniel and Richard Susskind), 직업의 미래: 기술이 전문가들의 일을 어떻게 바꿀 것인가(The Future of the Professions: How Technology Will Transform the Work of Experts)

숙제는 이 정도다. 머신러닝의 미래에 관한 독자 여러분의 의견도 듣고 싶다.

*Thornton A. May 는 연사이자 교육가, 컨설턴트로 활약 중인 미래학자다. ciokr@idg.co.kr
 

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