프롤로그
PART 1 - AI 탄생과 진화의 역사
1장 AI의 진화
1. AI란 무엇인가?
2. 인공지능의 아버지, 앨런 튜링
3. AI를 향한 첫걸음마
4. AI 연구의 두 접근 방식: 기호주의와 연결주의
2장 기호주의 AI 기술의 가능성과 한계
1. 기호를 기반으로 한 솔루션, GPS
2. 기호주의 AI의 하이라이트, 전문가 시스템
3. 한계에 봉착한 기호주의 AI
3장 학습하는 기계, 머신러닝
1. 머신러닝의 탄생
2. 전통적 프로그래밍 vs 머신러닝
3. 머신러닝의 학습 모델
4. 일상 속으로 깊이 파고든 머신러닝 활용
4장 연결주의 AI의 대세, 인공신경망과 딥러닝
1. 뉴런을 모델링하다
2. 인공신경망의 원조, 퍼셉트론
3. 한계에 부딪힌 퍼셉트론
4. 밀려나는 기호주의 AI, 각광받는 연결주의 AI
5. 인공신경망과 딥러닝
6. 역전파와 컴퓨팅으로 날개 단 딥러닝
7. 이미지넷 경진대회와 딥러닝의 급속 확산
8. 딥러닝 확산으로 다시 찾은 AI 여름
5장 과장과 실망이 초래한 AI 겨울
1. 두 번의 AI 겨울
2. 첫 번째 AI 겨울(1974년~80년
3. 두 번째 AI 겨울(1987년~97년
4. 세 번째 AI 겨울, 과연 올까?
6장 월드 지식 모델이 없는 AI
1. 머신러닝 학습의 한계
2. 수학 문제보다 ‘쉬운 일’ 푸는 게 더 어려운 AI
3. 세상이 꿈꾸는 ‘범용 AI’는 요원하다
PART 2 - AI를 활용한 경영 혁신 스토리
1장 넷플릭스 - AI 기반의 전사적 혁신으로 글로벌 거인이 되다
1. 넷플릭스가 AI를 전사적으로 활용하게 된 배경
2. 넷플릭스의 AI 활용 전략
3. 넷플릭스 콘텐츠 추천 시스템의 진화
4. 넷플릭스의 콘텐츠 추천 알고리듬
5. 고객 취향과 시청 이력을 활용한 개인 홈페이지 구성
6. 넷플릭스가 AI 활용에 뛰어난 이유
2장 블루리버테크놀로지 - AI와 머신러닝으로 농업
성공한 비즈니스 전략의 핵심은 ‘AI와 인간의 절묘한 협업’이었다.
현존하는 AI는 아직 인간의 지능에 미치지 못한다. 이것은 분명한 현실이다. 그러나 많은 사람들은 AI가 인간보다 훨씬 더 유능하다고 생각한다. 문구점에서 파는 저렴한 계산기도 복잡한 연산을 인간보다 훨씬 빠른 속도로 하기 때문이다. 이와 비슷한 논점으로 구글이 개발한 프로그램 알파고의 놀라운 능력에 찬사를 보내며 인간 두뇌의 시대는 끝났다고 단언하기까지 한다. 그러나 스탠퍼드대학 인간중심 AI 연구소장인 페이페이 리Fei-Fei Li의 말처럼 “자동차가 가장 빠른 인간보다 빨리 달린다는 것이 놀랄 만한 일은 아니다.” 페이스북 수석 AI 과학자인 얀 르쿤Yann LeCun은“범용 AI(똑똑한 AI는 존재하지 않습니다”라고 단언했으며 스탠퍼드대학의 제리 카플란 교수는 2018년 KAIST에서 행한 연설에서 “AI가 비약적으로 발전해 인간 지능을 뛰어넘는 특이점(Singularity이 곧 올 것이라는 일부 미래학자들의 의견은 과장된 주장”이라고 했다. 자주 언급되는 알파고의 승리는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖춘 머신러닝 알고리듬과 강력한 병렬 컴퓨팅 기계에 기인한 것이지 ‘지능’이 뛰어나서가 아니다. 속도가 빠른 계산기를 한꺼번에 사용한다고 지능이 생가는 것은 아닌 것과 같은 이치다. 결국 똑똑한 AI를 만드는 것은 똑똑한 인간이다.
이 책에서는 모두 8개 국내외 기업과 산업의 AI 비즈니스 사례를 소개하고 있다. 서로 다른 시장 환경과 고객을 상대하고 있어 단순 비교는 어렵다. 그러나 8개의 사례를 묶는 공통점은 바로 ‘AI와 인간의 협업’이다. 저자는 인간의 지능이 AI보다 뛰어날 수밖에 없는 것은 인간의 두뇌는 ‘암묵지’ 형태의 정보를 자연스럽게 인식하고 사고할 수 있기 때문이라고 말한다. 그러므로 인간과 AI의 협업은 단점의 보완이 아니라 장점과 장점의 시너지여야 한다. 현재 AI를 이용한 비즈니스에 성공한 기업들은 모두 이러한 관점에서 AI의 속성
