이것이 인공지능이다

이것이 인공지능이다

AI(인공지능)라는 말을 못들어본 사람은 없을 것이다. 나도 인공지능이라는 말은 수없이 보고 듣고 했지만 인공지능에 대해 설명해보라고 하면 음... 알파고...? 

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이 책의 구성은 크게 "인공지능 파도가 오고있다", "인공지능 파도에 발을 담그자", "서핑을 잘하기 위한 유연성 기르기", "인공지능과 동행하기" 이렇게 4파트로 되어있다. 책은 인공지능이라는 주제를 생각할때 전반적으로 어렵진 않았다.

개인적으로 빅데이터, 인포메이션, 통계, 딥러닝의 사용처에 대해 비교적 쉽게 설명해놓은 부분이 마음에 들었지만 중간중간 내 수준에선 이해하기 힘든 수학공식이 잠깐씩 나오거나 할때는 눈을 질근 감고 읽었지만 못본척 넘겼다. (그렇다고 겁먹을 것은 없다.  내가 아예 수학과 등지고 살아왔기 때문에 그런 것이다.) 사실 인공지능과 수학을 따로 둘 수 없다는 것도 잘 알지만 이 책은 인공지능에 대해 가급적 쉽게 설명하려 노력했고, 도입 사례들도 함께 제공하여 이해를 높였으며, 웹사이트를 잘 이용하기 위해서 꼭 웹사이트 제작을 할 줄 알아야 하는 것은 아니라는 식의 예시를 들며 인공지능을 이해하고 어떻게 써먹을지만 잘 생각한다면 인공지능의 구현은 다른 사람이 해도 충분하다는 희망(?)을 준다. 

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객관적이라는 이야기를 자주 쓰지만, 사람은 객관적이기 어렵다.
연구에 의하면 인간이 시각, 청각, 후각, 촉각, 미각을 통해 하루 평균 받아들이는 데이터의 양은 약 14GB에 이른다.

빅데이터는 데이터의 양으로 구분하는 것이 아니라 전체 데이터 중 일부를 인포메이션으로 선별했는지 여부다.
따라서 빅데이터라는 표현보다는 올데이터(All Data)라는 표현이 정확한 표현이다. 발생한 데이터를 선별하지 않고 모두 수용했다면 올데이터, 즉 빅데이터인 것이고 그렇지 않다면 빅데이터가 아닌 것이다.

같은 학교에 다니는 이성 친구들 모두의 핸드폰 번호가 올데이터(빅데이터)라면 관심 있는 소수의 핸드폰 번호는 인포메이션이 된다. 많은 세월이 흐른 후에 이것에 포함된 이성과 결혼할 수도 있지만, 인포메이션이 아닌 올데이터 안에 있던 이성과 결혼을 할 수도 있다. IT는 인포메이션 안에서만 결혼 상대가 있을 수 있다고 가정하기 때문에 인포메이션 외의 올데이터의 가능성을 놓칠 수 있게 된다. 반면에 DT는 올데이터의 가능성을 놓치지 않는다.
(IT : Information Technology / DT : Data Technology)

분석의 대상이 되는 데이터 중에서 크기와 형태가 정해져 있는 정형 데이터의 비율이 높을 수록 통계에 유리하고, 크기와 형태가 정해져 있지 않은 비정형 데이터의 비율이 높을 수록 딥러닝이 유리하다.
하루 평균 운동 시간이나 칼로리 섭취량, 키와 몸무게 등과 같이 크기와 형태가 정해져 있는 정형 데이터들로만 이루어진 데이터로 대사증후군 등의 질병을 에측하는 것은 통계로도 충분하다.
하지만 일기의 내용을 가지고 정신 건강의 수준을 예측하는 일은 딥러닝이 유리하다.

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