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2029 기계가 멈추는 날

저자 : 게리 마커스, 어니스트 데이비스

출판사 : 비즈니스북스

출판년도 : 2021년 06월

2029 기계가 멈추는 날

저자 : 게리 마커스, 어니스트 데이비스 / 출판사 : 비즈니스북스

게리 마커스, 어니스트 데이비스 지음
비즈니스북스 / 2021년 6월 / 408쪽 / 19,800원

▣ 저자 게리 마커스, 어니스트 데이비스
게리 마커스 - 뉴욕대학교 심리학ㆍ신경과학 교수이자 로버스트닷 창립자 겸 CEO다. 햄프셔대학교에서 인지과학으로 석사 학위를, MIT대학교에서 뇌과학 연구로 박사학위를 마쳤다. 심리학, 언어학, 분자생물학을 통합해 인간 마음의 기원을 연구한 세계적인 학자로 손꼽힌다. 23세의 나이로 MIT대학교에서 스티븐 핑커 교수의 지도하에 뇌와 인지과학을 연구했으며 1996년 전도유망한 젊은 심리학자들에게 수여되는 로버트 판츠상을 수상했다. 저자는 뇌과학과 진화심리학, 언어학 등 분야를 넘나들며《뉴욕타임스》, 《월스트리트저널》, 『뉴요커』, 『네이처』 등 유수의 일간지와 잡지에 기고했다. 2016년에는 우버의 자회사인 머신러닝 스타트업 지오메트릭 인텔리전스를 설립하고 최고경영자로 재직했다. 저서로는 『클루지』, 『마음이 태어나는 곳』, 『뇌과학의 비밀』 등이 있다.
어니스트 데이비스 - 뉴욕대학교의 쿠란트 수학연구소에서 컴퓨터공학을 가르치고 있다. 저서로는 『상식적 지식의 표상』 외 3권이 있다.

▣ 역자 이영래
이화여자대학교 법학과를 졸업하고 현재 번역에이전시 엔터스코리아에서 전문 번역가로 활동하고 있다. 주요 역서로는 『제프 베조스, 발명과 방황』, 『모두 거짓말을 한다』, 『마음이 무기가 될 때』, 『제4의 시대』, 『뇌는 팩트에 끌리지 않는다』 등이 있다.

▣ Short Summary
미래학자이자 구글 기술이사인 레이 커즈와일이 기술이 인간을 초월하는 순간이 온다고 예측한 2029년이 얼마 남지 않았다. 그가 예측한 미래는 정말 도래할 것인가? 구글 전 CEO 에릭 슈미트는 “AI가 기후 변화, 빈곤, 전쟁, 암을 해결할 것이다!”라고 말했다. 반면 스페이스X의 CEO 일론 머스크는 “AI 연구는 악마를 소환하는 일”이라고 말했다. 이러한 AI를 둘러싼 논쟁과 화려한 이슈에도 불구하고, 인간의 지능을 완전히 능가하거나 일부 초월한 수준에 도달했다고 말할 수 있는 AI의 실현은 아직 이뤄지지 않고 있다. 단순한 알고리즘으로 움직이는 기계는 과연 진화할 것인가, 여기서 멈춰 설 것인가? 이 책은 AI의 현주소에 대해 명료하고 현실적인 평가를 내놓으면서 새로운 세대의 AI를 통해 인간이 원하는 미래를 설계해 나가는 법에 대한 고무적인 비전을 제시한다. 저자들은 딥러닝으로 설계된 AI는 학습할 데이터 양이 충분히 많아야 하고 패턴을 식별하기 위해 일련의 알고리즘을 필수로 한다는 점에서 한계가 있기 때문에, 상식과 인지 모델, 추론 능력을 가진 AI로 재설계해야 한다고 주장한다. 저자들은 데이터가 더 풍부해지고 컴퓨터 클러스터의 속도가 더 빨라지고 천문학적 규모의 투자가 더 많아진다고 해도 해결할 수 없는 근본적인 문제 - 딥러닝 기반의 기계는 지능 활용에 가장 기본이 되는 상식과 추론 영역의 한계를 갖고 있음 - 가 남아 있다고 말한다. 아울러 지금 우리는 AI와 공존하는 세상으로 가는 길 위에 있으며, 다음에 올 순간이 무엇이든 우리는 그것을 안전하고, 믿을 수 있고, 가능한 한 인류에게 유용한 방향으로 나아가도록 최선을 다해야 한다고 역설한다.

▣ 차례
저자의 글 - AI는 훨씬 더 인간다워져야 한다

제1장 꿈과 현실의 간극에 선 AI - 과대평가된 AI의 문제점 / 기계는 얼마나 인간과 가까워졌나 / ‘닫힌 세계’에 갇혀 있는 인공지능 / 세상의 다양성과 복잡함을 기계가 알 수 있을까 / 지금의 AI 연구는 잘못된 길로 가고 있다

제2장 진짜 위협인가, 위협적인 척인가? - 터미네이터는 없다 / 의도를 알지 못하는 어리석은 하인 / 지금의 AI를 얼마나 믿을 수 있을까 / 빅데이터를 넘어선 새로운 접근법을 찾아야 할 때

제3장 딥러닝을 너무 믿지 마라 - 지금, 왜 딥러닝에 주목해야 하는가 / 인간의 뇌를 닮은 시스템 / 불가능이 없는 딥러닝의 탄생? / 탐욕스럽고 불안정하며 알 수 없는 존재 / 완전한 지성이 아닌 알고리즘의 하나일 뿐

제4장 구글은 문맹인가, 언어 천재인가? - 기계는 정말 글을 이해할 수 있을까 / 똑똑한 AI가 제대로 읽지 못하는 이유 / 비유, 상식, 추론을 통합하는 일 / 링크를 찾는 것과 질문을 이해하는 것의 차이 / 시리는 정말 비서가 될 수 있는가 / 추론하지 못하는 구글 번역의 한계 / 인풋과 아웃풋으로 설명할 수 없는 언어의 미묘함 / 지금의 AI가 인간처럼 읽지 못하는 이유 / 인간의 ‘상식’을 기계에게 이해시키는 일 / 세상을 모르고 언어를 알 수는 없다

제5장 로봇은 정말 ‘다 알아서’ 해줄까? - 인간의 일자리는 아직 안전하다 / 가정용 로봇은 꿈의 영역일까 / 알고 보면 대단한 로봇청소기의 능력 / 인간에게는 쉬운 일이 로봇에게는 어렵다 / 닫힌 시스템은 알 수 없는 열린 세계 / AI에게는 큰 도전인 일상적인 업무 / ‘다 알아서 하는 로봇’은 언제쯤 실현될까

제6장 인간 정신이 주는 11가지 인사이트 - ‘마스터 알고리즘’은 존재하지 않는다 / 기계에는 ‘표상’이 없다 / 세상을 이해하는 도구, 추상화와 일반화 / AI는 유연성을 가지고 생각할 수 있는가 / 규칙과 불규칙을 통합하는 인간 정신의 비밀 / 단어의 합은 문장이 아니다? / 같은 말도 맥락 안에서 달라진다 / 숨겨진 본질을 간파하는 능력이 필요하다 / 인과성을 학습하는 일의 어려움 / 인간의 경험과 딥러닝의 차이점 / 무에서 유를 만들려 하지 말라

제7장 상식과 딥 언더스탠딩으로 가는 길 - 상식을 ‘코딩’하는 일의 어려움 / 상식을 명확하고 애매하지 않게 나타내는 방식 / 수천 개의 지식에서 관계를 찾아내는 법 / 시간, 공간 그리고 인과성 / 진보의 시작은 유동성을 얻는 데 있다 / 계획을 세우고 수정할 줄 아는 로봇 / 시뮬레이션만으로는 부족하다 / 부정확하고 불완전한 인간이 AI보다 나은 점 /범용지능으로 가는 길

제8장 신뢰할 수 있는 AI를 향해 - AI에도 안전 법규가 필요하다 / AI가 판도라의 상자가 되어서는 안 된다 / 소프트웨어의 신뢰성을 높이는 접근법 / 지름길은 없다 / 버그 없고 위해를 가하지 않는 AI / 로봇이 가져야 할 가치관은 무엇인가 / 진정한 의미의 ‘생각’을 할 수 있는 인공지능 / 더 나은 AI는 있다

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