E DE WAKARU JINKOUCHINOU Copyright 2016 Youichiro MIYAKE, Yukihito MORIKAWA Korean translation copyright 2017 J-Pub Original Japanese language edition published by SB Creative Corp. Korean translation rights arranged with SB Creative Corp., through Danny Hong Agency. 이책의한국어판저작권은대니홍에이전시를통한저작권사와의독점계약으로제이펍에있습니다. 저작권법에의해한국내에서보호를받는저작물이므로무단전재와복제를금합니다. 초판 1쇄발행 2017년 7월 24일지은이미야케요이치로, 모리카와유키히토옮긴이김완섭펴낸이장성두펴낸곳제이펍출판신고 2009년 11월 10일제406-2009-000087호주소경기도파주시회동길 159 3층 3-B호전화 070-8201-9010 / 팩스 02-6280-0405 홈페이지 www.jpub.kr / 원고투고 jeipub@gmail.com 독자문의 readers.jpub@gmail.com / 교재문의 jeipubmarketer@gmail.com 편집부이민숙, 황혜나, 이슬, 이주원 / 소통 기획팀민지환, 현지환 / 회계팀김유미교정 교열김은미 / 본문디자인디자인콤마 / 표지디자인미디어픽스용지신승지류유통 / 인쇄해외정판사 / 제본광우제책사 ISBN 979-11-85890-98-2 (03000) 값 13,000원 이책은저작권법에따라보호를받는저작물이므로무단전재와무단복제를금지하며, 이책내용의전부또는일부를이용하려면반드시저작권자와제이펍의서면동의를받아야합니다. 잘못된책은구입하신서점에서바꾸어드립니다. jeipub@gmail.com
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차례 키워드구조도지은이소개옮긴이머리말베타리더후기 x xii xiv xvi H C A P T E 1 R 인공지능이란? 1 인공지능과 자연지능 2 지능을인공지능으로 옮기기 4 인공지능의 대부분은 문제특화형 지능 6 작은지능을 하나로 모아도 전체 지능이되지 못한다 8 뇌란무엇인가? 10 뉴런 12 뉴럴네트워크 &딥러닝 14 인공지능의 두종류 16 학습 17 사회적 지능 18 현실은만만치 않다 20 우주와지능은 똑같이 어렵다 22 힘내! 24 차례 v
H C A P T E 2 R 사회와역사속의인공지능 25 1 특이점 26 2 수확가속화의 법칙 28 3 다트머스 회의 30 4 전뇌아키텍처 33 5 자율주행 36 6 스마트 시티 39 7 사회적 뇌 ( 소셜브레인 ) 40 8 인공지능과 윤리 42 9 고전적 AI 46 H C A P T E 3 R 학습하고진화하는인공지능 51 10 딥러닝 52 11 머신러닝 55 12 비지도 학습의 중요성 58 13 강화학습 60 14 유전알고리즘 63 15 인공생명 66 H C A P T E 4 R 인간을넘어선인공지능 69 16 IBM왓슨 70 17 알파고 72 18 전문가 시스템 75 19 검색엔진 78 vi 차례
H C A P T E 5 R 인간의뇌를닮은인공지능 81 20 딥Q네트워크 82 21 네오코그니트론 85 22 미러뉴런 88 23 뉴럴네트워크 90 24 퍼셉트론 93 25 헵의규칙 95 26 시그모이드 함수 97 H C A P T E 6 R 빅데이터와인공지능의예측 99 27 데이터 마이닝 100 28 협업필터링 103 29 검색알고리즘 106 30 최고우선 탐색 108 31 클라우드상의 인공지능 111 32 스파스모델링 / 스파스코딩 114 33 마르코프모델 115 34 은닉마르코프 모델 118 35 베이즈의 정리 / 베이지안 네트워크 120 H C A P T E 7 R 게임속의인공지능 123 36 게임AI 124 37 워울프AI 131 38 완전정보 게임 / 불완전정보 게임 133 39 게임이론 / 죄수의 딜레마 136 40 몬테카를로 트리 탐색 139 차례 vii
H C A P T E 8 R 인공지능의다양한형태 143 41 에이전트 지향 144 42 지식지향 146 43 분산인공지능 147 44 포섭구조 149 45 멀티에이전트 152 H C A P T E 9 R 수다쟁이인공지능 155 46 자동대화 시스템 156 47 인공무능 ( 人工無能 ) 158 48 온톨로지 161 49 시맨틱 163 50 LDA 165 51 지식표현 167 52 자연언어 처리 168 H C A P T E R 10 의사결정을하는인공지능 171 53 반사형 AI/ 비반사형 AI 172 54 의사 결정 알고리즘 173 H C A P T E R 11 생물을모방하는인공지능 181 55 보이드 182 56 사이버네틱스 184 57 영상인식 186 58 군집지능 187 viii 차례
H C A P T E R 12 인공지능의철학적문제 189 59 인공지능과 자연지능 190 60 심벌리즘과 커넥셔니즘 192 61 튜링테스트 192 62 프레임 문제 195 63 심신문제,심뇌 문제 197 64 강한AI, 약한AI 199 65 심벌그라운딩 문제 201 66 중국어방 202 H C A P T E R 13 인공지능이사용하는숫자 205 67 경사하강법 206 68 지역최솟값 208 69 퍼지이론 208 70 카오스 211 H C A P T E R 14 인공지능이할수있는것과할수없는것 215 찾아보기 229 차례 ix
키워드구조도 * () 안은 설명하고 있는 장 미래 기호적인공지능 IBM 왓슨 (4) 워울프 AI(7) 게임 알파고 (4) 딥 Q 네트워크 (5) LDA(9) 시맨틱 (9) 뇌회로형 인공 생명 (3) 인공무능(9) 자동대화 시스템 (9) 온톨로지(9) 검색엔진 (4) 전문가 시스템(4) 자연언어 처리(9) 검색알고리즘 (6) 최고우선 탐색(6) 지식지향 (8) 지식표현 (9) 딥러닝 (3) 네오코그니트론 (5) 헵의규칙 (5) 학습뉴럴네트워크 (5) 퍼셉트론(5) 사회적 뇌(2) 미러뉴런 (5) 시그모이드 함수(5) 심벌 그라운딩 문제 (12) 전뇌 아키텍처 (2) 심벌리즘과 커넥셔니즘 (12) 튜링 테스트 (12) 인공지능관련문제 프레임 문제 (12) 다트머스 회의 (2) 고전적 AI(2) 인공지능과 자연지능 (12) 심신 문제, 심뇌 문제 (12) x 키워드 구조도
협업지능 스마트 시티 (2) 자율 주행 (2) 클라우드상의 인공지능 (6) 멀티 에이전트 (8) 몬테카를로 트리 탐색 (7) 완전 정보 게임 (7) 게임 이론 / 죄수의 딜레마 (7) 게임 AI(7) 머신러닝 (3) 강화 학습 (3) 비지도 학습 (3) 강한 AI, 약한 AI(12) 중국어 방 (12) 인공지능과 윤리 (2) 특이점 (2) 수확 가속화의 법칙 (2) 에이전트 지향 (8) 분산 인공지능 (8) 데이터 마이닝 (6) 베이즈의 정리 / 베이지안 네트워크 (6) 은닉 마르코프 모델 (6) 협업 필터링 (6) 스파스 코딩 (6) 데이터분석 수학 카오스 (13) 지역 최솟값 문제 (13) 경사하강법 (13) 퍼지 이론 (13) 보이드 (11) 생물모방인공지능 사이버네틱스 (11) 영상 인식 (11) 군집 지능 (11) 의사결정 의사 결정 알고리즘 (10) 반사형 AI/ 비반사형 AI(10) 포섭 구조 (8) 키워드 구조도 xi
지은이소개 미야케요이치로 ( 三宅陽一郎 ) 교토대학에서수학을전공하고오사카대학에서물리학석사, 도쿄대학공학계열박사과정을수료했으며, 디지털게임분야의인공지능을개발, 연구하고있다. 국제게임개발자협회 (IGDA) 의일본게임 AI전문회를설립했으며 ( 회장 ), 본디지털게임학회 (DiGRA JAPAN) 이사, 예술과학회이사, 인공지능학회편집위원, CEDEC 위원등을역임하고있다. 저서로 디지털게임의교과서 ( デジタルゲームの教科書 ), 디지털게임기술 ( デジタルゲームの技術 ), 인공지능을만드는방법 ( 人工知能の作り方 ) 등이있고, 게임프로그래머를위한 C++(C++ For Game Programmers), C++ API 디자인 (API Design for C++), 처음만나는게임 AI( はじめてのゲームAI) ( WEB+DB Press Vol.68 ), 게임, 인공지능, 가상세계 ( ゲーム 人工知能 環世界 ) ( 현대이상 2015 년 12월호 ) 등을번역, 기술감수했다. 최신논문으로 디지털게임분야의인공지능기술의응용 ( デジタルゲームにおける人工知能 \ 技術の応用の現在 ) ( 인공지능학회지 Vol.30, Web으로공개중 ) 을저술했다. 페이스북그룹 인공지능을위한철학 을운영하고있으며트위터에서 게임 AI 라운드테이블 on Twitter 및 게임디자인토론회 등을공유하고있다. 논문, 강연자료는다음의블로그에서도볼수있다. xii 지은이 소개
페이스북 트위터 블로그 https://www.facebook.com/youichiro.miyake https://twitter.com/miyayou http://blogai.igda.jp 모리카와유키히토 ( 森川幸人 ) 그래픽크리에이터. 1959 년기후현에서태어났다. 1983 년쓰쿠바대학의예술전문학부를졸업했다. 주로 CG 제작, 게임, 스마트폰앱등을개발하고있는 무무의대표이사다. 2004년 쿠마우타 라는게임으로문화청미디어예술제위원추천상을받았으며 2011 년 누카카의결혼 이라는앱으로제1회다빈치전자서적대상을수상했다. 대표작으로는 아인슈타인 (TV 방송 CG), 점핑플래시, 아스트로, 쿠마우타 ( 게임 ), 인공지능이야기 ( マッチ箱の脳 ), 텔로미어의모자 ( テロメアの帽子 ), 누카카의결혼 ( ヌカカの結婚 ) ( 서적 ), 애니멀레스큐, 고양이가왔다 ( 아이폰, 안드로이드앱 ) 등이있다. 지은이 소개 xiii
옮긴이머리말 알파고가인간과의대결에서승리하면서인공지능 (AI) 은시대의화두로떠올랐습니다. 인공지능은알파고이전부터존재해왔으며우리가모르는사이에큰발전을이룩했습니다. 알파고는어떻게만들어졌고어떤원리로사람을이길수있었던것일까요? 현재인공지능의수준이어디까지온것일까요? 인공지능은우리를위협하게될까요? 이책은우리의궁금증을자극하는인공지능에대해매우쉽고재미있게풀어냈습니다. 또한 IT 관련종사자들뿐만아니라일반인들도쉽게접근할수있도록구성되어있습니다. 게다가인공지능과관련된다양한분야와여러개념들을그림을곁들여설명하여보다쉽게다가갈수있습니다. 이책은인공지능분야를전반적으로이해하는데큰도움을줄것입니다. 인공지능의과거와현재, 그리고미래를점쳐보면인공지능에대한막연한두려움과기대감이보다현실적으로다가오는것을느낄수있을것입니다. 인공지능이사람의직업을대체할것인가? 라는명제는우리모두가가진큰의문점일것입니다. 이책은이질문에대한명쾌한답을제시하고있습니다. 그답은이책을다읽으신분만이공감할수있으리라생각합니다. xiv 옮긴이 머리말
인공지능이나아갈미래를알면인공지능과관련된다양한분야, 즉자율주행, 디지털게임, 영상 / 음성인식, 번역등이나아갈방향도함께알게될것이며, 이런기술변화에어떻게대응하며살아가야할지또는어떤기회를포착해야할지그힌트를얻을수있을것입니다. 우리가 1980년대에컴퓨터를접했을때의반응과인공지능이활용되기시작하는때의반응이비슷할것이라고저자는이야기하고있습니다. 처음컴퓨터가등장했을때할수있었던것은간단한계산이나게임정도에불과했습니다. 하지만지금은컴퓨터없이는세상이돌아가지않습니다. 마찬가지로인공지능도처음에는어색하겠지만시간이흐르면서우리삶의중심으로자리매김할것입니다. 이책이미래의삶을대비하는독자여러분에게작은도움이나마될수있기를바랍니다. 2017 년싱가포르에서 옮긴이 머리말 xv
베타리더후기 고승광 ( 플랜티넷 ) 현재유행하고있는인공지능과관련된서적중에가장쉬운책이라고생각됩니다. 그림도귀엽고내용도쉬운편이라인공지능분야에개괄적으로접근하려는분께강력히추천합니다. 다만대부분의키워드를다룬만큼딥러닝, 머신러닝등비슷한듯다른키워드에대한심화학습정보가있었다면더욱좋았을듯싶습니다. 노태환 ( 로아팩토리 ) 인공지능과관련된전반적인내용을축약해서쉽게정리할수있는책입니다. 책의콘셉트에맞게최대한쉽게설명하려는노력이곳곳에엿보입니다. 다만인공지능이라는분야를처음접하는분이라면후반에나오는용어가어렵게느껴질수있기때문에웹사이트에서검색하면서읽어보기를추천합니다. 박두현 (Marvrus) 최근에자주언급되고있는인공지능이무엇인지그개념을확실하게알려주는책입니다. 읽는동안무척흥미로웠고, 그동안잘못알고있었던개념들도바로잡는계기가되었습니다. 인공지능에관심이있는분, 엔지니어뿐만아니라일반인을위한교양서로도손색이없을만큼쉬운것이이책의가장큰강점이라할수있을것같습니다. xvi 베타리더 후기
이정훈 (SK주식회사 ) 이책은인공지능에쉽게접근할수있도록도와줍니다. 보통인공지능을처음접할때면생소한개념과용어때문에어려움을겪기십상입니다. 이책은초보자의관점에서용어를설명할뿐아니라, 이해를높일수있도록곳곳에그림을넣었습니다. 분량도많지않아부담없이다가갈수있습니다. 인공지능공부를시작해보고싶지만생소한용어때문에어려움을겪었던분에게꼭추천하고싶습니다. 이철혁 ( 스노우 ) 인공지능의기초와개념을잡는데유익한책입니다. 방대한인공지능의분야에지레겁먹고접근할엄두를내지못했던분께자신있게추천합니다. 개인적으로는기술부분외에도인공지능과관련된사회적인흐름의변화에대한이야기로마무리한부분이마음에들었습니다. 장윤하 ( 안랩 ) 인공지능에관련된개념을총망라하여큰그림 ( 말그대로책앞쪽에키워드지도 (?) 가있습니다!) 을보여주는책입니다. 제가현재하고있는일이어느위치에있는지청사진을얻을수있었습니다. AI를가장적극적으로받아들이고있는게임 AI 분야의권위자가쓴책이니만큼흥미로운주제들을많이담고있습니다. 게다가다소어려운개념에있어서는누구에게나친숙한게임을예로들어보다이해하기쉬웠습니다. 베타리더 후기 xvii
C H A P T E R 1 인공지능이란?
인공지능과자연지능 인공지능이란무엇일까요? 2 CHAPTER 1 인공지능이란?
사람과동물의지능은 다른것일까요? 자연이만들어낸지능을 인공지능과반대되는개념으로 자연지능이라고합니다. 인공지능 자연지능 인공지능과 자연지능 3
지능을인공지능으로옮기기 인공지능은 생물 ( 사람, 동물 ) 의자연지능을 컴퓨터상에실현한것입니다. 하지만생물은이세계에서수억년이라는시간에걸쳐진화한지능을가지고있습니다. 게다가기계와신체, 컴퓨터와뇌는 구조와원리가다릅니다. 4 CHAPTER 1 인공지능이란?
따라서 자연지능을그대로 인공지능으로옮길수는없습니다. 인공지능 자연지능 소프트웨어 신체기능 기계 ( 컴퓨터 ) 신체 지능을 인공지능으로 옮기기 5
인공지능의대부분은문제특화형지능 따라서일단모델화, 수학화한각각의문제에대해인공지능을실현해가고있습니다. 이것이 문제특화형 인공지능으로, 사실은이세상에있는대부분의인공지능이 이형태에해당합니다. 각각의인공지능은문제와연계됩니다. 수학적인문제를해결할수있지만다른것은아무것도할수없습니다. 이전특성들은 심벌 ( 기호 ) 조작에의해 사고하는인공지능의특성이기도합니다. 6 CHAPTER 1 인공지능이란?
요리 ( 만 ) 할수있습니다! 바둑 ( 만 ) 잘합니다. 그림은그릴수있어요. 경제는잘압니다. 엑스레이는사람보다잘분석합니다. 모두한가지밖에못하잖아. 계산 ( 만 ) 잘합니다. 인공지능의 대부분은 문제 특화형 지능 7
작은지능을하나로모아도전체지능이되지못한다 그렇다면각각의문제를해결하는지능들을많이모아서하나로만들면 사람같은전체지능 이되는게아니냐고생각할수있지만그렇지않습니다. 이것이 인공지능의어려운부분입니다. 문제특화형지능은살아있는지능이직면하는다양한문제들을해결하지만, 이것은지능의극히일부에불과합니다. 8 CHAPTER 1 인공지능이란?
인공지능의창시자인민스키 (Minsky) 박사도가끔인공지능은제대로개발되지못했다고경고하곤합니다. 사람 문제특화형지능 사실은고양이 전원집합 작은 지능을 하나로 모아도 전체 지능이 되지 못한다 9
뇌란무엇인가? 그렇다면인간의지능은어떻게생겼을까요? 뇌를좀더자세히살펴보도록하죠. 인간의뇌는신체와밀접하게연결되어있습니다. 뇌의정중앙이신체를제어하는지능이고 그주변을 진화한부분이감싸고있습니다. 사람이지능이라고부르는것은가장마지막에만들어진바깥쪽의대뇌피질이라는곳으로고도의사고를담당하는부분입니다. 문제를해결하는곳이바로이곳입니다. 10 CHAPTER 1 인공지능이란?
하지만신체를관리하고환경에적응하도록하는지능이사실은뇌의대부분을차지하고있습니다. 여기서 생각 을하는거군. 앗! 뜨거워. 운동 감각 대뇌피질 정신활동 시각 감정 청각 뇌란 무엇인가? 11
뉴런 뇌안을들여다보면뉴런 (neuron) 이라고하는수많은신경세포가연결되어있다는것을알수있습니다. 이것을발견한것이 1900 년전후입니다. 그리고이것을수학적으로모델화한것이 뉴럴네트워크 (neural network) 또는 그중하나인딥러닝 (deep learning) 이라고하는것입니다. 이것은학습기능을가지고있습니다. 12 CHAPTER 1 인공지능이란?
신호 흥분한다 흥분하지않는다 신호 신호 예를들어위그림과같은뉴런결합을수학모델로만들면아래그림처럼돼. 각입력에대한가중치 뉴런구조를모델화한거야. 예 입력의총합. 5 임계치 (h) 1 을출력 입력의총합, 임계치 (h) 0 을출력 뉴런 13
뉴럴네트워크 & 딥러닝 이뉴럴네트워크를탑재한 인공지능은 딥러닝으로발전했습니다. 그리고 모델화가어려운문제도 풀어냈습니다. 사진데이터나음악데이터의분류도그중하나입니다. 14 CHAPTER 1 인공지능이란?
수많은레이어 딥러닝은수많은노드와 ( 뉴런과동일한 ) 수많은레이어로구성되어있지. 뉴럴 네트워크 & 딥러닝 15