인공지능을 알아보자
책을 선택한 이유
인공지능은 공상 과학의 단골 소재였다.
알파고로 우리에게 나타났고 코로나 사태 이후
놀라운 기술 발전으로 사회를 바꾸고 있는
인공지능에 대해 알아보기 위해
"비즈니스 관점으로 꿰뚫은 거의 모든 인공지능"을
선택하였다.
"비즈니스 관점으로 꿰뚫은 거의 모든 인공지능"은
1장 알파고를 찾아서
2장 딥러닝, 인공지능의 물고를 트다
3징 인공지능 기반 기술의 발전
4장 인공지능 밸류체인의 성장
5장 인공지능, 비즈니스를 열다
6장 인공지능의 그림자
7장 인공지능에 지능은 없다
8장 글로벌 빅테크 기업들의 대응과 전략
9장 디지털 전환과 인공지능
10장 인공지능, 기회의 발견
으로 구성되었다.
1장 알파고를 찾아서 에서는
구글 딥마인드는 강화학습을 연구한다.
강화학습은 보상 매커니즘을 통해 기계 스스로
최적의 결과를 도출하도록 유도한다.
딥마인드의 알파고는 세계 최고 프로기사를
이기면서 세계를 놀라게 한다.
알파고 가치망 시스템은 승률 분석과 가중치 부여로
창의적 수를 고안하고 몬테카를로 트리 탐색으로
유리한 수를 선택한다.
알파고는 범용성 있는 인공지능 알파제로,
알파폴드 등으로 무서운 속도로 진화한다.
포커 게임의 딥스택, 리브라투스, 플루리버스 등은
인간의 실력을 능가했다.
체스의 딥블루, 퀴즈의 왓슨 등의 활약을 살펴보며
인공지능의 놀라운 학습 속도에 대해 이야기 한다.
2장 딥러닝, 인공지능의 물고를 트다 에서는
앨런 튜링의 튜링 머신은 현대 컴퓨터의 근간이 된다.
인공지능 연구가 시작된 다트머스 회의,
기호주의 인공지능과 인공지능의 겨울,
뇌 구조를 흉내낸 연결주의 탄생과 몰락,
다층 신경망 학습이 가능한 역전파 기술은
합성곱 신경망, 심층신뢰 신경망 등으로
발전해 나간다.
힌튼의 알렉스넷은 딥러닝의 발전을 초래한다.
딥러닝의 원형 아키텍처를
이미지와 패턴 인식, 언어와 시계열 데이터,
자연어 처리, 생성 알고리즘의 진화로
나누어 살펴보며,
머신러닝, 딥러닝, 지도학습, 비지도학습,
강화학습, 전이학습 등 인공지능 학습 방법을
설명한다.
3징 인공지능 기반 기술의 발전 에서는
알렉스넷과 합성곱 신경망은 딥러닝 시대를
개막한다.
컴퓨터 비전은 기계의 눈을 의미한다.
컴퓨터 비전 기술의 확장성을 소개하며,
음성인식 기술의 어려움과 주요 연구 기업들,
실생활에 활용되는 음성합성 기능의 비약적 발전,
상황을 소개한다.
인공지능이 인간의 언어를 이해하기 위한
자연어 처리, 구글의 어텐션 매커니즘,
단어 간 연관관계 학습모델 BERT,
기계 번역 패러다임의 진화,
자연어 처리 기술의 최종 목표 대화형 인공지능,
창조하는 인공지능의 등장, GAN 기술을 이용한
새로운 사업기회, 딥페이크 기술의 장단점
오픈AI의 GPT 시리즈 등 대량 데이터를
학습하는 초거대 인공지능의 등장,
마이크로소프트의 초거대 인공지능 상용화,
딥마인드의 초거대 언어모델 레트로,
네이버 등 국내 기업들의 움직임을 소개한다.
4장 인공지능 밸류체인의 성장 에서는
딥러닝의 성장 배경이 되는 하드웨어,
소프트웨어 인프라를 살펴본다.
인공지능 전용 GPU 개발 경쟁,
클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅,
슈퍼컴퓨터 와 클라우드 기반 슈퍼컴퓨터 등
하드웨어를 알아본다.
인공지능 플랫폼, 딥러닝 프레임워크,
구글, 아마존의 머신러닝 플랫폼,
마이크로소프트의 ‘애저 AI’,
IBM 인지 컴퓨팅 등 소프트웨어를 소개한다.
5장 인공지능, 비즈니스를 열다 에서는
자율주행은 인공지능 비즈니스를 선도할 것이다.
자율주행 시대를 연 테슬라의 FSD,
자율주행 기술 개요, 자율주행 레벨 기준,
구글, 테슬라의 자율주행. 엔비디아의 GPU,
모빌아이의 자율주행, 도요타의 우븐 시티 구상 등
자율주행은 운송의 개념을 바꿀 것으로 예상한다.
대화형 인공지능 비즈니스는 AI 스피커로 등장한다.
스마트 홈의 허브 AI 스피커는, 인공지능 기술과
클라우드 역량이 중요하다.
애플 시리, 아마존 알렉사, 구글 어시스턴트,
마이크로소프트 코타나 등을 소개한다.
인공지능 기반 서비스 로봇은 유망하다.
물류의 아마존 키바, 요식업의 모멘텀 머신즈,
휴머노이드 로봇, 수술로봇, 산업용 협동로봇,
상업용 드론 등의 발전을 이야기 한다.
의료 인공지능 분야 시장 진입은 어렵다.
딥마인드 의료 영상 분석, 지식 기반 의료 데이터,
IBM 헬스사업부 실패, 생체 데이터 분석,
신약 개발 사례 등을 다룬다.
6장 인공지능의 그림자 에서는
인공지능의 지능화 기술, 자율 주행 등은
사람들의 일자리를 크게 잠식할 것이다.
인공지능이 새로운 산업을 만들어 내므로 일자리가
늘어날 것이라는 낙관적 주장, 인공지능이 사람을
보조하는 역할에 그칠 것이라는 주장을 소개하며,
인공지능의 발전으로 인한 일자리 상실을 해결하기 위한
대책을 검토할 때라고 이야기 한다.
세계 석학들의 카이스트 보이콧 사태는
인공지능 대량살상무기의 위험성을 잘 알려준다.
공격용 드론과 킬러로봇은 로봇에 대한
인간의 통제권을 위협한다.
인공지능을 통한 생화학 무기 개발은 인류의 생존을
위협할 가능성이 매우 크다.
딥페이크는 진짜 같은 가짜로 사실을 조작할 수 있고,
인공지능의 편향성 논란에 대해 설명한다.
중국의 쉐량 프로젝트는 중국 전역을 24시간 감시,
통제할 수 있는 네트워크다.
데이터를 활용한 사람의 파악,알고리즘을 통한
지식 통제는 악용될 소지가 크다는 문제를 제기한다.
7장 인공지능에 지능은 없다 에서는
지능이나 인지의 개념은 불분명하며,
인공지능 학습은 우리의 생각과 다르다.
인공 지능에 대한 상반된 관점,
협의 인공지능, 초지능을 소개하고,
딥러닝 기반 협의 인공지능의 한계를 알아본다.
딥러닝을 통한 일반 인공지능 개발 움직임과
초거대 인공지능을 통한 일반 인공지능 개발
노력을 살펴본다.
8장 글로벌 빅테크 기업들의 대응과 전략 에서는
구글은 기술 지향의 인공지능 기술 전략을 가진다.
검색엔진의 혁신을 추구하며, 기술 완벽주의를
지향하고 있다.
테슬라는 사업 우선주의와 핵심 기술의 수직적 통합,
비즈니스와 인공지능 역량 확대를 통해,
사업 지향의 점진주의를 취하고 있다.
아마존은 자신의 전자상거래 시스템에서
AWS의 사업기회를 포착한다.
알렉사, 키바, 아마존 고, 리비안 등을
소개한다.
마이크로소프트는 클라우드컴퓨팅 중심의
인공지능 전략을 가지고 있다.
애저 AI, GPT-3 기반 코덱스, 코딩 자동화 도구
개발 전략을 이야기한다.
애플은 인공지능을 통해 디바이스를 강화한다.
경쟁사에 뒤쳐지는 기술을 만회하기 위해
인공지능 기술 강화 및 반도체 개발,
제조 기술의 수직적 통합을 도모하고 있다.
페이스북은 세계 최대 SNS 기업으로
인공지능을 통한 서비스 강화와 연구 중심
역량을 키워가고 있다.
FAIR를 통한 인공지능 R&D는 메타버스에서
활약할 것으로 보인다.
엔비디아의 GPU는 딥러닝에 효과적이다.
게임, 딥러닝, 자율주행, 슈퍼컴퓨팅 등
엔비디아의 전략을 소개한다.
인공지능 기술 수직적 통합, 차별적 역량 확보 등
빅테크 기업들의 공통 전략을 정리해 본다.
9장 디지털 전환과 인공지능 에서는
디지털 전환을 통한 비즈니스 혁신,
디지털 전환을 견인하는 인공지능의 역할,
스마트 공장, 디지털 트윈, 제조업의 딥러닝 등
인공지능에 의한 제조업 혁신을 알아본다.
스마트 농업, 어그테크, 스마트팜, 식물 공장 등
농업의 디지털 전환을 소개한다.
스페이스메이커 등 콘테크 스타트업을 통해
건설업의 혁신과 인공지능을 알아본다.
켄쇼의 인공지능은 투자 분석가를 해고한다.
디지털 인프라와 핀테크 발전으로 활발한
금융권의 디지털 전환을 소개한다.
스마트 물류는 밸류 체인의 스마트화 경쟁이다.
수요를 예측, 물류 창고의 인공지능,
자율주행 배송 시스템을 이야기 한다.
10장 인공지능, 기회의 발견 에서는
인공지능은 놀라운 속도로 발달하고 있지만
산업 현장에서 가시적 성과를 얻지 못하고 있다.
낙관과 비관론 살펴본다.
인공지능 비즈니스의 특징을
일반화의 한계, 패스트팔로워의 한계,
ROI 예측의 한계, 네트워크 효과로 살펴보며,
인공지능 비즈니스 모델을
기능 확장형, 기능 대체형, 신제품, 신사업 모델로
구분해 보고,
마이클 포터의 본원적 경쟁 전략,
원가 우위, 차별화, 시장 집중화를 통해
인공지능 비즈니스 모델 구축을 생각해 본다.
IT, 자동차, 로봇 기업, 플랫폼, 소프트웨어 기업,
제조, 건설 등 비IT 기업, 스타트업의
인공지능 기술 개발에 대해 소개한다.
"비즈니스 관점으로 꿰뚫은 거의 모든 인공지능"은
알파고를 통해 강한 충격을 준 인공지능을
우리에게 소개하고 있다.
인공지능은 오래 전부터 개발되었지만
극심한 침체기를 겪었으며, 딥러닝을 통해
화려하게 부활했다.
인공지능의 개발 역사와 인공지능의 발전 과정,
인공지능 밸류체인, 인공지능 비즈니스 현황을
설명한다.
인공지능이 야기할 문제, 인공지능의 한계 등은
인공지능에 대한 환상을 버리고 사실 그대로
보도록 한다.
빅테크 기업들의 인공지능 개발 전략,
디지털 전환과 인공지능의 관계,
인공지능 비즈니스 모델 등에 대한 이야기 등은
실제 사업에서 인공지능을 활용하는 방법을
생각하게 한다.
공상 과학 영화 단골 소재였던 인공지능은
이제 서서히 가시화 되고 있다.
일부 분야에서는 인간의 능력을 뛰어 넘었으며,
자율 주행 기술 등은 미래 산업 구조를 뒤바꿀 것이다.
인공지능 개발을 위해 각국 기업들은 치열하게
경쟁하고 있으며, 인공지능 기술에 뒤쳐질 경우
기업의 미래를 좌우할 것이다.
인공지능 기술력이 비즈니스 성공을 가져오지 못하며,
글로벌 선도 기업들도 비즈니스를 포기하거나
사업부 자체를 매각하기도 한다.
인공지능에 대한 막연한 기대와 희망에서 벗어나
인공지능의 사업성을 정확하게 판단해야 할 것이다.
"비즈니스 관점으로 꿰뚫은 거의 모든 인공지능"의
인공지능 비즈니스 모델과 기업들의 선택지를 통해
기업들이 무엇을 해야 할지 파악하는 것은
디지털 전환을 앞둔 기업이 인공지능 전략을
구축하는데 많은 도움이 될 것이다.
"비즈니스 관점으로 꿰뚫은 거의 모든 인공지능"을 통해
사업 형태별 비즈니스 모델을 성공시키는 인공지능
활용 방법을 생각해 보게 되었다.
스마트비즈니스 리뷰어스클럽 서평단에서
"비즈니스 관점으로 꿰뚫은 거의 모든 인공지능"을 증정해주셨다.
감사드린다.