뼛속까지 문과생도 단번에 이해하는 쉬운 말로 풀어 쓴 AI 기초 수학 이야기

우리가 나이를 먹으며 배우는 가장 큰 인생의 교훈 중 하나는, 조급함은 모든 것을 잃게 만들지만 여유는 많은 것을 얻게 만든다는 것입니다.

이것은 육체적인 배움도 마찬가지여서 모든 운동의 학습은 안전한 정지를 배우는 데서 비로소 시작이 되고, 세상의 모든 사고 장소에는 멈추는 방법을 잊었던 누군가의 조급함이 있었습니다.

대개 어린 시절부터 우리가 지향하는 최고의 목표는 그 기준이 사회적 시선이든, 나의 신념이든 대다수가 바라고 지향하는 잣대에 맞추어 있었습니다. 그런데 우리는 때때로 여유를 잊은 나머지 그 대다수에게 확실한 결과를 보여주기 이전부터 그 목표 달성의 가능성을 먼저 보여주려는 조급함에 시달리곤 합니다.

하지만 우리가 이미 알다시피 무언가를 얻기 위해 모든 에너지를 멈춤 없이 쏟아낼 때, 아이러니하게도 그 간절한 성취는 잡힐 듯 닿을 듯 우리의 시야에서 점점 멀어져 가고 수많은 사고만 만들게 됩니다. 하지만 욕심과 미련을 비로소 내려놓고 순리대로 천천히 그 목표를 향해 하나씩 차분히 나아갈 때 그토록 어려웠던 그 성취는 허무할 정도로 너무나 쉽게 얻어지게 되고 그러한 결과는 이전의 모든 과정마저 건강하게 만들어 버립니다.

과정의 모든 매 단계마다 완벽하게 해내려는 욕심은 오히려 가장 안전한 방법만을 선택하도록 만들기에 실망스러운 결과를 낳습니다. 반면 과정에서의 시행착오를 두려워하지 않는 위대한 용기는 더 큰 패기와 도전을 가능케 하기에 더욱 완벽한 결과를 만드는 밑거름이 됩니다.

여러분이 혹시나 과거에 수학을 배우는 여러 과정에서 겪었던 시행착오와 실패 때문에 결과를 외면하려는 두려움을 얻었다면, 또는 수학이 아닌 모든 도전 과정에서의 시행착오를 두려워하는 중이라면, 이 책을 통해 그 두려움은 곧 더 나은 미래에 대한 자신감으로 바뀌게 될 것입니다. 왜냐하면 인공지능은 그 어렵고 힘든 시행착오의 과정을 대신해 주는 든든한 동반자가 될 수 있기 때문입니다.

이 책은 인공지능의 본질을 온전히 이해함으로써 여러분들 각자의 목표에 적합한 방향으로 그 도구를 활용할 수 있도록, 기초 수학 개념을 어려운 수식이나 도식 없이 최대한 쉬운 말로 이야기처럼 풀어 설명하는 데 그 목적을 두었습니다. 이 책이 여러분의 막막한 시작에 흔들림 없는 성장의 동반자가 될 수 있기를 진심으로 바랍니다.

[목 차]

1 인공지능의 정체

1.1. ChatGPT는 글을 이해할까?

1.1.1. 인공지능이란 무엇일까?

1.1.2. 가장 단순한 인공지능은 계산기이다

1.1.3. 무언가를 넣으면 다른 무언가가 나온다

1.1.4. 연산의 대상이 단순한 숫자가 아니다

1.1.5. 복잡한 데이터를 계산하려면 그만큼 복잡한 수식이 필요하다

1.2. AI는 왜 가끔 틀릴까?

1.2.1. AI는 정답을 아는 것이 아니다

1.2.2. AI는 항상 가능성을 계산한다

1.2.3. 확률은 AI 시대의 핵심 개념이다

1.3. AI는 우리를 어떻게 도울까?

1.3.1. AI는 하나의 기술이 아니다

1.3.2. AI를 사용하는 목적

1.3.3. 인간이 직접 규칙을 정하는 AI

1.3.4. 데이터로부터 스스로 규칙을 찾아내는 머신러닝

1.3.5. 현실을 더 잘 설명하는 딥러닝

2. 숫자를 다루는 감각 만들기

2.1. 숫자는 같은데 왜 느낌은 다를까?

2.1.1. 숫자는 정말 객관적일까?

2.1.2. 체감의 법칙: 느낌은 상황에 따라 달라진다

2.1.3. AI는 세상을 어떻게 바라볼까?

2.2. 기준이 바뀌면 결과가 달라진다

2.2.1. 숫자가 크다고 더 중요한 걸까

2.2.2. 잘못된 덧셈의 치명적 위험

2.2.3. 서로 다른 숫자를 공평하게 맞추는 법

2.3. 보이지 않는 변화를 읽는 법

2.3.1. 변화를 바라보는 두 가지 관점: 이동 거리와 출발선

2.3.2. AI가 우리가 변화를 읽는 방식

2.4. 함께 움직인다는 것의 의미

2.4.1. 잘못된 믿음의 위험성

2.4.2. 올바른 믿음의 방향

2.4.3. 결국 결정과 책임은 나의 몫

3. 단순하게 설명하려는 시도

3.1. 복잡한 것을 하나로 설명해보기

3.1.1. 불필요한 정보를 과감하게 걷어내기

3.1.2. 설명이 단순할수록 의사결정은 쉬워진다

3.2. 무엇을 남기고 무엇을 버릴까

3.2.1. 무조건 많다고 좋은 건 아니다

3.2.2. 응용 문제도 잘 풀어야 한다

3.2.3. 무엇이 중요한지는 누가 어떻게 정할까

4. 단순함은 왜 틀릴까

4.1. 예상과 현실이 어긋나는 순간

4.1.1. 기대와 현실의 차이

4.1.2. 오차를 바라보는 두 가지 관점

4.1.3. 부호를 고려해야 하는 이유

4.1.4. 오차를 현명하게 계산하는 방법

4.1.5. 과정에서의 오차는 더 나은 결과를 만드는 원동력이다

4.2. 내가 모르는 것들이 끼어드는 순간

4.2.1. 좁은 시야는 섣부른 판단을 부른다

4.2.2. 인공지능의 학습도 균형이 필요하다

4.2.3. 모를 수 있다는 가능성을 인정하려는 노력

4.3. 어떤 변화는 점점 빨라진다

4.3.1. 우리는 왜 종이를 계속 접을 수 없을까

4.3.2. 시작은 미약해도 끝은 창대하다

4.4. 커질수록 느리게 느껴지는 이유

4.4.1. 숫자는 같지만 마음은 다르다

4.4.2. 우리의 직관대로 숫자를 표현하기

4.4.3. 데이터의 체급 기준을 같게 만들기

5. 데이터를 보는 새로운 시선

5.1. 흩어진 숫자 속에서 공통점 찾기

5.1.1. 사실은 발견하기 전부터 이미 있었다

5.1.2. 인공지능도 통찰력을 가질 수 있을까?

5.1.3. 균형 잡힌 데이터의 중요성

5.2. 평균은 얼마나 믿을 수 있을까

5.2.1. 평균의 함정

5.2.2. 또다른 공정의 기준

5.2.3. 현실의 눈금으로 되돌리기

5.2.4. 의사결정에 올바르게 활용하기

6. 조금씩 더 나아지는 방법

6.1. 한 번에 맞히지 못하는 이유

6.1.1. 과정의 시행착오는 더 나은 결과의 밑거름

6.1.2. 기계가 배우는 방식도 동일하다

6.2. 계속 수정하면 가까워진다

6.2.1. 정답을 잘 찾아가는 방법

6.2.2. 정답을 안전하게 찾아가는 방법

6.3. 결국 우리가 하고 있던 일

6.3.1. 익숙한 판단의 방식

6.3.2. 우리가 배워나가는 방식

6.3.3. 새로운 경험은 우리를 성장시킨다

7. 다시 보면 달라지는 것들

7.1. 우리가 해온 건 계산이 아니라 선택이었다

7.1.1. 선택을 만드는 방법

7.1.2. 결국 본질은 같다

7.1.3. 알고 보면 늘 해오던 선택의 방식

7.2. 수학이 아니라 사고 방식이었다

7.2.1. 치열한 고민과 현명한 판단

7.2.2. 사실은 우리 안에 이미 있었던 것