도서 소개

머신러닝, 딥러닝, 신경망, 생성형 모델, 멀티모달 학습, 온디바이스 AI, 분산형 환경 등 AI의 원리와 구조까지. 이 책은 1950년 앨런 튜링의 질문에서 시작해, 수차례의 실패와 'AI의 겨울'을 거쳐 딥러닝과 생성형 AI에 이르기까지. 인공지능이 인간의 사고를 어떻게 모방해왔는지를 시간의 흐름 속에서 풀어낸다. 복잡한 수식이나 기술 설명 대신, 기술이 등장한 배경과 전환의 의미에 집중해 AI를 하나의 '이야기'로 이해하도록 돕는다.

  출판사 리뷰

모방하는 기계들의 시대
― AI는 어떻게 인간을 따라 배웠고, 우리는 어떻게 함께 살아가야 하는가
― 지난 70년의 여정을 살피고, 앞으로의 공존을 묻는다!

인공지능은 더 이상 미래의 기술이 아니다. 번역하고, 그림을 그리고, 글을 쓰는 AI는 이미 우리의 일상 깊숙이 들어와 있다. 그러나 여전히 많은 질문이 남아 있다. AI는 정말 '생각'하는 존재인가? 우리는 이 기술을 어디까지 받아들여야 하는가?

『모방하는 기계들의 시대』는 이 가장 오래된 질문에서 출발해, 인공지능의 과거·현재·미래를 한 권에 정리한 교양 AI 역사서다.

이 책은 1950년 앨런 튜링의 질문에서 시작해, 수차례의 실패와 'AI의 겨울'을 거쳐 딥러닝과 생성형 AI에 이르기까지 인공지능이 인간의 사고를 어떻게 모방해왔는지를 시간의 흐름 속에서 풀어낸다. 복잡한 수식이나 기술 설명 대신, 기술이 등장한 배경과 전환의 의미에 집중해 AI를 하나의 '이야기'로 이해하도록 돕는다.

과거에서 현재로, 그리고 미래로

1부 '과거의 물결'에서는 튜링 테스트, 신경망, 전문가 시스템 등 초기 인공지능의 도전과 좌절을 통해 오늘날 AI의 뿌리를 짚는다.

2부 '현재의 파도'에서는 트랜스포머, 초거대 모델, 생성형 AI의 등장을 통해 기술 패러다임이 어떻게 전환되었는지를 설명한다.

3부 '미래의 항해'는 데이터, 윤리, 규칙이라는 키워드를 중심으로 AI와 공존하기 위한 최소한의 기준을 제시한다.

4부 '일상이 된 AI'에서는 수많은 AI가 협력하는 사회에서 인간의 역할과 선택을 질문하며, 기술을 넘어 삶의 문제로 시선을 확장한다.

기술 설명을 넘어 '이해'로

이 책의 가장 큰 특징은 인공지능을 기능이나 성능이 아닌 '사고 방식의 변화'로 다룬다는 점이다. AI가 무엇을 할 수 있는지를 나열하기보다, 왜 이런 기술이 등장했는지, 어떤 한계를 넘어왔는지, 앞으로 무엇을 결정해야 하는지를 차분하게 묻는다.

AI에 대한 막연한 기대와 불안을 동시에 느끼는 독자에게, 이 책은 기술을 판단하기 위한 하나의 좌표를 제공한다.

『모방하는 기계들의 시대』는 인공지능을 처음부터 공부하려는 독자뿐 아니라, 이미 AI를 사용하고 있지만 그 본질을 알고 싶은 독자에게도 적합한 안내서다. 기계를 이해하는 일은 결국 인간을 다시 이해하는 일임을, 이 책은 분명하게 보여준다.

좋은습관연구소는 최근 AI 관련 책들을 기획 출간하며 "인공지능과 친해지는 습관"을 꾸준히 제시했다. 이 책은 그 방안의 하나로 "인공지능의 역사"를 제시한다. 이책 외에도『인공지능은 생각하지 않는다』, 『AI 혁명을 이끈 천재들』, 좀 더 비즈니스 쪽으로는 『생성형 AI 산업별 활용 트렌드』, 『AX 100배의 법칙』가 있다. 모두 인공지능을 어떻게 바라보고, 어떻게 활용해야 하는지, 인간인 우리는 무엇을 해야 하는지를 다루고 있는 책이다.

인공지능과 친해지고 싶은 지금의 독자들에게 안성맞춤이 되는 시리즈다.




초창기 인공지능 연구자들은 인간의 사고 과정을 기계적으로 구현할 가능성에 주목했습니다. 이 같은 관심은 1956년 여름, 미국 다트머스 대학Dartmouth College에서 열린 ‘역사적인’ 회의로 이어졌습니다. 이 회의에서 다트머스대의 존 매카시John McCarthy 교수는 처음으로 ‘인공지능’이라는 용어를 제안했습니다.
매카시는 기존의 단순한 계산 장치를 넘어 인간처럼 논리적으로 사고하고 스스로 학습하며 문제를 해결할 수 있는 기계를 목표로 했습니다. 같은 회의에 참석한 매사추세츠 공과대학MIT의 마빈 민스키Marvin Minsky 교수는 인간 사고의 복잡성과 창의성에 주목하며, 이를 기계적으로 구현하기 위한 이론적 기반의 중요성을 강조했습니다. 이렇게 다트머스 회의에 모인 초기 연구자들은 기계가 인간의 사고를 모방할 수 있는 가능성을 탐구하며, 인공지능 연구의 의미 있는 첫걸음을 내디뎠습니다.

초기 인공신경망Artificial Neural Network 연구는 시간이 흐르며 오늘날 우리가 흔히 접하는 딥러닝 기술로 발전했습니다. 처음에는 인공신경망이 인간 뇌의 뉴런 연결 구조를 단순하게 모방한 수준이었습니다. 당시 연구자들은 복잡한 정보 처리를 위해 많은 뉴런들이 층층이 쌓인 구조가 필요하다는 것을 알고 있었지만, 컴퓨터의 성능과 사용 가능한 데이터가 부족해 단순한 실험에 머물러 있었습니다.
그러나 앞서 설명했던 것처럼 컴퓨터 성능이 급속히 발전하고 데이터 처리 능력이 크게 향상되면서 상황은 완전히 바뀌었습니다. 특히 2000년대 이후 인터넷과 스마트폰의 확산으로 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터가 폭발적으로 축적되기 시작하면서 이러한 데이터를 활용한 신경망 구조는 점점 더 깊고 복잡하게 발전하였고, 이전에는 불가능했던 복잡한 작업도 수행할 수 있게 되었습니다.

  작가 소개

지은이 : 김태훈
서강대학교 가상융합전문대학원에서 조교수로 재직하며 인공지능을 가르치고 있다. 서강대학교에서 컴퓨터공학과 신문방송학을 복수 전공하며 기술과 미디어를 함께 공부했고, 이후 동 대학원 컴퓨터공학과 석박통합과정을 거쳐 박사 학위를 취득했다. 컴퓨터 비전과 멀티모달 AI를 중심으로 대규모 모델 학습과 추론 최적화, 실제 환경에서 작동하는 인공지능 시스템을 연구해 왔으며, 성능과 구조, 시스템 구현을 함께 고려하는 연구를 지속해 오고 있다. 네이버 CLOVA AI 에서 연구 인턴으로 근무하며 모바일 환경을 고려한 모델 최적화와 신경망 구조 탐색 연구를 수행했다. 이후 LG AI 연구원에서 책임 연구원으로 재직하며 대규모 멀티모달 모델과 비전 언어 모델 연구를 진행했고, 이미지와 언어를 양방향으로 연결하는 모델을 실제 서비스로 상용화하는 과정까지 경험했다. 이과정에서 모델 학습과 구조 설계뿐 아니라 추론 속도, 시스템 구성, 운영 환경까지 아우르며 연구와 제품 개발을 함께 수행해 왔다. CVPR와 ICCV 등 주요 국제 학회에서 여러 차례 워크숍을 주최하며, 멀티모달 모델의 평가와 활용을 둘러싼 논의를 학계와 산업 연구자들과 함께 이어오고 있다.현재는 Multimodal Interactive Machine Intelligence Creation Laboratory, MIMIC Lab를 이끌며 멀티모달 AI와 인간 상호작용을 주제로 한 연구와 교육을 병행하고 있다. 시각, 언어, 음성, 행동 등 다양한 정보를 통합해 인간의 행동과 맥락을 이해하고 반응하는 인공지능 시스템을 주요 연구 대상으로 삼고 있으며, 학생들과 함께 새로운 형태의 AI를 설계하고 구현하는 연구 문화를 만들어 가고 있다.

  목차

1부. 과거의 물결: 상상에서 현실로

01. [1950년 ~ 1969년] 튜링의 수수께끼, 기계는 정말 생각할 수 있을까?
02. [1970년 ~ 1985년] 끝나지 않을 듯한 겨울의 터널
03. [1986년 ~ 1994년] 잊혀진 공식이 일으킨 혁명
04. [1995년 ~ 2004년] 컴퓨터, 세상을 향해 눈을 뜨다
05. [2005년 ~ 2013년] 이미지 한 장으로 세상을 바꾼 알렉스넷
06. [2014년 ~ 2018년] 더 가볍게, 더 빠르게: AI의 다이어트 시대

2부. 현재의 파도: 기술의 대전환

07. [2017년 ~ 2019년] 트랜스포머, AI 역사상 가장 극적인 반전
08. [2018년 ~ 2020년] CNN, 어텐션을 만나 다시 태어나다
09. [2020년 ~ 2021년] 노이즈를 뚫고 탄생한 창의력
10. [2020년 ~ 2022년] 초거대 모델, 말문이 트이다
11. [2022년 ~ 2023년] AI에 '인간의 생각'를 담는 법
12. [2024년] 손바닥 위의 AI 슈퍼컴퓨터

3부. 미래의 항해: 공존과 확장

13. [2024년 ~ 2025년] 묻고, 답하고, 상상하는 AI의 탄생
14. [2024년 ~ 2025년] AI 시대, 내 데이터는 안전할까?
15. [2024년 ~ 2025년] AI와 함께 살아가기 위한 최소한의 규칙
16. [2025년 ~ 2026년] 하룻밤 사이 현실이 되는 아이디어

3장. 휴머노이드: 로보틱스 산업의 新혁명

1. 로보틱스의 역사와 휴머노이드의 등장
2. 휴머노이드 기술 현황과 특성
3. 휴머노이드가 바꾸는 미래
4. 휴머노이드 상용화, 대중화를 위한 선결 과제
5. 휴머노이드 산업 구조와 핵심 플레이어

4부. 일상이 된 AI: 기술을 넘어 삶으로

17. [2025년 ~ 2030년] 수많은 AI가 협력하는 시대를 상상하다
18. [2025년 ~ 2030년] 기술을 넘어 생태계를 설계하다
19. [2030년 ~ 2035년] 미래의 AI는 어디로 향하고 있는가
20. [2030년 이후] 인공지능, 이제는 공기처럼

마치며: 생각하는 기계와 상상하는 인간

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