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딥러닝 레볼루션

AI 시대, 무엇을 준비할 것인가

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테런스 J. 세즈노스키 지음| 안진환 옮김| 권정민 감수| 한국경제신문 |2019년 10월 29일 (종이책 2019년 10월 28일 출간)

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    출간일 2019년 10월 29일 (종이책 2019년 10월 28일 출간)
    포맷용량 ePUB(29.48MB, ISBN 9788947597005)
    • 주요 일간지 북섹션 추천도서 > 10월 주요일간지 소개도서 > 10월 주요일간지 소개도서

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책소개

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이 책의 주제어

# 인공지능 # 머신러닝 # 미래혁신 # 알고리즘 # 알파고 # 빅데이터

인공지능, 초연결, 초지능, 자율주행까지
모든 혁신은 딥러닝에서 시작되었다

4차 산업혁명, AI 시대의 미래를 예측하려면
딥러닝에 주목하라

‘스마트폰 혁명’ 이후의 새로운 패러다임은 무엇일까. 누구도 경험하지 못한 미래가 다가오고 있다. ‘딥러닝 혁명’이 바로 그것이다. 딥러닝 혁명에서 시작된 변혁은 산업, 교육, 경제, 문화, 전 영역에 걸쳐 가시화되고 있다. 새로운 패러다임 등장은 필연적으로 승자와 패자를 낳는다. 발 빠르게 적응하는 이와 그렇지 못한 이가 나뉘는 것이다. 얼마 전 소프트뱅크 손정의 회장이 문재인 대통령을 만나 자리에서 “첫째도 AI, 둘째도 AI, 셋째도 AI”라고 힘주어 말했다. 인공지능에 기업과 국가의 경쟁력이 달려 있으며, 인공 지능 개발에 모든 역량을 집중해야 한다는 것이었다. 실제로 4차 산업혁명 열풍과 알파고 충격 이후, 인공지능은 제조업, 통신, 자동차, 서비스업 등 산업뿐만 아니라 교육, 의료, 법조, 행정 등 우리 생활 모든 영역에 깊숙이 들어왔다. 빅데이터와 인공지능이 결합된 서비스가 나의 욕구를 나보다 먼저 정확하게 알고 상품을 추천을 해주는 일은 이제 너무 당연해서 특별하게 느껴지지 않을 정도다.

이제는 앞을 내다보는 질문이 필요한 시점이다. 이와 같은 변화가 어디서 시작되었고, 앞으로 어떻게 될 것이며, 나아가 우리는 무엇을 준비해야 하는지 말이다. 《딥러닝 레볼루션》의 저자 테런스 J, 세즈노스키는 인공지능 발전에 결정적 역할을 한 것이 딥러닝이라고 말한다. 딥러닝 없이는 지금과 같은 변화가 없었을 것이며, AI 시대의 미래를 예측하기 위해서는 딥러닝을 알아야 한다는 것이다. 모두의 각광을 받고 있는 빅데이터, 초연결, 자율주행 역시 딥러닝 없이는 불가능했을 성과다. “아무리 많은 데이터를 만들어내도 머신러닝(딥러닝)이 발전하지 않으면 아무 소용이 없다”는 말이 이를 압축적으로 보여준다.

이 책에서 신경과학과 머신러닝 분야의 대가인 세즈노스키는 통찰력 있게 인공지능의 과거와 현재를 돌아보고 미래를 조망한다. 딥러닝은 지금까지 이뤄낸 변화보다 앞으로 훨씬 큰 변화를 가져올 것이다. 하지만 여기에는 ‘궁극적으로’라는 단서가 붙는다. 그 시기가 앞당겨질지 아닐지, 발전의 결과물을 유리하게 이용할지 못할지는 전적으로 우리가 어떻게 하느냐에 달려 있다.
▶ 『딥러닝 레볼루션』 북트레일러


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딥러닝 레볼루션 도서 상세이미지

목차

추천사 006
감수자의 글 010
서문

1부 지능의 재해석
1장 머신러닝의 부상 024
2장 인공지능의 재탄생 061
3장 뉴럴 네트워크의 여명 076
4장 두뇌 방식의 컴퓨팅 093
5장 시각 시스템에서 얻은 통찰 112
· 연대표 133

2부 기술적 영향과 과학적 영향
6장 머신러닝의 미래
7장 알고리즘의 시대
8장 헬로, 미스터 칩스
9장 내부 정보
10장 인식
11장 자연은 인간보다 영리하다
12장 심층 지능
· 연대표

3부 다양한 학습 방법
13장 칵테일파티 문제...

저자소개

저자 : 테런스 J. 세즈노스키

Terrence J. Sejnowski

소크생물학연구소Salk Institute for Biological Studies의 프랜시스 크릭Francis Crick 석좌교수이자 캘리포니아대학교 샌디에이고 캠퍼스UCSD의 교수로 재직 중이다. 버락 오바마 행정부의 브레인 이니셔티브BRAIN Initiative에서 자문위원으로 활동했으며, 현재 인공지능 분야 최고 학회인 NeurIPS의 의장직을 수행하고 있다. 딥러닝 기술의 초석이 된 볼츠만 머신 알고리즘을 제프리 힌튼과 함께 개발한 것을 비롯해 뉴럴 네트워크의 학습 이론에 대한 다수의 논문을 발표했다.
머신러닝 및 신경과학 최고 권위자 중 한 명인 세즈노스키 교수는 한국에서 열린 ‘2018 인공지능 국제컨퍼런스’에 기조연설자로 참여해, ‘딥러닝 혁명’이라는 주제로 딥러닝의 현황과 미래를 통찰력 있게 조망한 바 있다. 그는 이 책에서 인공지능의 발전에 변곡점 역할을 한 딥러닝 기술이 현재에 이르기까지의 과정, 앞으로 딥러닝이 만들어낼 혁신과 변화에 대해서 풀어내고 있다.

역자 : 안진환

서울에서 태어나 연세대학교를 졸업했다. 현재 전문번역가로 활발히 활동 중이다. 지은 책으로 《한 줄만 잘 써도 Cool해지는 영작문》, 《영어 실무 번역》 등이 있으며, 옮긴 책으로는 《주목하지 않을 권리》, 《부자아빠 가난한 아빠 20주년 특별판》, 《넛지》, 《팀 쿡》, 《스티브 잡스》, 《조너선 아이브》, 《괴짜경제학》, 《빌게이츠 @ 생각의 속도》, 《노동의 미래》, 《전쟁의 기술》, 《천재들의 대참사》, 《창업자 정신》, 《이코노믹 씽킹》 등이 있다.

감수 : 권정민

세상은 데이터로 이뤄져 있다고 생각하며, 이를 잘 활용하고자하는 목표를 가지고 다양한 데이터 분석 및 활용 방안을 만들고 연구하는 것을 업으로 하고 있다. 카이스트KAIST 및 포항공과대학교POSTECH에서 산업공학과 전산학을 전공했으며, 다양한 산업군에서 데이터 분석을 수행하고 있다. 옮긴 책으로는 《빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍》, 《The R Book(Second Edition) 한국어판》, 《파이썬을 활용한 베이지안 통계》 등이 있으며 《인터넷, 알고는 사용하니?》를 감수했다.

책속으로

IBM의 토머스 J. 왓슨(Thomas J. Watson) 사장은 1943년에 이렇게 말한 것으로 유명하다. “아마도 전 세계적으로 컴퓨터에 대한 시장 수요는 다섯 대 정도가 될 겁니다.” 상상하기 어려운 것은 새로운 발명품이 어떤 용도에 쓰일 것이냐 하는 부분이다. 사실 이 부분에 대한 예측은 발명자 본인도 다른 사람들보다 그다지 나을 게 없다. 현재 딥러닝과 인공지능을 놓고 한편에서는 이상적인 시나리오를, 다른 한편에서는 종말론적 시나리오를 각양각색으로 펼쳐놓고 있지만, 가장 상상력이 풍부한 공상과학 소설가조차도 그것들의 궁극적인 영향은 짐작할 수 없다고 봐야 옳다.
_ 서문

딥러닝은 수학과 컴퓨터공학, 신경과학에 뿌리를 두고 있는 머신러닝의 한 분야다. 딥러닝 네트워크는 아기들이 자신을 둘러싼 세상을 배워나가는 것과 같은 방식으로 데이터를 통해 학습한다. 생생한 눈으로 시작해 점차 새로운 환경을 탐색하는 데 필요한 기술을 습득해나가는 아기들처럼 말이다. 딥러닝의 기원은 인공지능을 창출하는 방법에 관한 두 가지 다른 시각이 경합을 벌이던 1950년대의 인공지능 태동 시점까지 거슬러 올라간다. 하나는 로직과 컴퓨터 프로그램에 기초한 시각으로 수십 년 동안 인공지능 세계를 지배했으며, 다른 하나는 데이터로부터 직접 학습하는 방식에 기초한 시각으로 성숙 단계에 이르기까지 그보다 더 오랜 시간이 걸렸다.
오늘날의 기준으로 볼 때 컴퓨터가 보잘것없고 데이터 저장에 많은 비용이 들던 20세기에는 로직이 문제를 해결하는 효율적인 방법이었다. 숙련된 프로그래머들이 각각의 문제에 대해 서로 다른 프로그램을 작성했고, 문제가 클수록 프로그램도 커졌다. 하지만 컴퓨터의 역량이 커지고 빅데이터가 풍부해진 오늘날에는 학습 알고리즘을 사용해 문제를 해결하는 것이 더 빠르고 보다 정확하며 훨씬 효율적이다. 또한 동일한 학습 알고리즘이 서로 다른 문제를 해결하는 데 이용될 수 있다. 각각의 문제에 서로 다른 프로그램을 작성하는 것보다 훨씬 덜 노동 집약적인 솔루션이 나온다는 뜻이다.
_ 1장: 머신러닝의 부상

자율주행 자동차는 곧 수백만에 달하는 트럭 및 택시 운전사들의 생계를 파괴할 전망이다. 결국 도시에서는 승용차를 소유할 필요가 없어질 것이다. 언제든 자율주행 자동차가 1분 안에 나타나 목적지에 안전하게 모셔다줄 테니까 말이다. 직접 주차할 필요도 없으니 금상첨화가 아닐 수 없다. 현재 일반적인 승용차의 주행 시간은 4퍼센트에 불과하다. 이는 곧 차의 생애 중 96퍼센트의 시간 동안에는 어딘가에 주차해둬야 한다는 의미다. 자율주행 자동차가 상용화되고 도시 밖에 주차되는 시대가 오면 현재 도시에서 주차장으로 쓰이는 방대한 면적이 보다 생산적인 목적으로 재활용될 것이다. 도시 계획가들은 이미 주차장을 공원화하는 방안 등을 그려보고 있다.
자동차와 관련된 여러 다양한 비즈니스들도 영향을 받을 것이다. 보험사와 정비소가 대표적이다. 속도위반이나 불법주차도 없어질 것이다. 음주운전이나 졸음운전으로 인한 사망 사고도 크게 줄어들 것이다. 출퇴근길에 운전하며 소비하는 시간도 다른 목적에 쓰일 것이다. 미 인구조사국에 따르면 2014년 1억 3,900만 명의 미국인이 근무일 출퇴근길에 쓰는 시간은 평균 52분이었다. 이는 연간 총 296억 시간에 해당하며 보다 나은 용도에 쓸 수 있었던 340만 년이라는, 인간 삶의 귀한 시간이다. 헤매는 일 없는 질서정연한 운행으로 고속도로의 수용 능력이 4배 정도 증가할 것이다.5 그리고 운전대 없이 목적지를 찾아갈 수 있는 자율주행 차량이 일단 개발되어 널리 이용되면 차량 절도가 종식될 것이다. 자율주행 자동차가 상용화되기까지 물론 많은 규제와 법적 제약이 따르겠지만, 일단 그런 세상이 도래하면 우리는 완전히 신세계에서 살게 될 것이다. 트럭이 아마 지금부터 10년 정도 후에 가장 먼저 운전자 없는 차량으로 도로를 누빌 것이다. 택시는 15년 정도 후에 그렇게 될 것이고, 일반 승용차는 15년 후부터 20년 후 사이에 자율주행 차량으로 전환될 것이다.
_ 1장: 머신러닝의 부상

금융 서비스는 이른바 ‘핀테크(fintech)’라는 금융 기술의 기치 아래 보다 광범위한 변혁을 겪고 있다. 금융 거래에서 금융 중개자를 대체하는 안전한 인터넷 원장인 블록체인과 같은 정보기술은 아직까지는 소규모로 테스트되고 있지만 조만간 수십 억 달러 규모의 금융 시장을 파괴할 수도 있다. 머신러닝은 현재 대출 관련 신용 평가를 개선하고 비즈니스 및 재무 정보를 정확하게 전달하고 소셜 미디어에서 신호를 수집해 시장 동향을 예측하고 금융 거래에 생체 인식 보안을 제공하는 데 사용되고 있다. 세상에는 금융 데이터가 널려 있고, 가장 많은 데이터를 보유하면 누구든 승자가 된다.
_ 1장: 머신러닝의 부상

일자리의 전환

출판사서평

제조업, 통신, 자동차, 서비스, 교육, 의료, 법조, 행정까지
게임의 규칙을 바꾸고 있는 인공지능

인공지능은 어디까지 왔고, 어디로 향할 것인가
인공지능은 과연 인간의 지능을 따라잡을 수 있을 것인가

자율주행 자동차, 인공지능과 머신러닝을 통한 의료 진단, 딥러닝 시스템을 통한 법률 상담, 자동 거래를 통한 막대한 이익 등은 딥러닝 혁명이 만들어낸 변화들이다. 자율주행과 의료 영역을 중심으로 그 발전 양상을 좀 더 자세히 살펴보자.
자율주행차가 불러올 변화는 운전으로부터의 해방과 도로 주행이 보다 안전해지는 수준을 훨씬 넘어선다. 우선 언제 어디서든 자율주행차를 쓸 수 있게 되면 자연스럽게 소유 개념이 달라질 것이다. 부르자마자 1분 만에 인공지능이 안전하게 운전하는 자동차가 온다면 굳이 차를 소유할 필요가 없기 때문이다. 자율주행 자동차가 상용화되고 도시 밖에 주차를 하는 시대가 오면 현재 도시에서 주차장으로 쓰이는 방대한 면적이 생산적인 목적으로 재활용될 것이다. 실제로 도시 계획가들은 이미 주차장을 공원화하는 방안 등을 그려보고 있다. 이는 도시의 형태를 완전히 뒤바꿀 것이다. 자동차와 관련된 여러 산업군이 영향을 받는 것은 물론이다. 보험사와 정비소가 대표적이다.
의료계는 어떨까. 머신러닝이 발전하고 빅데이터를 이용할 수 있는 여러 문제에 적용됨으로써 변혁을 겪게 될 전망이다. 의료 진단이 대표적인 예다. 환자 수백만 명의 기록을 활용할 수 있게 되면서 더욱 정확해질 것이다. 암 진단에서 딥러닝의 예측과 전문의의 판단이 결합된 경우 0.995라는 거의 완벽한 정확도가 나왔다. 인간과 인공지능이 힘을 합쳤을 때 더 나은 수행력이 나온 이유는 전문의와 딥러닝 네트워크가 동일한 자료를 서로 다른 방식으로 보기 때문이다. 이는 곧 인간과 기계가 경쟁하기보다는 공조하는 미래가 열릴 것이며 보다 많은 생명을 살릴 수 있게 될 것이라는 의미다.
이와 같은 놀라운 변화는 수많은 데이터를 해석하고 응용하게 됨으로써 가능해졌다. 그리고 여기서 핵심적인 역할을 하는 것이 머신러닝과 딥러닝이다. 세즈노스키 교수는 이렇게 말한다. “데이터를 가공해 정보로 만들어내는 정제소 역할을 하는 것이 머신러닝(딥러닝)이다. 아무리 많은 데이터를 만들어내도 머신러닝(딥러닝)이 발전하지 않으면 아무 소용이 없다.” 머신러닝과 딥러닝 없이는 수많은 데이터도 의미가 없다는 뜻이다.
한편 인공지능 개발 초기, 많은 연구자들은 로직을 통해서 인공지능을 구현할 수 있다고 생각했다. 그리고 이들이 주류 학파의 위치를 점하고 있었다. 세즈노스키는 이에 대해 도전장을 내밀었다. 인공지능을 현실화시키기 위해서는 인간이 학습하고 응용하는 방식을 이해해야 하는데, 인간은 로직을 통해서 학습하지 않는다는 것이었다. 이는 인공지능을 신경과학과 떼놓고 말할 수 없는 이유이기도 하다.
세즈노스키를 비롯한 몇몇 과학자들이 개발한 AI의 새로운 버전은 로직 대신 데이터를 기반으로 하는 방식이었다. 딥러닝은 아기가 세상을 경험하는 것과 동일한 방식으로 데이터를 통해 학습한다. 그렇게 새로운 눈으로 출발하여 처음 접하는 환경을 다루는 데 필요한 기술을 하나씩 습득해나가는 것이다. 학습 알고리즘은 원시 데이터에서 정보를 추출해 그런 정보로 지식을 만들고 그런 지식을 이해의 토대로 삼으며 그런 이해로 지혜를 쌓는다. 물론 이와 같은 모델은 초기에 데이터를 확보하는 데 어려움을 겪었고, 컴퓨터가 데이터를 처리할 만큼의 수준에 오르지 못해 발전 속도가 더뎠다.
하지만 2016년 알파고를 통해서 전 세계가 똑똑히 보았다. 딥러닝이 세상의 모든 것을 변화시키는 인공지능 혁명의 중심에 서게 된 것을 말이다. “알파고가 이겼다, 우리는 달에 착륙했다.” 2016년 봄 인공지능 바둑 프로그램 알파고가 이세돌 9단을 꺾은 직후, 구글 딥마인드 최고경영자 데미스 허사비스가 트위터에 올린 글이다. 인공지능 개발의 성취와 앞으로 펼쳐질 인공지능의 역사에 새로운 출발을 알리는 상징적인 사건이었다.
달에 도착한 다음에는, 달에서 어떻게 잘 살아갈지를 고민해야 한다. 인공지능은 과연 인간의 지능을 뛰어넘을 수 있을 것인가? 머신러닝과 딥러닝은 어떤 미래를 가져다 줄 것인가? 저자는 인간 지능의 진화와 인공지능의 진화라는 두 개의 축으로 위 질문에 대한 답을 풀어간다. 분명한 건 인공지능의 발전은 인간의 지능에 대한 이해와 따로 떼놓고 얘기할 수 없으며, 인간에 대한 이해가 곧 인공지능의 발전으로 이어질 것이라는 점이다. 저자는 말한다.

현재 딥러닝과 인공지능을 놓고 한편에서는 이상적인 시나리오를, 다른 한편에서는 종말론적 시나리오를 펼쳐놓고 있지만, 어느 누구도 그것들의 궁극적인 영향은 예측할 수 없을 것이다. 사실 우리
에게 주어진 선택지는 별로 없다. 제대로 알고, 미리 준비하는 것. 이상적 시나리오든, 종말론적 시나리오든 미래의 방향 또한 사전 준비에 들인 노력과 시간에 의해 달라질 것이다. 한 가지는 확실하다. 인공지능과 관련한 모든 기술은 가공할 만큼 빠르게 발전하고 있으며, 인간 사회의 모든 영역에 걸쳐 영향을 끼치고 있다. 기술의 발전 속도와 영향의 정도는 날로 높아지고 있는데, 안전벨트에 몸을 맡긴 채 움츠리는 것은 올바른 반응이 아닐 것이다.

머신러닝 및 신경과학 분야 최고 학회 NeurIPS 의장이 말하는 인공지능의 모든 것
인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 제대로 알고 싶다면
첫 번째로 봐야 할 책!

《딥러닝 레볼루션》은 총 3부에 걸쳐 인공지능과 딥러닝의 활용 현황, 인공지능으로 변화할 미래 모습과 이를 대하는 관점, 인공지능과 딥러닝 기술의 발전 과정에 대해서 이야기한다. 1부 경우 딥러닝의 실제 적용 사례를 사례를 들어가며 현재의 발전상을 보여준다. 주식거래, 자율주행차, 교육, 게임, 헬스케어, 번역, 음성인식, 사물인식 등이다. 2부에서는 미래의 인공지능 기술에 대한 조망과 더불어 인공지능과 관련 기술을 바라보는 다양한 관점을 보여준다. 대가의 시선으로 앞으로 펼쳐질 변화의 모습을 가늠해보고, 인공지능에 대한 다양한 시각을 접하는 기회가 될 것이다. 마지막 3부에서는 인공지능과 딥러닝 발전 과정에 있었던 다양한 연구와 그 사이 등장한 여러 알고리즘의 원리와 직관을 차근차근 살펴본다. 저자의 깊이 있는 설명을 통해, 인공지능 발전의 역사와 머신러닝의 이론적 기초를 이해할 수 있을 것이다.
세즈노스키 교수는 현재 인공지능 분야 최고 학회인 NeurIPS의 의장이며, 2018년 한국에서 과기정통부 주최로 열린 ‘2018 인공지능 국제컨퍼런스’에 기조연설자로 참여한 바 있다. 또한 노벨상의 산실인 소크생물학연구소의 석좌교수로 재직 중이다. 머신러닝과 신경과학 분야의 세계적 권위자가 몇 십 년에 걸친 경험과 연구를 집대성한 기록인 만큼 이 책은 쉽지만은 않다. 다행인 점은, 그가 뛰어난 작가라는 사실이다. 공학적인 차원에서 전문가만 이해할 수 있는 책이 아니라 누구든 약간의 노력을 기울인다면 이해할 수 있는 책을 써냈다. 또한 제프리 힌튼, 프랭크 로젠블랫, 마빈 민스키, 놈 촘스키 등 인공지능 분야뿐만 아니라 현대 지성사에서 빼놓을 수 없는 학자들의 생생한 일화와 치열한 논쟁이 곳곳에 담겨 있어 한 편의 역사책을 읽는 듯한 기분이 들게 한다.
만약 누군가 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 알고자 한다면 《딥러닝 레볼루션》은 첫 번째 리스트에 올려야 하는 책이다. 그리고 이 책을 읽은 사람과 읽지 않은 사람의 차이는 크게 날 것이다.

[책속으로 이어서]
1939년도에 상영된 고전 뮤지컬 영화 〈오즈의 마법사〉에서는 허수아비가 〈내게 뇌만 있다면(If I Only Had a Brain)〉이라는 노래를 부른다. 허수아비가 몰랐던 것은 그가 이미 뇌를 갖추고 있었다는 사실이다. 뇌가 없었다면 노래는커녕 말도 한마디 못했을 것이다. 다만 그의 뇌는 생긴 지 고작 이틀밖에 안 된 상태였고, 따라서 그의 진정한 문제는 뇌가 아니라 경험의 부재였다. 시간이 흐르면서 그는 세상에 대해 배워나가고 결국은 오즈의 모든 인물 가운데 가장 현명한 존재로 인정받는다. 그는 자신의 한계를 알 정도로 현명했다. 대조적으로 틴 우드맨(Tin Woodman)은 〈내게 심장만 있다면(If I Only Had a Heart)〉을 불렀다. 그와 허수아비는 뇌를 갖는 것과 심장을 갖는 것 가운데 어느 것이 더 중요한지를 놓고 열띤 토론을 벌였다. 실세계에서는 물론이고 오즈에서도 인지와 감성이 조화를 이뤄 행동과 학습에 정교한 균형을 가하며 인간 지능을 창출한다. 이 고전 뮤지컬을 인용한 이유는 이 장의 주제가 ‘인공지능에 뇌와 심장만 있다면(If AI Had Only a Brainand a Heart)’이기 때문이다.
_ 4장: 두뇌 방식의 컴퓨팅

오늘날 머신러닝 알고리즘은 수천 개의 뉴런으로부터 생성되는 동시 기록의 분석, 자유롭게 움직이는 동물의 복잡한 행동 데이터의 분석, 순차적 전자현미경 디지털 이미지의 3차원 해부학적 회로 재구성의 자동화 등에 사용되고 있다. 인간의 뇌를 역설계한다면 자연에 의해 발견된 수많은 새로운 알고리즘에 대해 알 수 있을 것이다.
_ 6장: 머신러닝의 미래

기초과학에 의해 개발된 기술은 상용화되기까지 대략 50년의 시간이 소요된다. 20세기 초반 10여 년 동안 상대성과 양자기계 분야에서 이룩한 위대한 발견은 20세기 후반의 CD플레이어와 위성위치파악장치(GPS), 컴퓨터 등의 등장으로 이어진 바 있다. 1950년대의 DNA와 유전자 코드의 발견은 의학 분야의 애플리케이션과 기업식 농업의 발전으로 이어졌고 오늘날의 경제에까지 그 파급효과가 미치고 있다. 브레인 이니셔

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