기계는 어떻게 생각하는가? (숀 게리시 저, 이수겸 역 / 이지스퍼즐리싱, 2019.12.27.)

머신러닝과 인공지능의 원리를 코드 한 줄 없이 설명해 주는 책. 마치 개발자가 자신의 프로젝트를 비전문가에게 최대한 상세하게 설명해 주는 느낌으로...★★★

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기계 학습에서는 이러한 기준을 특성(feature)이라고 한다. 마법은 이런 여러 특성을 결합해 레시피가 얼마나 좋은지를 나타내는 '레시피 점수'를 만들 때 일어난다. (p110)

구글 직원들은 왜 그렇게 흥분했을까? 1997년 IBM은 이미 딥 블루(Deep Blue)를 만들어 체스 세계 챔피언인 게리 카스파로프(Grarry Kasparov)를 꺽지 않았던가?
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자율 주행차를 만들 수 있는 이들이 왜 컴퓨터가 간단한 비디오 게임을 할 수 있다는데 그토록 깊은 인상을 받았을까? 컴퓨터가 비디오 게임을 할 수 있게 된 지 이미 몇 년이 지났는데도 말이다.
이 컴퓨터 프로그램이 그토록 인상적이었던 이유는 인간의 개입없이 프로그램 스스로 게임하는 방법을 배웠기 때문이다. (p156)

최근 20년간 인공 지능 커뮤니티를 열광시켰던 수많은 아이디어는 반세기 전인 1960년 후반에 비슷한 열기를 끌어냈던 것과 동일하다. 돌아보면 인공 지능 분야는 신경망에서의 진보와 체스, 바둑을 둘 수 있는 알고리즘의 개발, 콘퍼런스의 열기와 마이크로프로세서를 통해 기하급수로 성능 개선이 가능해진 하드웨어 등으로 끓어올랐다. 하지만, 이는 인공 지능 겨울이라 불리는, 인공 지능 부냐의 함흑기 바로 전에 일어난 일들이었다. 인공 지능 연구를 위한 자금은 몇십 년간 지원되지 않았다. 인공 지능이라는 단어는 일부 연구자들 사이에서 조롱고리가 되기까지 했다. 최근 20년의 부흥기가 찾아오기 전까지 1980년대와 1990년대 내내 이런 분위기가 남아 있었다. (p404)

실제로 컴퓨터 역사에서 중요한 진전은 차고에서 고독한 엔지니어 혼자 이뤄낸 경우는 없었다. 인공 지능과 기계 학습의 진전도 이와 마찬가지다. (p409)