AI의 원리를 이해하기 위한 필수 수학 지식, 책 "AI를 위한 필수수학"

인공지능이라는 기술은 어느덧 소수 개발자만이 향유하던 고급지식이 아니라 chatgpt를 기점으로 일반 대중들에게도 정말 친숙하게 접할 수 있는 쉬운 도구가 되었습니다.

단순 유저로서 이미 서비스되는 AI를 쓰는 건 어렵지 않습니다. 또, 이미 API, 프레임워크로 제공되는 AI 개발도 점점 진입장벽이 낮아지고 있습니다. 그럼에도 AI라는, 인간의 두뇌를 흉내내는 딥러닝 기술, 인간의 학습과정을 닮아가는 강화학습을 그 원리부터 이해하려면 기저에는 모두 수학이 깔려있습니다.

 

 

 

이 책에서 다루고 있는 내용은 1. 인공지능 수학을 왜 배워야 하는지, 필요성에 대한 부분과 2. 인공지능에서 핵심인 "데이터"에 대한 설명과 사전지식으로 알아야 하는 확률/통계 개념, 3. 인공지능 애플리케이션의 핵심이 되는 수학적 개념들을 통해 데이터에 함수를 최적화 시키는 방법, 4. 신경망을 위한 최적화, 5. 컴퓨터비전을 위한 합성곱 신경망(CNN) 관련 수학적 설명, 6. 이미지처리, 자연어처리, 소셜미디어를 위한 특이값 분해 연산, 7. 자연어처리를 위한 벡터화와 시계열 분석에 관한 수학, 8. 요즘 시대에 절대 이슈가 되고 있는 생성모델에 관한 수학, 9. 그래프 모델, 10. 운용 과학, 11. 확률이론, 12. 다양한 수학적 논리체계, 13. 인공지능과 편미분 방정식, 마지막으로 인공지능에 대한 고찰을 하는 14. 인공지능, 윤리, 수학, 법률, 정책 내용입니다.

 

이 책에서 좋았던 점은 너무 수학적인 개념 하나하나를 깊이 파고든다기 보다는, 인공지능의 요소 기술들과 개념, 응용분야가 어떻게 수학적으로 설명되고 연결되는가에 초점을 맞추었기 때문에 정말 "AI를 위한" "필수" 수학을 잘 선정하여 망라한 책이라는 점입니다. 딥러닝 관련 논문을 읽을 때마다 항상 왜 이런 수식을 사용했는가, 이 수학적 논리가 왜 이 알고리즘에 표현되는 것인가 막혔던 부분들이 많았습니다.

 

그런데 이 책을 읽으면서 수학과 AI의 적절한 연결을 통하여 수학을 전공하지 않았더라도 어느정도 논문을 이해할 수 있겠다는 자신감이 생기고, 논문을 쓸 때도, 혹은 AI와 관련하여 수학적 설명이 필요할 때도 도움을 많이 얻을 수 있을 것 같습니다. 책의 저자가 왜 "어떤 수학을 사용하고, 왜 수학이 필요하며, 정확히 인공지능의 어느 부분에서 사용되는가?"라는 부분을 유념하면서 책을 썼다고 했는지 책을 읽으면서 많이 느껴졌습니다.

 

또, 각 chapter들을 최대한 독립적으로 구성하여 관심있는 분야의 chapter부터 읽더라도 무리가 가지 않도록 각 chapter의 내용이 그 안에서 충실하게 구성이 되어 있었습니다. (물론 많은 걸 다루다 보니 책이 다소 두껍기는 합니다.)

 

이 책에서 저자는 본인의 생각을 언급합니다. "인공지능은 수학의 여러 분야를 깔끔하게 연결했다"고, 그리고 이는 "우연이 아닐지도 모르며, 수학은지능에 가까운 가장 적합한 언어이고, 지능이 수학 덕에 가장 편하게 표현되는 것일지도 모른다" 고 말입니다. 문득 수학 안에서 모든 것들이 설명 가능한 것처럼 느껴질 때 세상은 시뮬레이션 된 것일까? 라는 막연한 두려움이 느껴지는데 인공지능 분야도 그렇지 않을까 생각이 듭니다. 

 

그렇기 때문에 더욱 고도화될 AI의 밑바탕을 조금이나마 이해하기 위해서는 각 AI의 개념과 수학적 원리가 매핑된 몇 안 되는 책들 중 하나인 이 책을 읽어보는 것을 추천드리고 싶습니다.

   "한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."