음 책은 비추. 개념설명은 아주 초보적이지만 상상은 너무 멀리갔다.

18p 당연히 단점도 있다. 바로 인간의 주체상이 약해진다는 점이다. 극단적으로 말하면 인공지능에 의한 연결이란 것이 무엇을 말하든 인공지능, 즉 기계에게 결정을 맡겨버린다는 것이다. 이러한 이유로 인간의 주체적 결정 및 자유의지에 대한 질문이 제기된다.

29p 1956년 컴퓨터 과학자들이 모인 다트머스 회의에서 과학자 존 매카시가 ‘인공지능’이라는 명칭을 제안했으며, 최초로 AI라는 단어가 과학자들 사이에서 사용되기 시작했다. 당시에는 자연언어 처리에 의한 기계 반역 등이 주목을 받았다. ‘제1차 인공지능 붐’의 도래다.
제1차 인공지능 붐 당시 여러 문제가 지적되었고 1965년 기계 번역에 대한 비판적인 보고서가 나오면서 인공지능 연구는 한순간에 시들었다. ‘제2처 인공지능 붐’은 1970년대 후반부터 1980년대에 걸쳐 일어났다. 이 시점에 이미 ‘퍼셉트론’이러는 오늘날의 딥러닝이 시작되었다.(중략) 그 과정에서 퍼셉트론이 발전하면서 ‘신경망’이 탄생했다. 신경망이란 한마디로 인간의 뇌 신경세포 시스템과 비슷한 구조로 뇌를 모방한다는 발상이다.
신경망의 실현은 오늘날의 딥려닝을 만들었다. 그러나 제2차 인공지능 붐 당시에는 뇌의 단층구조를 모바하고 싶어도 3층 구조를 실현하는데 그쳤다. 2000년대 후반에 들어서면서 컴퓨터 기능이 향상하고 제어 기술 연구가 발전하면서 4층, 5층 구졸르 실현하게 되었다. 네트워크의 층이 깊어지면 깊어질수록 음성 및 영상을 인식하는 정밀도가 향상된다. 즉 심층학습(딥러닝)이 가능해진 것이다. 그렇게 제3차 인공지능 붐이 탄생해 오늘날에 이르렀다.

p80 현재 인공지능은 수준에 따라 다음의 두 가지로 분류도니다. 첫째는 지금까지 이야기한 딥러닝에 의한 화면 인식처럼 인간의 의식 능력을 무언가로 트화한 인공지능이다. 이를 ‘특화형 인공지능’이라고 부른다. ‘약한 인공지능(Narrow AI)’이라고도 한다. 또 다른 하나는 인간과 동등하게 혹은 인간 이상의 지성을 가진 ‘범용 인공지능(artificial general intelligence;AGI)’으로, ‘강한 인공지능(strong AI)’이라고도 부른다.