AI와 함께 걷기

프롤로그 인공지능 공부, 어디서부터 시작해야 할까요?
part 1 AI와 첫 만남: 개념, 역사 그리고 사람 이야기

01 인공지능이란 무엇일까요?
1. AI의 정의와 분류
2. AI는 어떤 지식을 바탕으로 만들어졌을까요?
3. AI의 탄생과 성장 이야기
4. 오늘날 AI는 어떤 기술들로 이루어져 있을까요?
5. AI가 주는 이점과 함께 생각해 봐야 할 위험은?
6. AI의 미래와 함께 풀어야 할 과제는 무엇일까요?
7. AI 시대, 우리는 무엇을 배우고 준비해야 할까요?

02 지능형 에이전트란?
1. 지능형 에이전트의 구조: 환경·센서·행동
2. 에이전트가 만나는 세상은 어떤 모습일까요?
3. PEAS 프레임워크: 에이전트를 이해하는 네 가지 키워드
4. 다양한 에이전트의 유형: AI의 사고방식도 다 다르답니다

part2 AI의 두뇌: 탐색, 추론, 학습의 원리

03 AI의 문제 해결 능력: 탐색이란?
1. 문제 해결 에이전트: 목표를 향해 나아가는 AI
2. 문제를 이해하는 방식: 상태 공간이란?
3. AI는 어떤 길부터 살펴볼까요?: 탐색 트리와 전략
4. 탐색의 다양한 적용 사례

04 복잡한 환경에서의 AI는 어떻게 움직일까요?
1. 상황에 따라 바뀌는 계획: 조건부 계획이란?
2. 눈으로 다 못 보더라도 추측하며 움직이는 AI
3. 지도가 없어도 길을 찾는 법: 온라인 탐색
4. 전체를 몰라도 한 걸음씩 나아가기: 지역 탐색 알고리즘

05 제약이 있는 문제, AI는 어떻게 풀까요?
1. 제약 만족 문제(CSP)란?: 조건 많은 퍼즐처럼
2. 똑똑하게 제약을 피하는 AI의 전략
3. 구조를 파악하면 쉬워지는 복잡한 문제
4. CSP 적용 사례와 해결 도구 한눈에 보기
5. 요즘 AI는 이렇게도 풀어요: 신경망과 CSP

06 게임 속 AI, 경쟁 상황에서의 똑똑함
1. AI는 경쟁 상황을 어떻게 판단할까요?
2. 승부 전략: 미니맥스와 알파-베타 가지치기
3. 제한된 정보 안에서의 똑똑한 판단
4. AI가 스스로 배우는 방법: 몬테카를로 트리 탐색
5. 여러 명이 함께하는 게임에서는 어떻게 할까요?
6. 게임 속 AI, 한계는 어디일까요?

07 AI는지식을 어떻게 표현하고 사용할까요?
1. 지식 기반 에이전트란?
2. 명제로 지식을 표현하는 법
3. AI는 어떻게 추론하고 판단할까요?
4. 결합법 추론과 문제 해결 방법

08 불확실한 상황에서 AI는 어떻게판단할까요?
1. 확실하지 않아도 '최선의 선택'을 하는 법
2. 확률의 기본 개념
3. 베이즈 정리: 추론의 핵심 도구
4. 나이브 베이즈: 단순하지만 강력한 분류 모델
5. 움푸스 세계로 보는 '확률로 움직이는 AI'
6. 현대 AI에 쓰이는 확률 모델들
7. 복잡한 계산을 줄이는 방법들
8. 확률 모델의 한계와 윤리 문제

09 AI는 어떻게 결정을 내릴까요?
1. 믿음과 욕구를 결합해 결정을 내리는 법
2. AI가 일관된 판단을 하려면?: 선호의 규칙
3. 효용 함수: 사람의 '선호'를 점수로 만든 것
4. 다양한 조건 속에서의 선택: 다중 속성 효용
5. 복잡한 결정 구조: 의사결정 네트워크
6. 정보를 얻는 데 드는 가치란?
7. 모호한 선호와 인간 존중

part3 AI는 어떻게 배우고 활용될까요?

10 머신러닝의 기초와 실제 적용
1. 머신러닝의 큰 그림: 무엇을, 어떻게 배우나
2. 지도학습을 깊게 보기: 문제의 형태, 모델, 학습의 내부 구조
3. 새로운 데이터에서도 잘 작동하게 만들기: 일반화와 과적합·과소적합
4. 데이터를 나누는 이유: 훈련·검증·테스트와 성능 평가 방법
5. 성능을 올리는 실전 도구: 전처리·특징·과적합 방지·하이퍼파라미터 튜닝
6. 운영에서 성능을 지키는 법: 드리프트·모니터링·재학습

11 딥러닝과 언어의 세계
1. 인공신경망: 뇌를 닮은 컴퓨터
2. CNN: 이미지를 잘 보는 신경망
3. RNN: 순서를 기억하는 신경망
4. 트랜스포머와 어텐션 : 문장의 맥락을 한눈에 읽는 구조
5. 사전학습 언어 모델: 먼저 배우고 나중에 활용
6. GPT가 '챗GPT'가 되기까지

part4 AI와 미래 사회: 윤리, 책임 그리고 인간다움

12 AI 시대, 우리는 어떤 선택을 해야 할까요?
1. 인간다움이란?: AI 시대의 철학적 질문
2. AI 윤리와 편향: 공정한 기술이란 무엇일까요?
3. AI의 안전성과 통제 가능성
4. 범용 AI가 바꿀 미래
5. 인간 중심 AI, 어떻게 설계할 수 있을까요?
6. AI 시대의 글로벌 규범과 사회적 책임

에필로그 이제, 당신은 AI와 함께 걸을 수 있습니다?
부록 1 AI 용어 표준 띄어쓰기·표기 규칙?
부록 2 AI 분야에서 자주 사용되는 AI 용어 정리?

이천우 지은이는 36여 년 동안 국립창원대학교 교수로 재직하며 강의와 연구에 힘써 왔다. 가르치는 일을 소명처럼 여기며 학생들과 함께했고, 오랜 교수 생활을 마친 뒤에도 배움을 멈추지 않았다. 퇴직은 끝이 아니라 또 다른 시작이었다. 그 새로운 길위에서 지은이는 AI라는 낯설지만 흥미로운 세계를 만나게 되었다.
처음부터 AI가 쉬웠던 것은 아니다. 새로운 용어와 빠르게 변하는 기술 앞에서 막막함도 있었고, 익숙하지 않은 도구를 다루며 시행착오도 겪었다. 그러나 지은이는 직접 배우고, 써 보고, 실패하고, 다시 시도하는 과정을 통해 점차 AI와 가까워졌다. 그 과정에서 AI는 단순히 명령을 내리는 기계가 아니라, 생각을 정리하고 글을 다듬으며 새로운 아이디어를 함께 찾아가는 동반자에 가깝다는 사실을 체감했다.
AI를 공부하고 활용하면서 지은이는 많은 사람들이 AI에 관심은 있지만 막상 어디서부터 시작해야 할지 몰라 망설이고 있음을 알게 되었다. 특히 디지털 기기에 익숙하지 않은 사람들과 기술을 접할 기획가 적었던 사람들은 AI 시대로의 변화 앞에서 더 큰 부담을 느낄수 있다. [AI와 함께 걷기]는 바로 이러한 문제의식에서 출발한 책이다. AI를 잘 아는 사람만을 위한 책이 아니라, AI가 궁금하지만 아직 낯선 사람들도 편안하게 읽을 수 있는 안내서가 되기를 바라는 지은이의 마음이 담겨 있다.
현재 지은이는 브런치 작가이자 AI 활용 대중화의 안내자로서 글쓰기와 강의를 이어가고 있다. 지은이가 바라는 것은 거창한 기술의 과시가 아니다. AI를 몰라 주저하는 사람들, 디지털 변화 앞에서 자신감을 잃은 사람들, 새로운 배움 앞에서 망설이는 사람들이 조금이라도 쉽게 첫걸음을 내딛도록 돕는 일이다. 지은이 또한 늦은 배움의 길에서 막막함과 시행착오를 겪었기에, AI가 또 하나의 장벽이 아니라 더 많은 사람들이 새로운 가능성으로 건너갈 수 있도록 돕는 사다리가 되기를 바란다. 그래서 오늘도 배우고, 쓰고, 나누는 일을 이어가고 있다.