이 책은 인공지능을 다양한 관점에서 이해할 수 있도록 안내하고 실무에 적용하기 위한 영감과 경험을 제공하는 데 목적이 있다. 그간 인공지능을 주제로 다양한 책이 출간되었다. 인공지능을 트렌드로 이해하기 위한 시장 분석 서적도 있고, 머신러닝이나 딥러닝 알고리즘을 설명하고 학문적으로 도움을 주는 책도 있다. 또한 파이토치나 텐서플로 같은 인공지능 오픈소스를 기반으로 구현 방법에 집중하는 기술 서적이나 자연어 처리와 챗봇같이 특정 영역을 대상으로 하는 서적 들도 쏟아져 나오고 있다.
인공지능과 관련된 이해 관계자들은 주로 알고리즘을 연구하는 석o박사 연구가, 프로그램 개발자뿐만 아니라, 사업을 언제 어떻게 추진할지 결정해야 하는 직책자, 서비스와 솔루션을 설계하고 사업화해야 하는 기획자와 개발 리더, 고객을 설득하고 제안하는 영업 담당자 등 다양한 사람들이 연결되어 있다.
인공지능 기술을 연구하고 확산해야 하는 담당자로서, 이러한 다양한 역할의 사람들이 서로 다른 언어, 서로 다른 이해의 깊이로 인해 상호 협력하는 데 많은 어려움을 겪는 것을 보아왔다. 인공지능이라는 공통요소를 공유하지만 각기 다른 역할을 하는 각 분야 담당자들이 좀 더 서로의 영역에 대해 이해하는 데 도움이 되기를 바라는 마음에서 책을 쓰게 되었다.
이 책에서는 인공지능을 활용한 다양한 서비스 유형을 이해하고, 머신러닝과 딥러닝을 포함한 대표적인 기술에 대한 설명과 실습을 통해 엔지니어의 실무를 이해할 수 있다. 또한, 직접 알고리즘을 개발하는 것뿐만 아니라 글로벌 기업들이 제공하는 인공지능 서비스와 활용 분야도 이해할 수 있다. 따라서 이 책에서 설명하는 인공지능 시장과 사례 유형, 학문적 이해, 최신 인공지능 알고리즘 개발, 인공지능 서비스 활용 등의 다양한 옵션 중에서, 각자 상황에 맞게 인력 구성이나 회사 상황, 시기 등을 고려해 최선의 선택을 해야 한다는 점을 독자 여러분이 공감할 수 있기 바란다.
어느새 2017년 하고도 9월이 지나가고 있다. 기술의 흐름이 참 빠르다는 생각이 든다. 뉴스처럼 기술도 스쳐 지나가듯이 새로운 기술들이 쏟아져 나온다. 돌이켜 보면 정말 새로운 기술인가 헛갈리기도 한다. 빅데이터, 클라우드, IoT, AI 등 모두가 처음 등장한 기술들도 아니다. 마치 패션의 유행이 사이클을 타듯이 기술들도 순환하는 듯하다. 분산 컴퓨팅이 클라우드라는 이름으로, 유비쿼터스가 IoT라는 이름으로, AI는 기술 요소만 딥러닝의 대세로 바뀌었을 뿐 돌고 돈다. 어찌 보면 기술도 기계(하드웨어 성능 발전과 가격 하락)와 기름(오픈소스)이 버무려져 선순환되고 있는 것 같다. 두 요소의 성숙도가 어느 수준에 도달하고 나서부터는 기술의 발전 속도가 감당하기 힘들 정도로 빨라지고 있다. 예전에는 기술 트렌드를 따라 갈 수 있다고 여겼다면, 요즘은 뉴스에서 기사 보듯이 새로운 기술들이 쏟아진다.
인공지능도 두 가지 재료를 만나 크게 성장하고 있다. 돌고 도는 기술이지만 한 바퀴 돌 때마다 이전에는 하지 못했던 한계를 한꺼풀씩 벗음으로써 새로운 기대감을 갖게 한다. 그러다가 기대와는 다른 기술적 한계에 다시 한 번 실망하고 다음번 싸이클로 넘어가기도 한다.왓슨은 운 좋게도 그러한 기술적 발전의 사이클에 주기가 맞아 많은 기대와 우려를 한 몸에 받고 있다. 하지만 한편, 왓슨은 기술뿐 아니라 서비스와 브랜드로서 포지션을 하고 있다. 기술적 한계에 대한 검토도 중요하지만 사용자 입장에서는 무엇을 할 수 있을까에 집중하려고 한다. 왓슨은 서비스에 집중한다. 인공지능인지 의심이 갈 정도로 기술이 외부에 드러나 있지 않고 서비스를 노출한다. 오히려 이러한 점이 고객이 활용에만 집중할 수 있도록 도와준다. 설치도 필요 없도록 클라우드로만 서비스를 제공하므로, 고객은 복잡한 고민을 뒤로 하고 서비스에 더욱 집중할 수 있다. 엔지니어나 전문가가 아니어도 얼마든지 왓슨을 사용해 볼 수 있다. 이것이 왓슨의 가장 큰 장점일 테다. 부족한 점에 아쉬워 하기보다 할 수 있는 것에 집중한다면 생각지 못한 재미를 비즈니스에 녹일 수 있을 것이다.
긴 여름이 지나고 이제 날씨도 점점 싸늘해지고 있다. 생각보다 번역 기간이 오래 걸렸다. 단순 번역으로 생각하고 시작한 일이 거의 새 책을 쓰는 만큼의 노력이 들어갔다. 모쪼록 이 책이 다양한 독자들에게 조금이나마 인공지능과 왓슨을 이해시키는 데 도움이 되기를 희망한다.
이 책의 목적은 자연어 처리의 기본부터 최신 기술인 딥러닝과 챗봇까지 컴퓨터 언어학의 관점에서 이해하는 것이다.
기존의 책들은 자연어 처리를 설명하기 위해 NLTK를 이용했지만 이 책은 실무에서 사용할 수 있는 스파이시를 이용한다.
텍스트 데이터의 중요성에서 시작해 문자를 다루는 기본적인 파이썬 함수, 알고리즘을 통한 텍스트의 토큰화, 품사 태깅, 개체명 인식, 의존 구문 분석 등과 같은 기본 분석 방법과 대표적인 벡터화 표현 방법을 설명한다.
고급 토픽 모델링과 군집화, 분류, 유사 질의 및 감정 분석 및 챗봇, 다양한 고급 텍스트 분석 방법과 잘 알려진 딥러닝 알고리즘에 이르기까지의 다양한 주제를 빠짐없이 다루고 있다.
예제를 설명하기 위해 최근 데이터 분석 및 딥러닝을 위한 개발 언어로 인지도가 높아지고 있는 파이썬 언어를 사용해 텍스트 분석에 활용될 수 있는 다양한 데이터 출처를 알려준다.
자연어 처리를 위한 수학적 이론에 집중하기보다는 컴퓨터 언어학의 관점에서 설명하고 실습으로 확인하는 과정을 통해 쉽게 이해할 수 있도록 해준다.
이 책을 통해 자연어 처리의 기본부터 고급 응용에 이르기까지 전체를 이해하는 신비한 경험을 하기 바란다.
