들어가며 6

제1장 쇼기의 기계학습 - 프로그래머로부터 졸업하다 13
명인을 쓰러뜨릴 프로그램은 명인만이 짤 수 있을까? 15
애초에 컴퓨터란 게 뭘까? 19
쇼기 프로그램은 어떻게 짜나? 22
쇼기에서 말하는 탐색과 평가’ 28
평가 방식 구축하기 31
인공지능의 겨울 33
인간의 생각을 이해하는 건 포기했어 38
쇼기 AI가 체스 AI보다 20년 늦게 등장한 이유 43
인간을 이기기 어려운 이유, 경우의 수가 많아서? No! 44
컴퓨터에게 쇼기가 어려운 이유 47
컴퓨터에게 쇼기와 체스의 본질적 차이란? 49
컴퓨터 쇼기의 기계학습 53
기계학습의 약점과 이를 해결하기 위한 시도들 59
포난자의 성장 65
전왕전(電王戰) 68
프로그래머로부터 졸업하다 73

제2장 흑마술과 딥러닝 - 과학으로부터 졸업하다 77
기계학습이 초래한 ‘해석성’과 ‘성능’의 트레이드오프 79
흑마술이 되어가는 포난자 81
‘나태한 병렬화’라는 흑마술 83
딥러닝, 인공지능에 날개를 달다 87
딥러닝의 원리와 역사 90
딥러닝의 뼈대, ‘드롭아웃’이라는 흑마술 94
딥러닝, 어디까지 와 있나 98
딥러닝과 지능의 본질은 ‘이미지’? 103
환원주의적 과학으로부터 졸업하다 105

제3장 바둑과 강화학습 - 천재로부터 졸업하다 109
인공지능이 예상보다 훨씬 빨리 성장한 이유 111
인간은 ‘기하급수적 성장’을 직관적으로 이해할 수 없다 113
인류는 앞으로 프로 기사와 같은 경험을 하게 된다 116
포난자, ‘지켰노라, 깨뜨렸노라, 벗어났노라’ 118
강화학습이란? 121
탄생! 포난자 스타일 124
인류의 반격과 허용 128
알파고의 등장 132
컴퓨터에게 바둑이 유독 특별한 게임이었던 이유 134
몬테카를로 방식이라는 구세주 137
주사위에도 지능이 있다?! 141
몬테카를로 바둑의 성장 143
알파고가 보여준 사실, ‘바둑은 이미지’였다 144
알파고의 세 가지 무기 149
앙상블 효과 155
과학이 종교가 되는 순간 157
천재로부터 졸업하다 158

제4장 윤리관과 인공지능 - 인간으로부터 졸업하다 161
지능과 지성 163
‘중간 목적’과 PDCA로 싸우는 인간 기사 166
‘목적이 있다’는 것은 ‘의미와 이야기로 생각한다’는 것 172
인공지능, 딥러닝으로 지성을 획득하다 175
포난자 2045 178
인공지능은 인간의 윤리관과 가치관을 학습한다 181
특이점과 ‘좋은 사람’ 이론 184

마치며 190

권말부록 ’구글 인공지능 vs 인간’ 세기의 대결, 그 의미는? 197
인간을 뛰어넘은 알파고, 어떻게 강해졌나 199
이미지 인식의 정확성에서 인간을 뛰어넘은 컴퓨터 204
무작정 외우기? No! 추상화해서 생각한다 209
알파고는 수를 많이 읽는다? No! ‘감’이 기막히게 좋은 것이다 213
바둑 기사도 설명이 안 되는 한 판 219
컴퓨터라 막판에 강한 것이 아니다 224
세계 챔피언, “내 승률은 5퍼센트” 227
허를 찔리면 약해진다? 알파고 공략법을 파헤친다 231
컴퓨터를 혼란에 빠뜨린 묘수로 형세 역전 235
컴퓨터는 논리력이 부족해 240
잘 알려진 수순을 못 알아보는 알파고를 얕잡아보다 247
인류에게 남은 것은 언어와 논리, 알파고가 보여준 인공지능의 가능성이란? 253
우리가 하는 판단 대부분은 바둑보다 쉽다 257