[책 리뷰] 빌 게이츠가 극찬한 인공지능 입문서 『마스터 알고리즘』

빌 게이츠가 "최고의 인공지능 입문서"라고 극찬한 바로 그 책

『마스터 알고리즘』, 페드로 도밍고스. 책 정보 링크

이 책의 놀라운 점은 500페이지에 달하는 두꺼운 분량의 매 페이지가 신선한 통찰로 가득하다는 것이다.

머신러닝이나 딥러닝을 다루는 서적들이 쏟아져 나오고 있다. 대개 두 가지 부류로 볼 수 있는데, 먼저 라이브러리를 적극 활용해 코딩 위주로 전개하는 입문서들이 있고,  다음으로 수식 위주로 설명을 전개하는 전공 서적들이 있다.

『마스터 알고리즘』은 두 부류 어디에도 속하지 않는 별난 책이다. 간단하게 말하자면 제목이기도 한 "마스터 알고리즘"을 찾아가는 여정이라고 할 수 있는데, 알고리즘의 미래라고 할 수 있는 기계학습(머신러닝)을 다루는 다섯 가지 접근법을 차례로 둘러보는 것으로 시작한다.

저자는 기본적으로 마스터 알고리즘을 "일반적 목적 학습기(general-purpose learner)"라고 설명한다. 작가는 다섯 가지 접근법을 "종족"이라고 표현하며, 각 종족마다 서로 다른 마스터 알고리즘을 시도해왔음을 보여주는데 다음과 같다. (종족: 마스터 알고리즘)

• 기호주의자 (symbolists): 역 연역법 (inverse deduction) - 3장

• 연결주의자 (connectionists): 역전파 (backpropagation) - 4장

• 진화주의자 (evolutionaries): 유전자 프로그래밍 (genetic programming) - 5장

• 베이즈주의자 (Bayesians): 베이즈 추정 (Bayesian inference) - 6장

• 유추주의자 (analogizers): 서포트벡터머신 (SVM) - 7장

실제 책의 목차를 살펴보면 그 구성을 확인할 수 있다.

        제1장 머신러닝의 혁명이 시작됐다
 
        제2장 마스터 알고리즘은 어떻게 탄생하는가
 
        제3장 흄이 제기한 귀납의 문제 _기호주의자의 머신러닝
 
        제4장 우리 두뇌는 어떻게 학습하는가 _연결주의자의 머신러닝
 
        제5장 진화, 자연의 학습 알고리즘 _진화주의자의 머신러닝
 
        제6장 베이즈 사제의 성당에서 _베이즈주의자의 머신러닝
 
        제7장 당신을 닮은 것이 당신이다 _유추주의자의 머신러닝
 
        제8장 선생님 없이 배우기
 
        제9장 마스터 알고리즘을 위한 마지막 퍼즐 조각
 
        제10장 이것이 머신러닝이 펼치는 세상이다

이 책은 7장까지 다섯 가지 각 종족과 그에 해당하는 마스터 알고리즘을 살펴본 후, 8장에서는 비지도 학습과 강화 학습을 살펴본다. 9장에서는 한 발짝 더 나아가, 본인이 연구해 발표한 알고리즘인 "마르코프 논리 네트워크"를 종족들을 통합하는 궁극적인 마스터 알고리즘의 새로운 방향으로 제시한다.

이 책의 놀라운 점은 500페이지에 달하는 두꺼운 분량의 매 페이지가 신선한 통찰로 가득하다는 것이다. 물론 목차에서도 확인할 수 있겠지만, 다루는 내용이 컴퓨터 과학에서부터 신경과학, 유전학, 통계학 심지어는 철학까지 꽤 넓고 깊기 때문에 술술 쉽게 읽히는 책은 아니다.

하지만 한 가지 말할 수 있는 것은, 수많은 종류의 지식이 어떻게 연결되는지 따라가는 그 과정이 정말 흥미롭고, 개인적으로는 "지적 자극"이라는 척도에서 최고의 점수를 주고 싶다는 점이다. 완독하는 데 걸리는 시간이 길더라도, 전혀 아깝지 않을 거라 확신한다!