기계 학습을 다시 묻다

단행본

복잡하고 틀리기 일쑤인 세계에서 생명체는 어떻게 이렇게 번영한 걸까? 우리의 일상은 알려진 과학으로 설명할 수 있는 범위 바깥에 있다. 그런데도 우리는 그럭저럭 해낸다. 어떻게 행동해야 할지에 대한 이론 없이 그렇게 해낸다. 어떻게 하는 걸까? 이 책에서 컴퓨터과학자인 레슬리 밸리언트는 대가의 솜씨로 학습이 지능과 진화의 엔진임을 설명한다. 그래서 우리가 개별적으로 그리고 하나의 그룹으로 우리가 놓인 복잡한 세계에서 어떻게 생존하고 번영하는지를 설명해준다. 핵심은 “얼추거의맞기(probably approximately correct)”라는 개념이다. 밸리언트는 이 개념으로 현실적인 학습이란 무엇인지 설명한다. 밸리언트의 이론은 진화와 학습이 공통적으로 가지는 계산 과정을 드러낸다. 그리고 어떤 능력이 타고난 것인지 길러진 것인지, 또는 인공지능의 한계가 무엇인지 등 우리가 항상 가지는 질문들에 한줄기 빛을 비춰 준다.

지은이 | 레슬리 밸리언트 Leslie Valiant
하버드대학 컴퓨터과학 및 응용수학의 제퍼슨 쿨리지(T. Jefferson Coolidge) 교수다. 영국 왕립학회와 미국 과학학술원 회원이다. 국제 수학 연맹에서 수여하는 네반린나상(Nevanlinna Prize)을 받았고, 40여 년간 기계 학습 분야 연구에 기여한 공로로 컴퓨터과학의 노벨상이라 할 튜링상(Turing Award)을 수상했다.

옮긴이 | 이광근
현재 서울대학교 컴퓨터공학부 교수. KAIST 전산학과 교수 역임. 교육과학기술부 지정 선도연구센터 센터장, 과학기술부 지정 창의연구단 단장 역임. Bell Labs-Software Principles Research Department 정규 연구원 역임. MIT, Stanford, CMU, 파리 고등사범학교(ENS Paris) 방문교수, Facebook Research Scientist 역임.