코딩 없이 AI 만들기
【 노코딩 AI 】 - 코딩 없이 AI 만들기
_하세정 / 예미
코딩은 컴퓨터와 소통하는 언어이다. 그러나 코딩 없이 AI솔루션 활용도 가능할까? ICT 인력양성 연구위원인 저자가 제안하는 방법으론 누구나 산업현장에서 코딩 없이 AI를 만들 수 있다고 한다. 이미 현장에 몸담고 있는 전문가는 물론 AI에 관심 있는 독자들에게 분명히 도움이 되는 책이다.
저자가 교육대학원에서 현지 교사들을 대상으로 인공지능에 대해 한 학기 강의를 한 적이 있다고 한다. 수강생들은 인공지능을 이용하여 교육의 질을 높이는 것에 관심을 두고 교육대학원에 등록했다고 한다. 그런데 수강생들은 일반 교과목을 담당하는 교사들이 대부분으로 인공지능은 물론이고 컴퓨터에 대한 기본적인 소양도 부족했다. 그럼에도 불구하고 저자는 수강생들에게 좀 쎈 과제를 냈다. 수강생들에게 코딩을 통해서 자랑할 만한 소프트웨어를 만들어보는 경험이 무엇보다 필요하다고 생각했다. 그래서 수강생들에게 각자 자신의 핸드폰에다가 자신이 말한 한국말을 외국어로 통역하는 앱을 만들고, 그것을 사용하는 과정을 동영상으로 녹화하여 제출하라고 숙제를 주었다. 수강생들의 반응은 당연히 황당함 그 자체였을 것이다. 저자는 수강생들에게 MIT에서 만든 ‘앱 인벤터’라는 도구의 사용법을 소개했다. 그 결과는 경이로웠다. 코딩에 문외한이었던 수강생들이 멋진 통역앱을 자신의 스마트폰에 만든 것이다.
정보시스템은 점점 더 복잡하고 다양해지고 있다. 멀티미디어 정보를 다루고 자연스러운 사용자 인터페이스가 요구된다. 고객의 요구가 복잡해짐에 때라 정보시스템 역시 다양한 기능을 갖춰야 할 것이다. 그 다양한 기능은 다양한 기술을 사용해야만 개발이 가능하다.
저자는 이 책을 통해 AI 시대의 변화, AI 시대의 태도, AI 시대의 지식, AI 시대의 기술을 이야기한다. AI 기술은 인간으로부터 일자리를 뺏어가는 위험한 존재일까? 자동차가 등장하면서 마부는 일자리를 잃었다. 그러나 자동차 생산과 서비스 분야에 새로운 일자리가 많이 만들어졌다. 새로운 기술이 만들어내는 변화에 적응하는 자만이 살아남았다. AI가 더 뛰어난 분야에서 일하는 사람에게 AI의 등장은 위기이지만, AI를 활용할 수 있거나 AI로 대체할 수 없는 일을 사람들에게는 기회인 것이다.
의사결정을 위해 원하는 것을 얻으려면 고려해야 할 것들이 무엇이 있으며, 어떤 행동이 가장 좋은지를 알아야 한다. 인간과 AI 중 누가 더 나은 판단을 할 수 있을까? 정형화된 변수를 활용한 의사결정은 AI가 더 잘한다고 알려져 있다. 그러나 세상에는 정형화될 수 없는 것들이 많다. 우열을 가리기 어려운 선택을 해야 하는 경우도 많다. 차이가 큰 대상은 누구나 쉽게 선택할 수 있다. 그러나 그 차이가 미미하다면 선택은 어렵다. “AI는 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있지만 경험하지 않은 것을 판단할 수 있는 선험 지식을 갖고 있지 않다.” 사람은 대상에 대해 관심을 가지도록 하는 선험지식으로 질문을 하고, 제한된 정보만으로도 판단할 수 있는 능력이 있다. AI 시대에 인간은 AI와 경쟁하는 것이 아니라 AI보다 나은 의사 결정 능력을 활용해 AI와 협력하며 더 많은 부가가치를 생산할 수 있어야 할 것이다.
인터넷상엔 ‘왕초보를 위한 무료 AI 교육’도 많다. 구글 브레인의 책임자로 일했던 앤드류 응(Andrew Ng)이 코세라 및 유튜브를 통해 제공하는 머신 러닝 교육 과정도 매우 인기가 높다고 한다. 코세라에서 영어 강의를 AI 기술을 활용해서 한글 스크립터로 제공하고 있으나, 번역이 매끄럽지 않아 영어로 강의를 들을 수 있다면 추천할만한 교육 과정이라고 한다. 영어로 진행하는 학습에 어려움이 있는 사람은 홍콩 과기대 김성훈 교수(AI 스타트업 ‘업스테이지’대표, 총 600만 뷰 이상을 기록한 ‘모두를 위한 딥 러닝’강사)의 머신 러닝 유튜브 강의도 추천하고 있다. 아울러 민간 또는 정부의 무료 AI 교육 과정도 소개해준다.
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