📖 『기계는 왜 학습하는가』 / 아닐 아난타스와미

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000215849977

1️⃣ 인트로 (책 추천 이유)

요즘 숏츠나 릴스 추천 알고리즘에 휘둘리는 나를 자주 발견한다면,

한 번 멈춰 서서 “기계는 도대체 왜 그렇게(혹은 어떻게) 학습하는 걸까?”라고 궁금해졌을 거예요.

『기계는 왜 학습하는가』는 알고리즘이 단순히 코드로 작동하는 기술이 아니라, 

수학적 원리와 역사적 맥락 속에서 어떻게 “배우는 기계”로 진화했는지 탐구하는 책이에요.

이 책은 인공지능의 뿌리, 핵심 원리, 

그리고 [알고리즘이 어떻게 데이터를 보고 판단까지 내리게 되는지] 수학적/역사적 맥락으로 차근차근 풀어냅니다.

단지 기술적 설명이 아니라, AI가 세상을 이해하고 세상을 바꾸는 방식까지 들여다볼 수 있어요.

AI와 알고리즘이 요즘 당신의 삶을 어떻게 바꾸고 있는지,

그리고 그 작동 원리를 이해하는 것이 왜 중요한지 함께 생각해 보는 구성으로 발제문을 준비했어요.

2️⃣ 핵심 요약

『기계는 왜 학습하는가』는 우리가 흔히 말하는 “AI가 학습한다”는 표현이 

단지 많은 데이터를 넣어주는 것만으로 이루어지는 게 아님을 강조하며 시작합니다.

기계는 ‘학습’하기 위해 데이터를 어떻게 받아들이고, 그 안에서 어떤 규칙을 찾고,

ㅋ결과적으로 어떻게 ‘판단’을 내리게 되는지를 수학적으로 설명할 수 있다는 것이 핵심입니다.

책은 먼저, AI 개념이 인간의 뇌 작동 방식에서 출발했다는 점을 짚는데요.

퍼셉트론(perceptron)이라는 초기 모델은 인간의 뉴런처럼 정보를 받아들이고, 그걸 기반으로 신호를 내보내는 방식으로 설계되었죠.

이후 AI는 선형 회귀, 분류기(classifier), 신경망 등 여러 발전 단계를 거치며 오늘날의 딥러닝 시스템으로 진화하게 됩니다.

이 과정에서 중요한 건, 벡터, 행렬, 확률, 최적화 같은 수학적 개념입니다.

기계는 수많은 데이터 속에서 ‘패턴’을 찾기 위해 이 수학적 도구들을 활용하고,

예측 가능한 구조를 만들기 위해 여러 번 학습하며 내부의 가중치를 조정해갑니다.

쉽게 말해, 기계가 학습한다는 건 곧 ‘계산 가능한 방식으로 오차를 줄여나가는 과정’인 셈입니다.

책은 단지 기술적 진보만을 말하지 않습니다. 

기계가 ‘학습’하게 됨으로써 인간은 추천 시스템, 자율주행, 자동 번역 등

엄청난 변화를 겪게 되었고, 동시에 그 원리를 이해하지 못하면 통제력을 잃을 수도 있다는 점도 함께 지적합니다.

“기계가 학습하는 방식은 과연 인간이 배우는 방식과 얼마나 다를까?”

그리고 우리는 그 차이를 이해할수록,

기계와 더 나은 방식으로 협력하거나, 때로는 경계할 수 있다고 말합니다.

3️⃣ 참여형 활동 제안📌 “내가 접하는 알고리즘 지도” 그리기

노트에 세 칸을 나눠보세요:

 (1) 내가 자주 보는 콘텐츠 알고리즘 (숏츠/릴스/추천 뉴스)

 (2) 그 알고리즘이 나에게 주는 영향 (흥미, 중독, 정보 편향 등)

 (3) 그 영향이 어떤 수학적 원리(패턴, 최적화 등)에 기반할지 상상해 보기

> 만들어진 지도를 토대로, “내가 알고리즘을 어떻게 이해하고 싶은가”를 생각해봅니다.

4️⃣ 대화 질문 

1. 내가 가장 많이 경험하는 추천 알고리즘은 무엇인가요? 그리고 그 알고리즘이 나를 어떤 행동으로 이끄는가를 느껴본 적 있나요?

2. 숏츠나 릴스를 멈추기 어려웠던 순간이 있다면, “그게 왜 그랬을까”라는 질문을 해본 적이 있나요?

3. “기계가 학습한다”는 표현을 들을 때, 

이 책이 말하는 *수학적 기반(벡터, 행렬, 최적화)*이 왜 중요한지 어떻게 생각하나요?

4. 인간의 학습과 기계의 학습을 비교했을 때, 가장 크게 다르다고 느끼는 점은 무엇인가요?

5. 알고리즘이 나의 행동에 영향을 미친다면, 나는 지금 어떤 패턴(취향/반응)을 스스로 만들어가는 걸까요?

6. 내가 접하는 알고리즘을 조금 더 의식적으로 다루려면 어떤 작은 행동을 먼저 바꿔보고 싶나요?

7. AI 기술이 우리 사회의 미래를 어떻게 바꿀지, 긍정적인 면과 경계해야 할 면을 각각 한 가지씩 이야기해볼까요?

8. “알고리즘이 작동하는 원리를 이해한 이후, 추천 콘텐츠나 자동화된 정보에 대해 내가 ‘달리’ 행동한 적이 있나요?”

 → 예: 예전엔 그냥 클릭했는데, 요즘은 의심하게 됐다 / 알고리즘을 역이용하려 한다 등

5️⃣ 자유 나눔 멘트

“우리는 알고리즘의 추천을 하루에도 수십 번 경험해요.

그 경험을 ‘습관'으로 흘려보내기 전에, 그 작동 원리를 같이 들여다보는 건 어떨까요?”