(서평) 온디바이스 AI (로런스 모로니) - 한빛미디어

  이제는 일반인들에게도 익숙한 AI. 거대한 시스템이지만 어디에나 녹아 있다. 이 책은 모바일 기기에서 사용할 수 있는 머신러닝의 기초를 제공하고 있다. 온디바이스라는 제목처럼 학습에 대한 모델은 작아질수록 그 능력을 월등해질 것이다. 디바이스들도 모델들도 함께 발전해 나가고 있다. 이 책은 안드로이드와 iOS에서의 사용할 수 있는 라이브러리로 가볍게 경험해 볼 수 있는 정보를 제공하고 있다.

  1장에서는 간단하게 AI와 머신러닝의 기존적인 개념과 관련 용어에 대해 설명한다. 기존의 정답을 찾으려고 했던 Rule-Base 코딩과 다르게 머신러닝은 규칙을 찾아가는 방법이다. 공식을 찾으려 했던 기존과는 달리 학습이라는 것은 확률을 기반으로 한다.

  AI가 가장 도드라지게 사용하는 영역이 컴퓨터 비전의 영역이다. 책은 가장 기초적인 모델 중 하나인 MNIST를 소개하며 간단한 실습을 제공한다. 더불어 MLKit 라이브러리를 이용한 안드로이드와 iOS에서의 얼굴 인식, 손 글씨 인식에 대해 설명한다. 예전에 지문인식이나 손글씨 인식은 정말 복잡한 영역이었는데 정말 쉽게 되어 조금은 복잡한 마음이 들기도 했다.

  구글의 텐서플로의 모바일 버전인 TFLite를 이용한 여러 가지 애플리케이션도 제작해 본다. 안드로이드, iOS 양쪽을 모두 설명한다. 그리고 클라우드 모델에 접근하는 법까지, 모바일로 만들 수 있는 간단한 애플리케이션을 완성해 볼 수 있게 도와준다. 물론 조금 더 심도 있는 학습이 필요하다면 <개발자를 위한 머신러닝>이나 <핸즈온 머신러닝>을 이용할 것도 추천한다.

  기술서적임에도 마지막 장은 윤리, 공정성 그리고 개인정보에 대한 얘기로 마무리한다. AI라는 것이 학습 기반이라 이런 부분에 더욱 민감하기 때문이 아닐까 싶었다. 예를 들어 일본에서 GAN을 이용하여 얼굴 합성 관련 세미나가 있었는데, 마스크를 착용했음에도 서양인들은 제대로 합성이 되는 반면에 일본인들은 제대로 합성되지 않았다. 사용했던 모델이 서양인에 편향되어 학습되었기 때문이다.

  구글은 이를 위해서 데이터 편향을 확인할 수 있는 도구들을 제공하고 있다. 구글 또한 AI를 맨 처음 만들 때 이런 윤리적인 문제가 있었기 때문이다. 얼굴 인식이 흑인을 제대로 해내지 못했던 것이다. 이것은 필름과 카메라가 처음 만들어졌을 때 흑인을 제대로 찍어내지 못하던 것과 다르지 않다. 우리는 윤리적인 부분, 공정성에 대한 부분에 대한 고민도 놓지 말아야 할 것이고, 책은 그런 부분까지 세심하게 짚어주고 있었다.

  라이브러리로 간단하게 학습 모델을 경험하고 싶은 사람들에게 좋은 경험을 제공해 주는 책이다. 간단한 파이썬이나 코틀린, xcode의 경험이 도움이 될 수 있을 것 같다. (코드를 제시하지만 코드 전체를 다루기엔 양이 방대해짐으로) AI 시대로 접어드는 시점에서 좋은 경험을 제공해 주는 책이다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.