저자의 글_ AI는 훨씬 더 인간다워져야 한다 제1장 꿈과 현실의 간극에 선 AI 과대평가된 AI의 문제점 | 기계는 얼마나 인간과 가까워졌나 | ‘닫힌 세계’에 갇혀 있는 인공지능 | 세상의 다양성과 복잡함을 기계가 알 수 있을까 | 지금의 AI 연구는 잘못된 길로 가고 있다 제2장 진짜 위협인가, 위협적인 척인가? 터미네이터는 없다 | 의도를 알지 못하는 어리석은 하인 | 지금의 AI를 얼마나 믿을 수 있을까 | 빅데이터를 넘어선 새로운 접근법을 찾아야 할 때 제3장 딥러닝을 너무 믿지 마라 지금, 왜 딥러닝에 주목해야 하는가 | 인간의 뇌를 닮은 시스템 | 불가능이 없는 딥러닝의 탄생? | 탐욕스럽고 불안정하며 알 수 없는 존재 | 완전한 지성이 아닌 알고리즘의 하나일 뿐 제4장 구글은 문맹인가, 언어 천재인가? 기계는 정말 글을 이해할 수 있을까 | 똑똑한 AI가 제대로 읽지 못하는 이유 | 비유, 상식, 추론을 통합하는 일 | 링크를 찾는 것과 질문을 이해하는 것의 차이 | 시리는 정말 비서가 될 수 있는가 | 추론하지 못하는 구글 번역의 한계 | 인풋과 아웃풋으로 설명할 수 없는 언어의 미묘함 | 지금의 AI가 인간처럼 읽지 못하는 이유 | 인간의 ‘상식’을 기계에게 이해시키는 일 | 세상을 모르고 언어를 알 수는 없다 제5장 로봇은 정말 ‘다 알아서’ 해줄까? 인간의 일자리를 아직 안전하다 | 가정용 로봇은 꿈의 영역일까 | 알고 보면 대단한 로봇청소기의 능력 | 인간에게는 쉬운 일이 로봇에게는 어렵다 | 닫힌 시스템은 알 수 없는 열린 세계 | AI에게는 큰 도전인 일상적인 업무 | ‘다 알아서 하는 로봇’은 언제쯤 실현될까 제6장 인간 정신이 주는 11가지 인사이트 ‘마스터 알고리즘’은 존재하지 않는다 | 기계에는 ‘표상’이 없다 | 세상을 이해하는 도구, 추상화와 일반화 | AI는 유연성을 가지고 생각할 수 있는가 | 규칙과 불규칙을 통합하는 인간 정신의 비밀 | 단어의 합은 문장이 아니다? | 같은 말도 맥락 안에서 달라진다 | 숨겨진 본질을 간파하는 능력이 필요하다 | 인과성을 학습하는 일의 어려움 | 인간의 경험과 딥러닝의 차이점 | 무에서 유를 만들려 하지 말라 제7장 상식과 딥 언더스탠딩으로 가는 길 상식을 ‘코딩’하는 일의 어려움 | 상식을 명확하고 애매하지 않게 나타내는 방식 | 수천 개의 지식에서 관계를 찾아내는 법 | 시간, 공간 그리고 인과성 | 진보의 시작은 유동성을 얻는 데 있다 | 계획을 세우고 수정할 줄 아는 로봇 | 시뮬레이션만으로는 부족하다 | 부정확하고 불완전한 인간이 AI보다 나은 점 | 범용지능으로 가는 길 제8장 신뢰할 수 있는 AI를 향해 AI에도 안전 법규가 필요하다 | AI가 판도라의 상자가 되어서는 안 된다 | 소프트웨어의 신뢰성을 높이는 접근법 | 지름길은 없다 | 버그 없고 위해를 가하지 않는 AI | 로봇이 가져야 할 가치관은 무엇인가 | 진정한 의미의 ‘생각’을 할 수 있는 인공지능 | 더 나은 AI는 있다 감사의 말 추천 도서 참고문헌 주 찾아보기 이미지 출처