1장 왓슨을 이해하기 위한 6가지 질문<br/>_1.1 왓슨은 인공지능인가<br/>_1.2 왓슨으로 무엇을 할 수 있을까<br/>_1.3 왓슨을 도입한 사례는 바로 재현 가능한가<br/>_1.4 왓슨은 어떻게 동작할까<br/>_1.5 왓슨을 간단히 사용해 볼 수 있을까<br/>_1.6 한국어 서비스를 지원하나<br/> <br/>2장 인공지능이란 무엇인가?<br/>_2.1 인공지능의 역사<br/>_2.2 현대의 인공지능: 제3차 인공지능 붐<br/>_2.3 왓슨과 인공지능<br/>_2.4 왓슨과 타사 인공지능 서비스 비교<br/> <br/>3장 왓슨 체험해 보기<br/>_3.1 블루믹스란<br/>_3.2 블루믹스의 계정 생성<br/>_3.3 음성 인식 서비스 맛보기<br/>_3.4 자연어 분류 서비스 맛보기<br/> <br/>4장 왓슨의 주요 서비스<br/>_4.1 왓슨 API의 개요<br/>_4.2 왓슨 서비스를 사용하기 위한 준비사항<br/>_4.3 자연어 분류<br/>_4.4 검색 및 평가<br/>_4.5 문서 변환<br/>_4.6 대화 서비스<br/>_4.7 음성 인식과 음성 합성<br/>_4.8 이미지 인식<br/>_4.9 그 밖의 왓슨 API<br/>_4.10 왓슨의 기타 서비스<br/> <br/>5장 챗봇 만들기<br/>_5.1 노드레드<br/>_5.2 왓슨 서비스를 이용한 트위터 챗봇<br/>_5.3 NLC와 R&R 준비<br/>_5.4 노드레드로 챗봇 개발<br/>_5.5 추가 기능<br/> <br/>6장 이미지 인식 애플리케이션 만들기<br/>_6.1 이미지 인식<br/>_6.2 하이브리드 모바일 앱 개발 툴<br/>_6.3 얼굴 인식 앱 개발<br/> <br/>7장 왓슨의 미래<br/>_7.1 왓슨의 활용 가능성<br/>_7.2 스스로 지능 올리기<br/>_7.3 두뇌 연결하기<br/>_7.4 인지 컴퓨팅<br/> <br/>[한국어판 특별 부록] IBM 왓슨과 블루믹스 무료 사용 정보<br/>

최근 몇 년간 ICBM(IoT, Cloud, Big Data, Mobile)에 이어 인공지능을 산업에 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 이로 인해 각 산업에서 IT가 담당하던 역할에서 벗어나 새로운 변화와 혁신을 이끄는 중요한 요소로 자리매김 하고 있다. 더 나아가 기존 산업의 틀을 뒤흔들리기 시작했으며 각 산업군은 더욱 지능화되는 획기적인 서비스를 기획하기 위해 인공지능 도입을 검토하기 시작했다. 아니 이미 많은 부분에서 인공지능이 활용되고 있다. 하지만 인공지능은 기대 효과를 논하기에 앞서 그 복잡하고 어려운 이론과 기술에 막혀 적극 도입한 기업과 그렇지 못한 기업간에 점점 더 격차가 벌어지고 있다.<br/><br/>이에 최근 한국에서 서비스를 시작한 IBM의 왓슨을 활용해 인공지능을 비즈니스에 도입하기 위한 그 어려운 첫 번째 관문을 넘도록 도와 드리고자 한다. 이 책에서 설명하는 왓슨은 인공지능의 상징적인 서비스로 많은 사람들이 이미 알고 있다. 하지만 단순히 그 이름만을 알고 있을 뿐 진정으로 왓슨이 어떠한 모습과 특성을 가지고 있는지는 잘 알지 못할 것이다. <br/><br/>왓슨은 다양한 기업이나 개인이 인공지능을 비즈니스에 쉽게 적용할 수 있도록 다양한 기능을 클라우드 환경에서 제공하며, 앞에서 언급한 인공지능 기술 접근의 어려움을 해소하고 서비스 관점에서 인공지능을 바라볼 수 있도록 포장되어 있다. <br/>사실 산업 관점에서 볼 때 무엇보다도 중요한 것은 자신의 비즈니스에 어떻게 인공지능을 적용해서 효과를 거둘지 기획하는 문제일 테다. 인공지능은 그 기술적 복잡성 때문에 어디서부터 어떻게 시작할지 감을 잡기 어려운 것이 보통이다. 왓슨은 마치 진열장에 올려진 상품과 같이 인공지능을 포장해서 기업들이 쉽게 선택할 수 있도록 도움을 준다. 기업은 제품을 선택하고 기획해서 자신의 비즈니스에 녹이기만 하면 된다. 이러한 용이성이 왓슨을 더욱 빛나게 하는 점이다. <br/><br/>텐서플로(TensorFlow)나 카페(Cafe)와 같은 딥러닝 기반 인공지능 플랫폼들은 개발자가 직접 데이터를 준비하고 학습하고 튜닝하고 알고리즘을 개선하는 작업을 해야 한다. 성능을 높이기 위해 사용자가 알고리즘을 이해하고 개선해 나가야 한다. 이런 일련의 과정이 인공지능 비전공자가 감당하기에는 그 벽이 높다. 하지만 왓슨은 개념적인 서비스 사례 기획, 최소한의 데이터 준비 및 학습 과정을 거치면 바로 테스트하고 서비스에 적용할 수 있다.<br/><br/>이 책에서는 그러한 왓슨의 서비스에 대해 하나하나 기능과 활용법을 설명한다. 또한 각 왓슨 서비스의 활용법을 직접 따라 해보면서 이해할 수 있도록 작성되어 있다. 독자들은 순서대로 각 서비스를 따라 하거나 원하는 서비스에 관련한 내용만 선택해서 따라 해 볼 수도 있다. 따라서 이 책을 하나씩 따라 하다 보면 왓슨의 활용 사례를 이해하고 사용법을 배울 수 있다. 저자도 왓슨이나 인공지능의 전문가가 아니다. 다양한 기술에 대한 관심을 가지고 있으나 독자와 같은 눈높이에서 왓슨을 보고 독자의 눈높이에서 설명하고 있어 좀더 편하게 이해할 수 있을 것이다.<br/><br/>최근 뉴스를 보면 인공지능을 적용한 서비스들이 앞다투어 출시되고 있다. SK텔레콤의 ‘누구(NUGU)'를 시작으로 KT의 ‘지니’, 카카오의 ‘카카오미니’, 네이버의 ‘클로바’ 등과 같은 인공지능 스피커들이 국내에서 서비스를 시작했다. 아울러 여러 금융 기관이나 게임 개발업체, 유통 기업에서도 인공지능 기반의 챗봇 서비스를 출시했다. <br/><br/>이러한 서비스를 준비하기에 왓슨은 매우 좋은 재료가 되어 줄 것이다. 자연어를 이해하고 말을 알아듣고 가장 근접한 정답을 찾아주는 등 이와 같은 사례에서 필요한 기능들을 이미 서비스 형태로 제공하고 있다. 규모 있는 기업들뿐만 아니라 스타트업 벤처 기업이나 학생, 일반인들도 자신들이 원하는 인공지능 서비스를 직접 만들어볼 수 있다. 이제 인공지능 서비스에 대한 경계가 허물어진 것이다.<br/><br/>그렇다면 새로 인공지능을 도입하려는 기업이나 혹은 개인들은 왓슨을 사용하는 데 많은 초기 비용이 들지는 않을까? 절대 그렇지 않다. 여러분들이 알고 있듯이 왓슨은 클라우드 기반으로 As-a-Service 형태로 제공되기 때문에 왓슨을 사용할 때에는 시스템을 구입하거나 소프트웨어 라이선스를 구입하는 등 과정이 필요하지 않으므로 누구든지 부담 없이 시작해 볼 수 있다. 심지어 최초 사용자는 1개월 동안 무료로 다양한 서비스를 체험해 볼 수 있으며 이후에도 제한적인 무료 정책을 제공하므로 잘 알아두면 서비스를 충분히 체험하고 기능을 확인해 볼 수 있다. <br/><br/>이제 왓슨은 저 멀리 태평양 건너있는 TV 속 장면이 아니다. 어떠한 기업이나 스타트업, 개발자나 일반인까지도 비용 걱정 없이 사용해 볼 수 있다. 이 책의 마지막 부분에 있는 '부록'의 무료 정책들을 잘 확인하여 왓슨을 체험해 보기 바란다. <br/><br/>이 책의 독자대상<br/>인공지능 서비스 도입에 관심이 있는 기업의 IT기획자, 직접 만들어보고 싶은 IT엔지니어는 물론, 간단한 코딩 상식이 있는 일반인과 학생<br/><br/>이 책의 구성<br/>1장에서는 여러분이 왓슨에 대해 궁금한 점을 하나씩 알아가본다. 2장에서는 인공지능 연구의 긴 역사 속에서 왓슨이 어떤 위상을 차지하고 있는지를 설명한다. 2장을 읽으면 왓슨이 무엇인지에 대한 지식을 쌓을 수 있을 것이다.<br/>그러나 왓슨의 본질을 이해하기 위해서는 직접 사용해 보는 것이 최선이다. 3장과 4장에서는 (왓슨이 API로 제공되는) IBM 블루믹스에 접속해 왓슨을 직접 사용해 본다. 블루믹스는 처음 등록한 날로부터 30일간 무료로 사용할 수 있고, 그 이후에도 조건에 따른 무료 옵션이 계속해서 제공되니 이 책을 가이드 삼아 부담 없이 사용해보기 바란다. <br/>5장과 6장에서는 왓슨을 사용해 앱을 직접 개발해보는 실습 내용을 다룬다. 기초적이고 단순한 앱을 제작하는 내용을 다루지만 직접 만들어봄으로써 자신의 아이디어가 반영된 더 향상된 앱을 개발해볼도 수 있을 것이다. 7장에서는 지은이가 생각하는 다양한 적용 아이디어에 대한 방향을 제시하므로 참고하기 바란다. <br/>마지막으로, 한국어판을 위해 옮긴이가 직접 작성한 부록에서는 IBM 왓슨과 블루믹스의 무료 사용 정보를 정리해뒀다.<br/><br/>이 책에서 다루는 내용<br/>- 인공지능의 역사와 발전과정<br/>- IBM 왓슨은 무엇이며 어떻게 다른가<br/>- 왓슨의 주요 API 소개와 서비스 맛보기<br/>- 간단한 음성 인식, 자연어 분류, 대화, 문서 변환 서비스 맛보기<br/>- 트위터 챗봇 서비스 만들기<br/>- 얼굴 인식 애플리케이션 만들기<br/>- 왓슨 인공지능의 미래와 전망<br/>

국내에 인공지능 관련 서적들이 많이 출시되고 있지만 대부분 기술적인 내용을 중심으로 인공지능 전문가가 아니면 이해하기 쉽지 않은 내용이 대부분인 게 현실이다. 이러한 상황에서 저자는 이 한 권의 책에서 인공지능에 대한 전체적인 이해의 프레임워크를 제공하고, 독자들이 궁금해 하는 인공지능에 대한 근본적인 질문에 명확한 답변을 전해준다. 특히 이 책의 역자는 IBM의 인공지능 플랫폼인 왓슨의 한글화 진행 및 검수 과정에 직접 참여하며 느낀 생생한 경험과 지식에 기반을 두고 국내 독자가 좀 더 이해하기 쉽게 번역하는 데 주력했다. 인공지능의 현 수준과 이를 활용해 적용할 수 있는 사례들에 대한 구체적인 가이드, 그리고 미래의 발전방향을 제시하는 측면에서 매우 값진 결과물이다.
- 이문진 (SK(주) Aibril사업본부장)

현존하는 다양한 인공지능 서비스 중 한 종류인 왓슨은 기존 머신러닝 주류의 기술과는 분명한 차별적 영역이 존재하는 기술이며, 상용화된 최초의 인공지능 플랫폼 기반 서비스다. 이 점을 감안할 때, 왓슨의 탄생부터 시작해서 여러 AI와의 다른 점, 개별 API의 상세한 설명을 한 권의 책에서 만날 수 있는 것은 개발자들에게 많은 도움이 될 것이다. 특히 왓슨의 한글 API에 대해서도 최초로 소개하는 책이라 더욱 반가운 마음이 든다.
- 장현기 (신한은행 디지털전략본부장)

오늘날 인공지능은 학계와 기업에서 가장 각광받는 기술 분야다. 인공지능과 관련된 서비스를 개발하는 데 무엇보다도 중요한 요소는 데이터의 학습과정을 통해 서비스 이용자의 의도를 얼마나 정교하게 기계적으로 판단할 수 있느냐 하는 인지 능력이다. IBM은 스스로 왓슨 플랫폼이 이러한 인지 능력에 초점을 둔 코그니티브 컴퓨팅 플랫폼이라 말한다.
대화글, 이미지, 소셜미디어 등의 분석 데이터를 학습시키고 이를 통해 사용자가 말하는 내용에 어떤 의도가 있는지, 카메라로 인식된 이미지가 어떤 사물인지, 또는 사용자가 정의한 이미지인지 아닌지를 가려내고, 소셜미디어상의 데이터로 이용자의 성향을 알아내는 데에 초점을 두어 개발된 플랫폼이라 할 수 있다. 실제로도 직접 왓슨 플랫폼을 사용해 이미지 인식, 대화 서비스 등을 만들어 보았을 때 이미지 구분과 대화 의도 파악 등에서 탁월한 성능을 발휘했다.
이 책은 이러한 인공지능 서비스 개발에 관심 있는 분들이 서비스를 빠르게 만들어볼 수 있도록 도움을 주는 내용으로 구성되어 있다. 이 책에 설명된 내용을 따라 하면 간단한 챗봇 서비스 정도는 쉽게 만들 수 있다. 이 책에 포함된 왓슨 플랫폼 서비스들만으로도 전반적인 인공지능 관련 서비스 개발 분야들을 충분히 다뤄볼 수 있으며, 특히 실무에 적용하려는 분들께 큰 도움이 될 것이다.
- 김기남 ((주)이마트 S-LAB 테크니컬 프로젝트 매니저)

2011년 IBM의 인공지능 왓슨이 [제퍼디!]라는 미국 퀴즈쇼에서 사람을 상대로 승리하면서 인공지능 분야에 가장 공격적으로 뛰어든 후, 최근에는 미국의 구글과 중국의 바이두가 인공지능 기술 개발에서 치열한 경쟁을 벌이고, 저마다 인공지능 관련 오픈소스를 공개했다.
인공지능 시대가 활짝 열리고 있는 이 시점에 왓슨 최고의 참고서로 불려도 손색이 없는 한국어판의 출간을 축하한다. 왓슨에 대한 영문 강의 자료와 튜토리얼은 손쉽게 구할 수 있지만, 쉽고 체계적으로 접근할 수 있는 국문 자료는 아직 많이 부족한 상황에서 왓슨 국문 자료에 대한 지적 갈증을 해소하는 데에는 이만한 책이 없을 것이다.
이 책에서는 왓슨이 제공하는 여러가지 API를 통해 인공지능의 동작 원리를 쉽게 배우고, 이를 토대로 인공지능 서비스를 직접 구축해 볼 수 있다. 인공지능에 대한 기초 지식이 없는 이라도 책의 내용을 따라 하다 보면, 인공지능 서비스에 대한 감을 잡을 수 있을 것이기에 이 책은 인공지능에 관심이 있는 개발자와 학생들에게 좋은 길잡이가 될 것이다.
마지막으로, 일본 책을 옮긴 것이어서 대부분 일본어 중심으로 되어 있던 많은 API 예제를 한글로 새롭게 재창조해준 역자의 노력에 박수를 보낸다.
최재철 (SK(주) Aibril 플랫폼팀 수석, 『과학영재를 만드는 아두이노 교실』 저자)