4차 산업혁명 시대, 과학기술의 발달과 인간성 회복은 양립할 수 있는가

이 책은 다양한 인문학적 시각을 통해 과학기술에 대한 균형 잡힌 이해를 갖추고, 정보통신 기술 중심의 실제적인 소프트웨어 기술과 데이터 처리 능력을 습득하는 것을 목표로 하는 인문-테크놀로지 융합 입문서이다. 첨단 과학기술을 통한 가치 창출이 관건인 오늘날의 초연결?초지능 사회에서는 발달된 과학기술과 정보통신 기술을 보유하는 것이 기업을 넘어 국가 발전을 좌우하는 핵심 요인으로 부상하고 있으며, 그 중심에는 인공지능(AI)이 있다. 과학기술의 중요성이 나날이 커져가면서 인공지능 기반의 다양한 시스템과 프로그램들로 인해 인류의 생활은 보다 편리하고 풍요로워졌지만, 기계화를 우려하는 목소리도 적지 않다. 따라서 현대 사회에서는 첨단 과학기술과 인간 삶의 복합적인 상호작용을 이해하고, 과학기술이 야기하는 문제들에 대해 인문학적 관점에서 종합적인 판단을 내리며, 인문학적 사고를 기술공학적 영역으로 확장하여 적용할 수 있는 융복합적 사고 능력이 요구되고 있다.
이 책에서는 과학기술의 사회적 함의를 인문학적 관점에서 폭넓게 조망하고, 과학기술이 인간 사회 및 삶의 조건에 어떠한 변화를 야기하고 있는지 철학적?사회문화적 관점에서 비판적으로 살펴본다. 또 인문학 지식의 데이터 연구를 위한 기초 수학 개념을 학습하고, 어떠한 데이터사이언스 방법론이 필요한지, 인공지능을 이루는 기계적 학습은 어떤 원리로 이루어지는지, 인문학 데이터인 인간의 언어를 기계적으로 처리하는 원리는 무엇인지 등을 이해하는 데 초점을 맞춘다. 인문학을 전공하는 독자들이라면 이 책을 통해 과학기술에 대한 친밀도를 제고하고 적응력을 향상시키며, 과학기술의 사회적 역할과 책임에 대한 인식을 강화하고, 인문학적 감수성과 정보통신 기술 간 융합 능력을 기름으로써 자신의 관심 연구 영역을 더욱 확장하고 풍부하게 할 수 있는 기회를 얻게 될 것이다.

이 책은 총 4장으로 구성되어 있다. 1, 2장은 인문학적 사고에 바탕을 둔 과학기술의 개념과 인문사회학적 의의, 관련 사회 이슈 등을 소개하고, 3, 4장은 인문학 전공자들이 쉽게 이해할 수 있도록 소프트웨어 기술 및 데이터 처리 능력과 관련된 핵심 개념과 원리들을 설명한다. 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.
1장 ‘과학기술의 인문학적 이해’에서는 ‘과학’이라는 개념이 처음 형성되어 하나의 학문으로 자리 잡기까지의 과정을 인문사회학적 시각에서 살펴보고, 그 과정에서 과학기술과 사학, 철학, 사회학 등 여러 다른 학문들의 관계가 어떻게 작용하여 어떠한 양상으로 전개?발전되었는지를 다양한 이론을 통해 다각도로 논의함으로써 현대 사회에서 과학기술이 가지는 의미를 성찰한다.
2장 ‘빅데이터 시대와 인문학’에서는 사물인터넷, 자율주행 자동차, 로봇공학 등 인간 사회 및 삶의 조건을 변화시키는 과학기술의 발달이 인간 의식과 삶의 질, 삶의 양식 등에 어떠한 긍정적 변화와 부작용을 가져올 것인지, 그에 대한 구체적인 대안은 무엇인지에 대해 종합적이고 균형 잡힌 시각으로 논의를 전개하며, 인간성을 지닌 기술에 대한 윤리적 책임 이슈에 대해서도 짚어본다.
3장 ‘인문학과 데이터사이언스’에서는 정보통신 기술 중심의 소프트웨어 기술과 데이터 처리 능력을 이해하기 위한 기초적인 수학 지식인 시그마, 파이, 지수함수, 미분, 벡터와 행렬의 개념을 안내하고, 이를 기반으로 구축되는 데이터사이언스란 무엇이고 그것을 어떻게 분석할 수 있는지, 그리고 인문학 연구에는 그것을 어떻게 적용할 수 있는지 다학문적 접근을 통해 살펴본다.
4장 ‘인공지능과 자연언어 처리’에서는 4차 산업혁명 시대를 살아가는 데 필수적인 인공지능의 개념과 기계학습 이론, 신경망 이론, 딥러닝 등의 관련 개념을 파악하고, 정보 검색, 기계 번역, 음성 인식, 음성 합성 등 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 활용하는 자연언어 처리 기술의 원리에 대해 살펴본다. 그리고 인공지능이 발전해온 과정과 향후의 긍정적 전망에 대해 고찰한다.

▣ 소개

이화여자대학교 루체테인문학사업단은 인문학과 실용학문 간 융합을 통한 창의적이고 융합적인 역량을 갖춘 인문학도의 양성을 목표로, 인문기반융합전공 과정의 교재로서 이 시리즈를 기획했다. 이 시리즈는 인문대학생의 학문 선호도와 성장 가능성에 근거하여 인문학과 경영학, 인문학과 공연문화ㆍ미디어학, 그리고 인문학과 테크놀로지라는 이질적 분야 간의 유관성을 추구함으로써 인문 기반의 융합적 역량을 강화하고, 그것을 현장에 적용ㆍ실천할 수 있도록 주요 개념과 관련 이슈를 알기 쉽고 재미있게 제시한다.

서문: 인문학적 사고가 첨단 과학 기술 영역으로 확장되는 ‘인문테크놀로지’

제1장. 과학 기술의 인문학적 이해
1. 과학기술이란 무엇인가
1) 인문학으로 과학 기술 읽기
2) 과학과 기술의 여러 얼굴
2. 형식적 활동으로서의 과학
1) 과학 이론에 대한 논리적 분석
2) 과학 제도에 관한 기능주의적 분석
3. 과학 활동 자체로 돌아가기
1) 토머스 쿤의 과학 사상
2) 과학 혁명 다시 보기: 실험 과학의 등장
4. 과학 속의 사회, 사회 속의 과학
1) 지식의 사회적 구성
2) 행위자-연결망 이론
5. 기술에 관해 물음을 던지기
1) 기술이 왜 문제인가
2) 낙관주의
3) 비관주의
4) 낙관주의와 비관주의를 넘어

제2장. 빅데이터 시대와 인문학
1. 인공지능과 포스트휴먼 시대
1) 알파고의 등장
2) 생활 세계의 변화
3) 인공지능과 기술의 자율성
4) 변화의 정체
5) 새로운 도전
2. 빅데이터와 하이퍼히스토리
1) 하이퍼히스토리
2) 빅데이터
3) 기술의 사이성과 3차 기술
4) 인터페이스와 프로토콜
3. 인간학의 4차 혁명과 인간중심주의의 극복
1) 기계의 도덕적 지위 물음
2) 인간중심주의
3) 피동자 윤리학의 출현
4) 기계질문
4. 인공지능의 윤리학
1) 전자인격
2) 인공적 도덕 행위자와 종류
3) AI의 자율성과 행위자성
4) 전통적인 책임 개념과 그 한계
5) 확장된 행위자 책임 모형
6) 예방적 의무로서의 책무성

제3장. 인문학과 데이터사이언스
1. 수학과 인문학
2. 수학의 기초
1) 시그마와 파이
2) 지수함수
3) 미분
4) 행렬과 벡터
3. 인문학과 데이터사이언스

제4장. 인공지능과 자연언어 처리
1. 인공지능의 흐름
1) 인공지능이란
2) 인공지능의 이해
3) 기계학습의 이해
2. 초기 모델
1) 전문가 시스템과 규칙 기반 시스템
2) 오토마타와 자동화 이론
3. 기계학습적 방법론
1) 특징 추출과 모델링
2) 모델 적합도 평가
4. 기계학습의 종류
1) 분류
2) 군집
5. 신경망과 딥러닝
1) 신경망 기초
2) 딥러닝
6. 자연언어 처리
1) 자연언어 처리란
2) 언어의 구조적 분석
3) 언어 의미 분석
4) 정보 추출과 정보 검색
7. 언어지능
1) 대화형 인공지능
2) 기계 번역
8. 인공지능의 과거, 현재 그리고 미래

참고문헌
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