브레인 이미테이션은 인간의 뇌를 모방한 뉴럴 네트워크, 바로 인공지능을 의미하며,
이 책에서는 인공지능의 개념과 특성을 우리 두뇌와의 평행이론을 통해 쉽게 설명을 해주어 이해하기 편하였습니다.

뉴럴넷은 머릿속에서 떠오른 단순한 수학 모델이 아니라 인간의 생물학적 뇌를 본떠 만든 모델이라고 합니다.
인공지능을 만드는 주체는 사람이기 때문에 우리의 뇌에서 힌트를 얻어서 만든다는 개념을 훌륭한 착안이라고 생각입니다.

이책에서는 뉴럴넷, 머신러닝, 딥러닝의 복잡한 이론을 장황하게 설명하기 보다는 인간 뇌에 대한 올바른 이해를 우선시하였으며,
뇌의 구조와 작동 원리를 다양한 예시를 통해서 설명하고 인간 뇌에 대해 잘못 알고 있는 편견을 해소시켜주었습니다.

영화같은데에서 '우리는 뇌의 10% 정도밖에 쓰지 못한다'는 이론을 마치 사실인 것으로 여겨지기도 하는데,
이런 내용이 알려진 것은 무려 19세기의 심리학자인 윌리엄 제임스(William James)로, 뇌과학이 발달하지 않았던 그때 대부분의 과학자조차도 인정하지 않았던 골상학이라는 말도 안 되는 이론에서 연유되었다고 합니다.
해당 이론이 현재까지 마치 당연한 상식처럼 받아들여지고 있는데, 실제로 연구를 통해 밝혀진 바로는 우리는 뇌의 100%를 사용한다고 있다고 합니다.
7장에서는 현재까지 개발된 인공지능의 현실을 알수 있으며, 의외로 아직까지의 인공지능은 허점이 많은 상태라고 합니다.
특히 기계는 세상을 직관적으로 이해하는 능력이 전무하며, 사람처럼 세상을 직관적으로 다양한 측면에서 이해하는 수준은 되지 못한다고 합니다.
기계가 사람처럼 되기 위해서는 물리적, 문맥적 내용을 바탕으로 세상을 좀 더 직관적으로 이행 능력이 필요하며,
자율주행이나 불가피한 선택에서 사람 심리에 대한 진지한 고민이 필요한 '트롤리 문제' 와 같이 인공지능의 잠재적 위험성도 설명해주고 있습니다.

리들리 스코트 감독의 <블레이드 러너>라는 영화가 내내 떠올랐습니다. 주인공 데커드는 복제인간 레플리컨트를 제거하는 임무를 지닌 인간인데, 인간의 기억이 의도적으로 주입되어 본인이 복제인간임을 모르는 레이첼을 만나게 됩니다. 그녀(?)는 인간과 거의 동등한 능력은 물론 감정 표현과 공감 능력에서는 오히려 실제 인간보다 더 풍부한 모습을 보여줍니다.
인간 뇌의 뉴런 개수부터 시작해서 종합적인 능력이 너무나 뛰어나며, 현재 가장 복잡한 딥러닝 모델은 무려 1,370억 개의 뉴런 간 연결을 가진 모델이라고 합니다.
그보다 더한 것은 인간의 뇌는 가장 복잡한 딥러닝 모델의 1,000배 수준이나 되는 양이라고 하며.
딥러닝이 인간의 뇌에 가까워지기 위해 아직 많은 시간이 더 걸릴 것이라고 보여진다.