기계학습의 원천 기초를 다진 업적으로 2010년 튜링상을 수상한 <a href='https://en.wikipedia.org/wiki/Leslie_Valiant'>Leslie Valiant</a>
교수가 40년 연구에서 나온 통찰을 일반인을 위해서 정리한 책 <a href=https://amzn.to/3nfZWwE>[Probably Approximately Correct]</a>가 <a href='http://ropas.snu.ac.kr/~kwang'>이광근 교수</a>의 번역을 거쳐 한국어 버전으로 출간되었다.

이 책은 튜링상 수상 석학이 40년 연구로 제시하는 기계 학습에 대한 근본적 관점을 정리한 책이다. 기계 학습과 인공지능에 대한 아래와 같은 의문들에 대한 궁금증을 해결해준다:

- 기계 학습이란 과연 무엇인가?
- 기계 학습을 과학적으로 어떻게 정의할 수 있을까?
- 기계 학습으로 배울 수 있는 한계는 어디까지 일까?
- 기계의 학습과 생명체의 학습은 얼마나 비슷할까?
- 기계 학습이 학습과학으로 발전해서 인공지능을 넘어 새로운 과학의 파라다임이 될 수 있을까?

[이광근 교수의 번역동기에서]
- "기계 학습을 보다 근본적으로 이해할 수 있는 시점을 소개하고"
- "모두가 동요하는 인공지능. 흥분과 우려로 충혈된 눈빛을 차분히 가라앉혀 줄 과학이 있다. 널리 알리는 것이 어떨까 싶었다."
- "컴퓨터과학이 인공지능과 기계학습 관련해서 물밑에서 다지고 있는 기초공사의 한 구석을 구경하는 투어 코스"
- "인공 지능 관련 논의가 신비감에 기대어 부유하지 않도록 과학적인 근거로 내실을 심는 채비가 될 수 있는 책"

[기계 학습을 다시 묻다]. 레슬리 벨리언트 지음. 이광근 옮김. 인사이트. 2021.

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