요즘 AI가 열풍이다. 2022년 키워드를 바탕으로 그림을 그려주는 노벨 AI부터 시작해서 현재 챗 GPT가 핫하다. 그럼 AI는 뭘까? AI는 언제 어떻게 시작되었고 향후 전망은 어떨까? 지금부터 알아보자.
- 시작하기 전에 -
AI가 무엇인지 먼저 알아보자.
AI란?
AI(Artificial Intelligence), 인공 지능이란 쉽게 말해 인간의 지능을 모방하여 작업을 수행하고 수집한 정보를 토대로 자체 성능을 반복적으로 개선할 수 있는 시스템을 일컫는다.
AI의 역사
보통 AI라고 생각하면, 조금 최신느낌이 난다. 하지만 놀랍게도 AI는 생각보다 오래되었다.
1940년대 후반과 1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제 등 다양한 영역의 과학자들에게서 인공적인 두뇌의 가능성이 논의되었다.
당시, 1943년에 워렌 맥클록과 월터 피츠가 전기 스위치처럼 켜고 끄는 기초 기능의 인공 신경을 그물망 형태로 연결하면 사람 뇌에서 동작하는 아주 간단한 기능을 흉내 낼 수 있음을 증명했다.
이후, 1950년에 엘런 튜링이 기계가 인간과 얼마나 비슷하게 대화할 수 있는지를 기준으로 기계 지능을 판별하는 인공 지능에 대한 최초의 심도 깊은 철학적 제안인튜링 테스트(Turing Test)를 제안했다.
공식적인 AI의 탄생은 마빈 민스키가 1956년 다트머스 회의에서 인공지능이라는 단어를 만들면서 최초로 언급되었습니다.
AI의 첫 황금기(1956~1974년)
다트머스 회의 이후에, AI라는 새로운 영역은 발전의 땅을 질주하기 시작했다.
이 기간에 만들어진 프로그램은 많은 사람들을 놀랍게 만들었는데, 프로그램은 대수학 문제를 풀었고 기하학의 정리를 증명했으며 영어를 학습했다. 몇 사람들은 이와같은 기계의 지능적 행동을 보고 AI로 모든 것이 가능할 것이라 믿었다. 연구가들은 개인의 의견 또는 출판물들을 통해 낙관론을 펼쳤고, 완전한 지능을 갖춘 기계가 20년 안에 탄생할 것이라고 예측했다. ARPA같은 정부 기관은 이 새로운 분야에 돈을 쏟아부었다.
그러나 그것도 잠시 얼마안가서 암흑기가 찾아왔다.
AI의 첫 암흑기(1974-1980년)
70년대에 이르자, AI는 비판의 대상이 되었고 재정적 위기가 닥쳤다. AI 연구가들은 그들의 눈앞에 있는 복잡한 문제를 해결하는데 실패했다. 연구가들의 엄청난 낙관론은 연구에 대한 기대를 매우 높여놓았고, 그들이 약속했던 결과를 보여주지 못하자, AI에 대한 자금 투자는 사라져버렸다. 동시에, Connectionism 또는 뉴럴망은 지난 10년동안 마빈 민스키의 퍼셉트론(시각과 뇌의 기능을 모델화한 학습 기계)에 대한 파괴적인 비판에 의해 완전히 중지되었다. 그러나 70년대 후반의 AI에 대한 좋지 않은 대중의 인식에도 불구하고, 논리 프로그래밍, 상징 추론과 많은 여러 영역에서의 새로운 아이디어가 나타났다.
그 결과 AI붐 시대가 왔다.
AI붐(1980-1987)
1980년대에는 전 세계적으로 사용된 ‘전문가 시스템’이라고 일컫는 인공지능 프로그램의 형태였고 인공지능 검색에 초점이 맞춰졌다.
1982년 , 물리학자 John Hopfield는 완벽한 새로운 길에서 정보를 프로세스하고 배울 수 있는 신경망의 형태를 증명해냈다. 이 시기에, David Rumelhart는 “역전파”라고 불리는 신경망을 개선하기 위한 새로운 방법을 알리고 있었다. 이러한 두 가지 발견은 1970년 이후 버려진 신경망 이론이라는 분야를 복구시켰다. 신경망은 1990년대에 광학 문자 인식 및 음성 인식과 같은 프로그램의 구동 엔진으로 사용되며 상업적으로 성공하게되었다. 그러면서 AI에 대한 기대가 높아졌다.
그러나 그것도 잠시 두번째 암흑기가 찾아왔다.
AI의 두번째 암흑기 (1987-1993)
AI와 비즈니스 커뮤니티의 매력은 상실했고 경제 거품이라는 고전적 형태의 1980년대에 빠졌다. 붕괴는 정부기관과 투자자들의 ‘해당 분야는 계속해서 비판에도 불구하고 진보해왔다.’는 인식에 비롯된 것이었다.
1974년에 전문가 시스템에 대한 열정이 통제할 수 없을 정도로 퍼져나가고 이에 대한 실망이 확실히 따라올 것이라는 걱정이 있었고 이 때 투자가 끊기고 살아남은 연구원들에 의해서 AI winter이라는 단어가 만들어졌다. 그들의 두려움은 AI에 대해 일련의 재정적 차질이 있었던 1980년 말에서 1990년대 초반에 잘 나타난다.
이 AI winter 기간의 첫 번째 사건은 1987년에 특성화된 AI 하드웨어 시장이 갑자기 무너진 것이다. 1987년에 애플이나 IBM의 데스크탑 컴퓨터들은 급격히 빨라지고 성능이 좋아졌다. 또한 Symblics과 기타 회사들이 만든 데스크탑 컴퓨터 보다 더 비싼 Lisp 기기들보다도 더욱 좋은 성능을 나타냈다. 즉, 더 이상 Lisp 기기들을 살 이유가 사라진 것이다. 전체산업 1억 달러의 절반의 가치가 하룻밤에 사라졌다.
이렇게 다시 AI에 대한 부정적인 인식이 자리잡게 되었다.
현재 AI (1993-현재)
지금보다 반세기는 더 오래된 AI의 분야는 마침내 가장 오래된 목표 중 몇 가지를 달성했다. 몇 가지 성공은 컴퓨터의 성능이 증가했기 때문이고 또 다른 몇 가지는 고립된 문제들에 대해 집중하였고 높은 과학적 의무감으로 해 나갔기 때문에 해결되었다.
이렇게 몇 가지의 문제들을 해결하고 목표를 이루게 되었다.
그리고 현재, 모두가 알다시피, AI들이 판치고 있다.
앞에서 소개한 노벨AI와 챗GPT, 네이버 클로버, 애플의 시리, 삼성의 빅스비 등등 앞으로 AI는 계속해서 끊임없이 연구될 것으로 보이고, 앞으로 미래를 이끌어가는 중심축이 될 것 같다.
AI 취업동향
우리의 삶에 이렇게 많아진 AI들. 그렇다면 AI 취업동향은 어떻게 될까?
개인적인 생각이지만, 앞으로 확대될 것 같다.
시리와 빅스비가 출시된 시절을 생각해보자
당시 시리와 빅스비가 출시되었을 때 사람들의 반응은 하나같이 놀라는 반응이었다.
그도 그럴것이 스마트폰에 대고 말을 했을 뿐인데 대답을 해주고 반응해주는 것이다.
"OO에게 전화걸어줘"하면 전화를 걸어주고, "비트박스 해줘" 하면 비트박스를 해준다.
이런 기능들로 인해 AI가 유명해지자, AI관련 제품들이 우후죽순 쏟아지기 시작했던것으로 기억한다.
이후 네이버 클로바 등이 출시되면서 한번 더 AI열풍이 불었었다.
그렇게 잠시 또 잠잠해지나 싶더니, 괴물이 등장했다.
노벨AI와 챗GPT
원래 사람들이 원하는 스타일의 그림을 얻기 위해서는 그림을 그리는 사람들에게 커미션이라해서 의뢰를 맡기는 것이 대부분이었는데, 원하는 스타일로 입력만 하면 자동으로 그림을 그려주는 노벨AI가 등장하자, 다시 AI열풍이 불기 시작했다.
생각을 해보자, 내가 원하는 입맛대로 그림을 그려준다는데 얼마나 좋은가?
물론 얼마 안가서 노벨AI가 해킹당하면서 소스코드가 다 유출되었지만, 여기서 끝난것이 아니었다.
챗GPT라는 괴물이 출시되었다. 코딩도 대신해주고, 거의 웬만한 질문들에 대해서 다 답을 해주는 것이다. 전세계적으로 화제가 되었으며 현재까지도 많은 사람들의 입에 오르락 내리락 하며 화제가 되고있다.
이렇게 다양한 AI들은 우리들에게 다양한 충격과 경험을 선사한다.
그렇다면 취업 동향은?
한국전자통신연구원의 글로벌 온라인 구인-구직 플랫폼에서의 AI 관련 일자리 동향 분석 문서
https://journal-home.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/site/2022f/abs/UBTJP-0221.pdf
에 따르면 AI관련 채용이 늘어나고 있는 것들을 확인할 수 있다.
이런 공식적인 자료가 아니더라도 AI는 요즘 핫하기 때문에 취업동향이 좋아지고 있는 것을 알 수 있다.
정리하며
솔직히 이렇게 글을 쓰기전까지는 AI가 뭐 AI지~ 라는 막연한 생각을 가지고 있었는데, 이렇게 글을 쓰며 정리하니까 생각보다 AI가 우리의 삶에 끼치는 영향이 막대하다는 것을 알 수 있었다.
AI가 발전하면서 사람들의 삶을 더욱 더 풍요롭게 해줄 수 있기를 기대한다.
