The History of Artificial Intelligence
● AI의 시작 (1950‘s ~ 1960’s)
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기계가 생각을 할 수 있을까?
1950년, 영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)은 기계는 생각할 수 있을까 주장하며 이를 테스트하기 위한 튜링 테스트(The Turing Test)를 제안하였다. 이러한 의문은 인공지능의 등장에 시초가 되었다. 이후, 1956년에는 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 인공지능의 개념을 처음으로 세상에 알렸으며 ’인공지능‘이라는 단어 또한 처음으로 사용하였다. -
인공지능의 첫걸음과 찾아온 번아웃
인공지능이 세상에 알려진 이후, 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델에 관한 연구도 활발하게 진행되었다. 1957년, 프랑크 로젠블랏(Frank Rosenblatt)은 신경세포의 상호작용을 계산으로 나타낸 ’신경망‘ 이론을 사용하여 ’퍼셉트론(Perceptron)‘ 모델을 제작하였으며, 이를 통해 컴퓨터의 패턴 인식 및 학습을 실질적으로 보여주었다.
이러한 초기 연구의 성과와 전 세계의 기대와 달리, 인공지능은 컴퓨터 성능의 부족, 논리 체계, 데이터 부족 등의 다양한 한계로 ’1차 AI 겨울‘이라 불리는 침체기에 들어섰다.
● 다시 돌아온 AI 붐 (1980‘s)
- 걷어낸 인공지능의 첫 번째 단계, 그리고 더 많은 어려움
1980년대 부근부터 반도체 기술의 발전, 컴퓨터 파워의 성장 등 다양한 기술의 발전 덕분에 인공지능 또한 다시 세상에 등장할 수 있었다. 특히, 사람이 입력한 규칙을 바탕으로 컴퓨터가 판단을 내리는 ‘전문가 시스템(Expert System)’의 등장으로 인공지능은 다시 한번 주목을 받게 되었다. 이에, 전문가 시스템을 통해 의학, 법률, 유통 등 실용적인 분야에서 진단, 분류, 분석 등의 기능을 수행할 수 있도록 연구가 진행되었으나, 사람이 설정한 규칙에만 의존하여 동작하며 복잡한 현실 세계를 이해하는 데에는 아직 한계가 존재하였다.
이후, 인공지능은 다시 사람들에게 잊혀갔으며, 인공지능은 두 번째 겨울을 맞이하게 된다.
● 인공지능의 두 번째 부활과 성장 (2000’s ~ )
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인터넷의 발전과 머신러닝의 등장
1990년대부터 인공지능은 머신러닝(Machine Learning)의 등장으로 스스로 규칙을 찾아 학습하게 된다. 이와 더불어 세상에는 디지털과 인터넷이 등장하였으며, 웹에서 수집한 대량의 데이터를 활용하게 되었다. 인공지능은 스스로 규칙을 학습하고 나아가 복잡한 규칙까지 찾게 되었다. -
인공지능의 전성기를 맞다
2006년, 힌튼이 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network)의 구조를 제시하면서 인공신경망의 부활을 알렸다. 이러한 신경망은 AI 기술을 대표하는 알고리즘인 딥러닝(Deep Learning)의 기초 개념을 정립하게 되었다. 이후, 2010년대부터 그래픽처리장치(GPU)를 비롯한 컴퓨터 시스템의 발전과 데이터의 증가로 인공신경망 학습에 박차를 가하면서 데이터 패러다임이 변화하였으며, 이는 딥러닝 기술 발전에 큰 기반이 되었다.
- 인공지능의 전성기는 아직 진행 중
현재 인공지능은 다양한 곳에 활용되고 있으며 세상을 바꾸고 있다. 2016년, 구글 딥마인드가 개발한 AI 알파고(AlphaGo)는 바둑기사 이세돌 9단을 4승 1패로 이기면서 전 세계에 AI의 존재를 각인시켰다. 이후, 2017년에 개발된 자연어처리 모델, 트랜스포머(Transformer)는 데이터 사이의 복잡한 관계와 패턴을 학습하고 더 중요한 정보를 포착하여 결론을 제공하게 되며, 2022년부터는 ‘챗 GPT’를 필두로 다양한 생성형 AI의 시작을 알렸다. 이러한 인공지능의 발전은 현재 진행 중이며, 지금도 다양한 곳에서 일상을 변화시키고 있다.
