2부 _ AI의 태동
A.I 탐구 5부작
* 본문은 전문 AI로 작성되었습니다.
안녕하세요, 여러분! 오늘은 여러분에게 아주 특별한 이야기를 들려드리려고 합니다. 바로 인공지능, AI의 탄생에 대한 이야기인데요. 여러분, AI가 언제부터 시작됐는지 알고 계신가요?
AI의 역사는 한 천재 수학자에서 시작됩니다. 바로 앨런 튜링이죠. 튜링은 어릴 때부터 수학에 천재적인 재능을 보였어요. 하지만 학교에서는 좋은 평가를 받지 못했죠. 심지어 어떤 선생님은 튜링이 수학에 전념하는 걸 말리기 위해 자전거 체인을 떼어가기도 했대요. 하지만 튜링은 포기하지 않았죠. 오히려 더 열심히 공부해서 최고의 대학에 진학했습니다. 튜링은 '기계가 생각할 수 있을까?'라는 질문을 던졌어요.그는 인간 심판관이 기계와 사람을 구분하지 못하게 된다면, 그 기계는 지능을 가졌다고 볼 수 있다고 주장했죠.흥미롭게도 2014년에 열린 튜링 테스트 대회에서 '유진 구스트만'이라는 챗봇이 심판관을 속이는 데 성공했습니다. 물론 아직 한계가 있지만, 이는 튜링의 비전이 현실로 다가오고 있음을 보여주는 사례라고 할 수 있겠죠.
AI의 또 다른 선구자로 클로드 섀넌이 있습니다. 그는 '정보 이론'으로 유명한데요. 섀넌은 정보를 수학적으로 표현하고 전송하는 방법을 연구했어요. 이는 컴퓨터 과학의 기반이 되었죠. 또한 섀넌은 체스 게임을 분석하면서, 불필요한 수를 제거하고 효율적으로 답을 찾아가는 방법을 제시했는데요. 이는 후에 AI의 문제 해결 전략에 큰 영향을 주게 됩니다. 워렌 맥컬록과 월터 피츠라는 두 과학자도 AI 역사에 빼놓을 수 없는 인물이에요. 이들은 뇌의 신경세포인 뉴런에 주목했습니다. 뉴런은 전기 신호를 주고받으면서 정보를 처리하죠.
맥컬록과 피츠는 뉴런을 모방한 인공신경망 모델을 제안했어요. 입력 신호를 받아 연산하고, 임계값을 넘으면 다음 뉴런에 신호를 전달하는 거죠. 뇌의 신경세포인 뉴런은 수상돌기로 입력을 받아 연산하고, 축삭돌기로 다른 뉴런에 신호를 전달해요.
인공신경망도 이와 비슷한 구조를 가지고 있죠. 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있는데요. 입력 데이터를 받아 가중치를 곱하고 활성화 함수를 통과시켜 다음 층으로 전달합니다. 이런 인공신경망을 여러 층 쌓아 올리면 딥러닝 네트워크가 되는데요. 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다.
2016년 알파고와 이세돌의 바둑 대결은 딥러닝의 위력을 전 세계에 각인시킨 사건이었죠. 인공신경망과 딥러닝은 오늘날 AI 기술의 핵심으로 자리매김했습니다.
1950~60년대는 AI 기술이 실제 응용되기 시작한 시기였어요. 1959년 미국의 자동차 회사 GM은 최초의 산업용 로봇인 '유니메이트'를 도입했죠. 용접과 같은 위험한 작업을 로봇이 대신하면서 생산성과 안전성이 크게 향상되었습니다. 한편 다트머스 회의에서는 '인공지능'이라는 용어가 처음 사용되었는데요. 당시 과학자들은 "기계에 지능을 부여하자"는 원대한 비전을 제시했죠. "기계가 언어를 사용하고, 추상적인 개념을 형성하며, 스스로 문제를 해결할 수 있을까?" 참석자들은 큰 열정을 갖고 이 질문들에 답하고자 했습니다.
이 회의에는 존 매카시, 마빈 민스키, 허버트 사이먼 같은 거장들이 참여했는데요. 매카시는 리스프(LISP)라는 AI 연구에 최적화된 프로그래밍 언어를 만들었고, 민스키는 인공신경망을 연구하며 AI의 가능성을 제시했죠. 사이먼은 인간의 문제 해결 과정을 연구하고, GPS라는 프로그램을 통해 범용 문제 해결 방법을 모색했습니다.
다트머스 회의를 기점으로 AI는 하나의 학문 분야로 자리 잡기 시작했어요. 과학자들의 열정과 상상력이 만나, AI의 무한한 가능성이 펼쳐지는 순간이었죠. 이 시기 AI 연구는 크게 두 갈래로 진행되었어요. 하나는 논리와 추론에 기반한 '기호주의 AI'였고, 다른 하나는 뇌를 모방한 '연결주의 AI'였죠. 당시엔 AI에 대한 기대가 한껏 높아졌고, 과학자들과 대중들은 조만간 인간 수준의 AI가 등장할 것이라 예상했습니다.
하지만 이런 낙관적인 전망도 잠시, AI는 곧 한계에 부딪히게 됩니다. 당시 컴퓨터의 메모리와 연산 능력은 매우 제한적이었거든요. 복잡한 현실의 문제를 해결하기에는 역부족이었죠. 예를 들어 쥐가 미로를 탈출하는 문제조차 수많은 경우의 수를 일일이 계산해야 했습니다. 뿐만 아니라 AI 기술의 상용화도 더뎠어요. 결국 정부의 지원이 줄어들면서 AI는 '겨울'을 맞이하게 됩니다.
물론 DARPA나 NASA 같은 기관에서는 꾸준히 AI 연구를 지원했지만, 많은 연구자들이 좌절하고 이탈하는 상황이 벌어졌죠. AI에 대한 열정과 희망이 바람 앞 촛불처럼 꺼져가는 듯 했습니다. 하지만 일부 과학자들은 포기하지 않았어요. 그들은 AI가 직면한 문제를 차근차근 해결해 나가며, 새로운 돌파구를 열기 위해 노력했죠.
하지만 이들 앞에 예기치 못한 어려움이 기다리고 있었는데...다음 시간에 계속해서 알아보겠습니다!
AI의 춘추전국시대, 그 파란만장한 여정을 함께 기대하시죠
고맙습니다.
