인공지능(AI)이란?
2. 인공지능의 역사
오늘은 인공지능의 역사에 대해 알아볼텐데요. 지난 포스팅에서 Artificial Intelligence(인공지능)란 단어가 언제 처음 등장했다고 했죠? 1956년 미국 뉴햄프셔주에 위치한 다트머스 대학에서 개최된 학술대회에서 였죠. 그렇다면, Artificial Intelligence 가 선행 연구없이 어느날 갑자기 등장했을까요? 1956년 이전부터 Artificial Intelligence 와 유사한 연구는 하고 있었습니다.
대학이나 대학원에서 산업공학 또는 데이터사이언스를 전공한 분들은 아시겠지만 수업시간에 꼭 등장하는 한 분이 있습니다. 바로 앨런 튜링인데요. 1950년 영국의 수학자였던 앨런 튜링은 논문 'Computing Machinery and Intelligence'에서 기계가 지능을 가질 수 있는지에 대한 질문을 제기하며, 인공지능의 서막을 열었던 튜링 테스트를 소개했습니다.
여기서 잠깐! 튜링 테스트에 대해 알아보고 넘어갈게요. 튜링 테스트란, 사람을 격리된 방에 두고 누군지 알 수 없는 상대방과 대화를 하도록 합니다. 대화 상대는 기계이지만 사람은 자신이 기계와 대화하고 있다는 사실을 모르는 상태에서 텍스트로 대화를 나누도록 하는 것이죠. 대화 과정에서 사람이 이상한 점(기계와 대화하고 있다는 점)을 발견하지 못한다면 기계가 최소한 인간 정도의 지능을 가지고 있다고 판단하는 방법이 튜링 테스트 입니다.
이후 1956년 다트머스 회의에서 Artificial Intelligence 용어가 처음으로 사용되었고, 이 때부터 인공지능 연구가 본격화 되었습니다.
1990년대, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측이나 결정을 내릴 수 있게 하는 기술인 Machine Learning(기계학습)이 주목받기 시작했습니다. 2000년대 빅데이터가 각광을 받으며 인공지능 기술은 더욱 발전해 나갔는데요. 이 때부터 인공신경망을 기반으로 한 딥러닝(Deep Learning) 기술이 비약적으로 발전하며 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌었습니다.
그리고, 2022년 11월 OpenaAI의 ChatGPT의 등장으로 인공지능 기술 발전 속도는 exponential growth 를 보이고 있습니다.
Multi Modal LLM, Large Action Model 등 인공지능과 관련된 기술 개발이 급속도로 진행되고 있는데요. 인공지능 기술 발전이 우리의 일상을 어떻게, 얼마나 바꿀지...
감히 예상해보건데 공상과학 영화에서 보던 세상이 몇 년 내 현실이 되지 않을까요?
다음은 위에서 간략히 언급했던 Artificial Intelligence의 역사를 자세히 살펴 볼 거에요. 1950년대 부터 인공지능이 어떻게 발전되어 왔는지 시대 순으로 정리해보았습니다.
1950년대: 탄생과 초기 연구
1950년: 영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)은 논문 'Computing Machinery and Intelligence'에서 기계가 지능을 가질 수 있는지에 대한 질문을 제기하며, 튜링 테스트를 소개했습니다.
1956년: 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 존 매카시(John McCarthy)가 'Artificial Intelligence'라는 용어를 처음으로 사용하였습니다. 이 회의는 인공지능 연구의 출발점으로 여겨집니다.
1950년대 후반: 단순한 문제 해결과 게임 플레이에 집중한 초기 프로그램들이 개발되었습니다. 예를 들어, 체커 게임을 하는 프로그램이나 수학적 정리를 증명하는 프로그램 등이 있었습니다.
1960~1970년대: 희망과 한계
1960년대: 인공지능 연구자들은 자연어 처리, 로봇 공학, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야로 연구를 확장하였습니다.
한계 발견: 그러나 연산 능력과 데이터의 한계로 인해 초기의 과도한 기대는 현실적인 어려움에 부딪혔습니다.
1970년대: 인공지능에 대한 투자와 관심이 감소하는 'AI 겨울(AI Winter)'이 시작되었습니다.
1980년대: 전문가 시스템과 재도약
전문가 시스템의 등장: 특정 분야의 지식을 활용하여 문제를 해결하는 전문가 시스템이 개발되었습니다. 예를 들어, 의학 진단 시스템인 MYCIN 등이 있습니다.
상용화 시도: 기업들은 전문가 시스템을 활용하여 비즈니스 문제를 해결하고자 하였으며, 이에 따라 인공지능에 대한 관심이 다시 증가하였습니다.
1990년대: 기계 학습과 데이터의 중요성
기계 학습의 부상: 통계적 방법과 데이터 기반 접근 방식이 주목받기 시작했습니다.
1997년: IBM의 딥 블루(Deep Blue)가 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프(Garry Kasparov)를 이겼습니다. 이는 인공지능이 복잡한 게임에서 인간을 능가할 수 있음을 보여준 중요한 사건이었습니다.
2000년대: 데이터와 연산 능력의 발전
빅데이터 시대의 도래: 인터넷과 디지털 기술의 발전으로 대량의 데이터가 생성되고 활용되기 시작했습니다.
연산 능력의 향상: 고성능 컴퓨팅과 GPU의 발전으로 복잡한 알고리즘을 효율적으로 실행할 수 있게 되었습니다.
2010년대: 딥 러닝과 혁신
딥 러닝의 혁신: 인공신경망과 딥 러닝 기술이 비약적으로 발전하였습니다. 이는 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌었습니다.
2011년: IBM의 왓슨(Watson)이 퀴즈 쇼 '제퍼디(Jeopardy!)'에서 우승하며 자연어 처리 능력을 입증하였습니다.
2016년: 구글 딥마인드의 알파고(AlphaGo)가 바둑 챔피언 이세돌 9단을 이겼습니다. 이는 인공지능이 복잡하고 직관적인 게임에서도 인간 최고 수준을 넘어설 수 있음을 보여주었습니다.
2020년대: 인공지능의 일상화
자연어 처리의 발전: GPT-3와 같은 대규모 언어 모델이 개발되어 자연스러운 언어 생성과 이해가 가능해졌습니다.
응용 분야의 확대: 의료 진단, 자율 주행, 개인화된 추천 시스템 등 다양한 산업에서 인공지능이 핵심 기술로 자리 잡았습니다.
윤리와 규제의 논의: 인공지능의 영향력이 커짐에 따라 윤리적 고려와 규제에 대한 논의가 활발히 진행되고 있습니다.
다음 시간에는 인공지능의 활용 분야에 대해 알아보겠습니다.
