딥블루와 딥마인드의 차이
� 딥블루와 딥마인드, 그리고 Eliza와 ChatGPT의 차이
인공지능(AI)의 발전 과정을 보면, 기술의 본질과 접근 방식이 얼마나 다르게 진화해왔는지를 알 수 있습니다. 대표적인 두 사례를 통해 이를 살펴보겠습니다.
딥블루(Deep Blue) vs 딥마인드(DeepMind), 그리고 Eliza vs ChatGPT.
♟️ 딥블루(Deep Blue)와 딥마인드(DeepMind)의 차이
딥블루: 인간이 만든 룰에 기반한 컴퓨터.
IBM이 개발한 딥블루는 프로그래밍 베이스 AI입니다. 인간이 직접 알고리즘과 룰을 설계하여, 컴퓨터가 이를 빠르게 계산하고 최적의 수를 찾도록 만들어졌습니다.
즉, **"어떻게 두어야 하는지"**를 인간이 컴퓨터에 명시적으로 알려준 것입니다.
예: 체스의 모든 규칙과 전략을 프로그래밍으로 입력 → 컴퓨터가 계산력으로 탐색
✅ 강점: 명확한 규칙 기반, 빠른 계산
⚠️ 약점: 예측하지 못한 새로운 상황에 유연하게 대응하기 어렵다
딥마인드: 스스로 학습하는 기계
딥마인드는 기계학습(Machine Learning) 기반의 AI입니다. 인간이 직접 알고리즘을 짜는 대신, 관련 데이터를 제공하고 컴퓨터가 스스로 패턴과 전략을 학습합니다.
예를 들어, 알파고(AlphaGo)는 수많은 바둑 기보를 통해 스스로 전략을 터득했습니다.
예: 수많은 게임 플레이 데이터를 학습 → 스스로 "어떻게 두어야 하는지" 발견
✅ 강점: 인간이 미처 생각하지 못한 전략도 창출 가능
⚠️ 약점: 학습 데이터의 품질과 양에 크게 의존
� Eliza와 ChatGPT: 무엇이 같고 무엇이 다른가?
Eliza: 초창기 규칙 기반 대화 시스템. 1960년대에 개발된 Eliza는 매우 단순한 패턴 매칭(Pattern Matching) 프로그램입니다. 사용자의 입력에 대해 **미리 정해진 규칙(rule)**에 따라 답변을 생성했습니다.
예: "나는 슬퍼." → "왜 슬프다고 생각하시나요?" (고정된 반응)
✅ 특징: 매우 제한적이고 정해진 범위 내에서 대화
⚠️ 스스로 문맥을 이해하거나, 새로운 답변을 생성하지 못함
ChatGPT: 문맥을 이해하고 생성하는 대화형 AI
ChatGPT는 대규모 언어 모델(Large Language Model) 기반입니다.
대량의 텍스트 데이터를 학습하여 문맥을 이해하고 새로운 문장을 자연스럽게 생성할 수 있습니다. 단순한 패턴 매칭을 넘어, 추론, 요약, 창작까지 가능한 수준입니다.
예: "나는 슬퍼." → "힘든 일이 있었나 봐요. 이야기해 주실래요?" (문맥 이해 + 적응형
답변)
✅ 특징: 인간 수준에 가까운 자연스러운 대화 가능
⚠️ 약점: 때때로 부정확하거나 근거 없는 답변을 생성할 수 있음 ("환각 현상"이라 부름)
✨ 마무리
딥블루와 딥마인드, Eliza와 ChatGPT는 모두 AI의 발전 단계를 보여주는 중요한 이정표입니다. 초기의 AI는 인간이 규칙을 입력하는 시스템이었지만, 오늘날의 AI는 스스로 데이터를 통해 학습하고 사고하는 시스템으로 진화하고 있습니다. AI와 함께 일하거나 AI를 연구하고자 한다면, 이러한 변화의 흐름을 이해하는 것부터 시작해야 합니다.
#AI #데이터사이언스 #기계학습 #딥러닝 #딥블루 #딥마인드 #Eliza #ChatGPT #인공지능발전사
