인공지능(AI)의 역사 살펴보기
이용호가 말하는 ‘생활 속의 인공지능’
'인공지능의 역사' DALL-E 3 에서 이용호 그림어떠한 사회현상이나 기술을 제대로 이해하기 위해서는 그것이 흘러온 발자취 즉 역사를 살펴보는 것이 가장 효율적이다. 세상의 모든 현상이나 기술은 어느날 갑자기 하늘에서 뚝 떨어지는 것이 아니기 때문이다.
인공지능(AI)이란 인간의 지능을 모방하거나 대체할 수 있는 컴퓨터 시스템이나 프로그램을 뜻 한다. 이 시스템은 학습, 추론, 문제 해결 등의 인간의 인지 능력을 수행할 수 있으며, 대부분의 경우 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 기술을 사용한다. 인공지능은 인간이 수행하는 다양한 작업에서 유용하게 활용될 수 있으며, 빠르고 정확한 판단 및 결정, 대규모 데이터 처리 등을 수행할 수 있다.
인공 지능(AI) 기술은 생각보다 오랜 역사를 가지고 있으며 초기 개념화에서 현재의 정교한 시스템에 이르기까지 매우 크게 발전했다. 그것은 초기에 철학자와 공상과학 작가의 상상력에서 시작되었고, 우리 일상 생활의 필수적인 부분으로 성장하여 지속적으로 미래 기술을 형성하고 있다.
인공 지능(AI)의 역사는 수십 년에 걸친 아이디어, 혁신 및 돌파구의 풍부한 태피스트리이다. 지능형 기계의 개념은 수세기 동안 인간들의 상상력으로만 표현되었지만, 과학 분야로서의 AI의 발전은 20세기 중반에 시작되었다. AI 역사의 주요 이정표에 대해 가능한 한 명확하고 단순하게 설명을 해보려 한다.
첫째, 인공지능이라는 용어가 탄생한 1950년대 이전까지 초기 상상과 이론적 토대를 마련한 시기를 지나왔다. 인공 지능의 뿌리는 지능이나 의식을 부여받은 인공 존재의 가능성에 대한 신화, 이야기 및 추측과 함께 고대로 거슬러 올라갈 수 있다. 르네 데카르트, 고트프리트 빌헬름 라이프니츠와 같은 철학자, 과학자나 수학자들은 지식과 마음의 본질을 숙고하여 계산 이론과 인공지능의 기초를 쌓았다.
둘째, 1950~1960년대 인공 지능의 탄생 시기이다. 1950년 앨런 튜링은 기계가 인간과 구별할 수 없는 지능적인 행동을 보일 수 있는지를 결정하는 기준인 튜링 테스트를 제안했다. 1956년, 존 매카시, 마빈 민스키, 나다니엘 로체스터, 그리고 클로드 섀넌은 인공지능의 탄생을 공식적인 학문으로 간주한 다트머스 학회를 조직했다.
매카시는 또한 이 시기에 "인공지능(Artificial Intelligence)"이라는 용어를 만들었다. 이 학회는 인공지능 연구의 출발점이 되었으며, 이후 인공지능 연구는 급속히 발전했다. 이 학회에서 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼은 일반적으로 최초의 AI 프로그램으로 여겨지는 "논리 이론가 logical theorists"를 발표했다. AI의 초기 작업은 문제 해결과 상징적인 방법에 초점을 맞췄다.
셋째, 1960년대에 AI 연구는 주로 전쟁과 물류를 위한 기술에 관심을 가진 국방부로부터 자금을 지원받았다. 이 시대에 AI 연구에 널리 사용되는 LISP 및 PROLOG와 같은 여러 프로그래밍 언어가 개발되었다. 이것은 또한 덴드랄(Dendral) 및 마이신(Mycin)과 같은 최초의 성공적인 지식 기반 시스템의 시대였다. 이 시기에 마빈 민스키와 시모어 페이퍼트는 인공 신경망의 초기 형태인 퍼셉트론(Perceptron)을 연구하여 연결주의의 토대를 마련했다.
이 기간 동안 AI 연구자들은 자연어 처리, 로봇 공학 및 컴퓨터 비전도 연구했다. 또한 전문가 시스템과 패턴 인식 알고리즘이 개발되었다. 전문가 시스템은 특정 분야의 전문가의 지식을 컴퓨터로 구현한 시스템으로, 의사 결정, 진단, 문제 해결 등에 사용되었다. 패턴 인식 알고리즘은 이미지, 음성, 텍스트 등의 패턴을 인식하는 데 사용되었다.
넷째, 1970년대는 AI의 겨울 시기이다. AI 연구에 대한 자금과 관심이 감소한 AI Winter가 있었다. 이는 1960년대에 설정한 높은 기대치가 충족되지 않았고 당시에는 해결하지 못한 계산상의 한계 때문이었다. 어려움에도 불구하고 AI 연구는 특정 영역에서 인간의 전문 지식을 모방하도록 설계된 규칙 기반 시스템인 전문가 시스템과 같은 영역에서 계속되었다.
다섯째, 1980년대와 1990년대에 머신러닝과 신경망 알고리즘이 개발되었다. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 배우고 스스로를 향상시키는 능력을 말한다. 신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받은 알고리즘이며 이미지 인식, 음성 인식 및 자연어 처리에 사용되어 왔다. 1980년대는 연결주의와 인공지능이 부활한 시기이다.
이 시기에 제프리 힌튼과 다른 연구자들에 의해 개발된 역전파 알고리즘(Backpropagation algorithm)은 인공 신경망의 발전에 전환점을 맞았다. 병렬 및 분산 컴퓨팅의 출현은 대규모 인공 신경망을 시뮬레이션하는 데 도움이 되어 연결주의 AI의 부활을 가져왔다. 이 기간 동안 환경에서 학습하는 에이전트를 위한 머신러닝의 한 형태인 강화학습(Reinforcement learning)이 주목받았고, 리차드 서튼과 앤드류 바토와 같은 연구원들이 크게 기여했다.
또한 이 시대에는 지능형 에이전트가 부상하고 물류, 데이터 마이닝, 의료 진단 및 기타 분야에서 AI가 성공적으로 적용되었다.
여섯째, 2000년대에서 2010년대로 이어지는 머신러닝 및 AI 붐 시기이다. 2000년대에 AI 기술은 Amazon 및 Netflix에서 사용하는 것과 같은 ‘추천 시스템’, Apple의 Siri와 삼성의 빅스비 같은 ‘음성 인식 비서’ 및 자율 차량을 포함한 주류 애플리케이션 및 장치에 통합되기 시작했다. 계산능력의 증가와 대규모 데이터셋의 확보로 인해 기계학습, 특히 딥러닝과 인공신경망에서 중요한 발전이 있었다. 2012년, 알렉스 크리체프스키, 일리야 소츠케버, 제프리 힌튼이 개발한 심층 컨볼루션 신경망(Deep convolutional neural networks)은 이미지넷의 대규모 시각 인식 도전에서 획기적인 발전이 있었다.
2010년대에는 인간 두뇌의 구조에서 영감을 받은 기계 학습의 하위 집합인 딥 러닝(Deep Learning)이 등장했다. 주요 이벤트로는 2012년 ImageNet 대회에서 딥 러닝 기술의 성공, 2016년 알파고(AlphaGo)가 세계 바둑 챔피언인 이세돌 구단과 대결해 승리와 OpenAI의 GPT 모델 개발 같은 자연어 처리의 혁신적인 발전이 있었다.
마지막으로 현재는 AI는 일상 생활, 비즈니스 및 과학 연구의 여러 측면에서 필수적인 부분이 되었고 인공지능 기술은 이미 우리 주변에서 많이 사용되고 있다. 예를 들어, 음성인식 기술을 이용한 음성비서나, 이미지 분석 기술을 이용한 자율주행차 등이 대표적인 사례이다. 이러한 기술들은 우리의 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어주고 있다.
인공지능 기술은 앞으로도 더욱 발전할 것으로 예상된다. 인공지능은 현재의 기술을 훨씬 뛰어넘는 새로운 애플리케이션과 서비스를 가능하게 할 것이다. 인공지능 기술이 우리의 삶에 어떤 영향을 미칠지 기대된다.
AI 분야는 매우 역동적이며 기술 및 사회적 측면에서 새로운 발전이 지속적으로 나타나고 있다. 분명한 것은 AI가 우리 삶의 여러 측면에서 중요하고 변혁적인 힘으로 매우 신속하게 다가올 것이라는 점이다. AI의 역사는 전 세계 연구자와 개발자의 호기심과 결단력에 의해 수많은 혁신으로 자국을 남겼다. 인공지능이 계속 진화함에 따라 그것이 사회와 우리가 사는 방식에 미치는 영향은 매우 지대하다 할 수 있다.
| 작가 프로필
호몽 이용호는 스마트 공장에서 주로 사용되는 ‘머신비전’ 전문회사인 ‘호연지재’를 경영하고 있으면서 다양한 분야에 관심이 많아 메타버스와 유튜브 인플루언서로 활동하고 있다. 특히 ‘머신비전’에서 인공지능 딥러닝에 의한 영상처리기술을 자주 적용하다보니 AI 분야에 대해서도 해박한 지식을 가지고 있다. 또한 SKT 메타버스 플랫폼인 이프랜드(ifland)에서 매주 월요일 오후 9시에 정기적으로 ‘힐링토크쇼 호몽캠프’를 진행하고 있으며 86회 이상 진행된 토크쇼에는 작가, 강사, 가수, 연주가, 아타스트, 사업가 등 여러 분야의 전문가들이 초대되었다.
주요 강의 분야는 “챗gpt 시대 생활 속의 인공지능 발견하기”, “시니어와 MZ세대 간의 원활한 커뮤니케이션”, “시니어 세대 인플루언서 활동으로 인생 이모작”, “워라밸 시대 워크닉으로 행복한 인생 만들기” 등이 있으며, 저서로는 『나는 시니어 인플루언서다』가 있다.
