제1장: AI 혁명의 서막
2. 컴퓨팅 파워, 빅데이터, 알고리즘의 진화
2. 컴퓨팅 파워, 빅데이터, 알고리즘의 진화
AI의 급속한 발전 배경에는 컴퓨팅 파워의 향상, 빅데이터의 등장, 그리고 알고리즘의 진화가 있습니다.
먼저, 컴퓨팅 파워의 발전은 AI 연구에 큰 영향을 미쳤습니다. 특히 2010년대부터 GPU(Graphics Processing Unit)의 발전이 딥러닝 연구를 크게 가속화했습니다1. GPU는 CPU와 비교할 때 유사하고 반복적인 연산을 병렬로 처리하여 훨씬 빠른 속도를 자랑합니다. 2010년대에 들어서며 GPU가 CPU의 역할까지 대신할 수 있는 GPGPU(General-Purpose computing on GPU) 기술이 등장했고, 이는 인공신경망의 학습에 적용되어 딥러닝의 발전을 크게 촉진했습니다1.
다음으로, 빅데이터의 등장도 AI 발전의 중요한 요인입니다. 1990년대 이후 인터넷이 보급되고 검색엔진이 발전하면서 가공할 수 있는 데이터의 범위가 기하급수적으로 늘어났습니다1. 2000년대 이후에는 스마트폰과 사물인터넷(IoT)의 발전으로 빅데이터의 개념이 등장했습니다. 현실 세계의 곳곳에서 셀 수 없이 많은 데이터가 실시간으로 수집되기 시작한 것입니다. 이렇게 많은 데이터를 학습한 딥러닝 알고리즘은 더욱 정교하게 구축될 수 있었습니다1.
마지막으로, 알고리즘의 진화도 AI 발전에 크게 기여했습니다. 초기의 단순한 규칙 기반 시스템에서 시작해 머신러닝, 딥러닝으로 발전해 왔습니다. 특히 2014년 이안 굿펠로우가 발표한 GANs(Generative Adversarial Networks) 모델은 생성형 AI의 시작을 알렸습니다1. GANs는 두 신경망이 서로 경쟁하면서 학습하는 구조로, 이후 이미지 생성 및 변환 등 다양한 응용 분야에서 활발하게 사용되고 있습니다.
최근에는 트랜스포머 모델이 언어 이해, 기계 번역, 대화형 시스템 등의 자연어 처리 작업에 혁신을 가져왔습니다1. 특히 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 출현은 AI 기술의 새로운 지평을 열었습니다.
이러한 컴퓨팅 파워의 향상, 빅데이터의 등장, 알고리즘의 진화가 서로 시너지를 일으키며 AI 기술은 급속도로 발전해 왔습니다. 앞으로도 이 세 가지 요소의 지속적인 발전이 AI 혁신을 이끌어갈 것으로 예상됩니다.
