인공지능 역사
세부적으로 보는 AI History
고대의 역사
~BC 3000 Hephaestus와 Pygmalion의 그리스 신화는 지능적 로봇의 아이디어를 제공한다. 많은 고대의 다른 신화에서도 인간과 유사한 가공물들이 등장한다. 많은 영웅들과 실존 인물들이 기계적 가공물과 모델들로서 만들어졌다. 1882년에 Edwin Smith가 골동품상에서 구입한 어떤 papyrus 종이에는 뇌손상부위를 수술하는 48개의 관찰이 묘사되어 있는데 자세히 보면 증상, 진단, 치료, 예후에 관한 내용이었다. 즉 만일 환자가 이런 증상을 보이면 이러한 상처이고 따라서 이런 치료가 행해지면 이런 예후가 예상된다는 내용이었다. 이것은 지금까지 알려진 최초의 전문가 시스템 (Expert System)이다.
BC 5 세기
Aristoteles 가 삼단논법 (Syllogism)을 발명했는데 그것은 최초의 공식 연역 추론 시스템 (연역법 (Deduction))이다.
13 세기
스페인 신학자 Ramón Lull 이 Zairja라는 장치를 만들었는데, 그것은 기계적 수단으로 idea를 생성해내는 최초의 장치이다. 즉 조합을 통해 비수 학적 진리를 발견한다 (discovering nonmathematical truths through combinatories) Talking heads 가 Roger Bacon과 Albert에 의해 발명되었다고 알려진다.
1456
활자 (printing using moveable type)가 발명되어 Gutenberg Bible 이 인쇄되다.
15 세기
시계가 발명되어 최초의 현대적인 측정기계로 기록되다.
16 세기
시계 제작자들이 그들의 기술을 이용하여 기계로 작동되는 동물을 만들고 새로운 제품들을 만들다. 프라하의 Rabbi Loew 가 생명이 주어진 진흙으로 만든 인간 Golem을 만들다 (1580).
1637
Descartes 가 "나는 생각한다. 고로 존재한다"라고 말하다. 데카르트는 동물의 몸이 복잡한 기계와 크게 다르지 않다고 제안하였다. 17 세기에는 많은 사상가들이 데카르트 학파의 메커니즘 (Cartesian mechanism)을 발전시켰다.
1642
Pascal 이 최초의 기계적 이진법 계산기 (digital calculating machine)을 만들다. Pascal 이 19세 때이며 Pascaline이라는 이름의 8 진법 계산기이다.
1651
Leviathan 가 Thomas Hobbes에 의해 출간되다. 거기서 그는 인간이 조직과 기계를 사용하여 새로운 지능을 창조할 것이라고 제안하였다 (a material and combinatorial theory of thinking). George B. Dyson 은 그의 저서 "Darwin Among the Machines: The Evolution of Global Intelligence, " p7, 1997. 에서 Hobbes를 AI의 창시자로 간주했다.
1673
Gottfried Leibnitz는 Pascal의 계산기를 발전시켜 곱셈과 나눗셈이 가능하도록 발전시키다. 즉 반복적인 덧셈에 의해 곱셈을 하는 것으로 오늘날에도 여전히 사용되는 알고리즘이다. 그것은 또한 기계에 의한 추론이 가능하도록 하는 범용 추론기 (universal calculus of reasoning)의 가능성을 착안해 내었다. 그것은 'reasoning calculator'라고 불리며 개념을 이해하고 평가하는 것이다. 그러나 개념들이 서로 연관되어 있기 때문에 그 문제는 실현되기에는 어려운 것이었다.
1726
Jonathan Swift의 걸리버 여행기 (Gulliver's Travels)에서 책을 저술하는 자동 기계 (automatic book writer)가 등장하다.
1769
Vaucanson의 유명한 기계 오리와 von Kempelen의 가짜 기계 체스 플레이어 Turk와 같은 많은 기계 장난감들이 등장하다.
1805
Joseph-Marie Jacquard 가 최초로 실질적으로 프로그램 가능한 장치를 발명하였는데, 그것은 천공카드(punched card)에 주어진 명령에 따라 움직이는 천을 짜는 기계였다.
1811
Ned Ludd 가 주도한 Luddites 운동이 일어나 영국에서 기계들을 파괴하다. 기계에 의한 자동화로 상품의 대량 염가 생산이 수공업적 숙련노동을 압박하여 임금을 인하하게 한 데 원인이 있었다(1811-1816).
1818
Mary Shelley 이 소설 "Frankenstein" 출간하다.
1821
Charles Babbage, 미분을 사용하여 지수함수를 계산하는 기계를 제작함. 곧이어 Jacquard 양식의 천공 카드로 제어되어 일반 계산을 수행할 해석 엔진의 설계에 착수한다. 12년 후엔 로드 바이런의 딸로서, 실재하지 않는 기계를 위한 프로그램을 쓰고, loop 및 subroutine과 같은 개념들을 고안해 낸 에이다 러브레이스와 합류한다.
1832
Charles Babbage와 Ada Byron (Lady Lovelace)가 기계적으로 프로그램 가능한 계산기인 'analytical engine'을 설계하다. 그는 1821년에는 기능이 더 제한적인 미분 엔진(Difference Engine)을 설계했었다.
1835
Electric relay 가 Joseph Henry에 의해 고안되다.
1847
George Boole 이 나중에 불대수 (Boolean binary algebra logic)라고 알려진 수학 기호 논리를 개발하다. 그것은 일종의 사고의 법칙 ("laws of thought.")이다. 그것은 object의 영역 (예를 들면 집합)에 대한 추론을 위한 것이며, 또한 논리적 명제를 조작하고 단순화시킬 수 있다.
1855
Mercury pump 가 고안되어 훌륭한 진공관 (vacuum tubes)을 만들다. 1859 Darwin 이 "종의 기원 (The Origin of Species)"을 출간하다. 1876 Alexander Graham Bell 이 전화기에 대한 특허를 획득하다 (미국 특허 174,465)
1879
Gottlob Frege 은 술어 논리 (Predicate Logic)를 고안하여 논리를 다룸에 있어 Boole을 뛰어넘다. 그 논리는 규칙으로부터 일반적인 정리를 증명하는 것을 가능하게 하였다. 그러나 술어 논리에 의해 다루어지는 단어의 의미는 사용자가 의도하는 것에 국한된다. 술어 논리에 대한 Frege의 표현이 전달되지는 않는다. Edison 이 백열전구를 발명하다.
1887
최초의 가스 연료 자동차가 독일에서 판매되다.
1890
Herman Hollerith 가 천공 카드로 인구조사 data를 처리하기 위해 표를 만드는 기계 (tabulating machine) 특허를 얻다. 그의 회사인 Tabulating Machine Company는 결국 IBM으로 병합되었다.
1898
행동주의 (Behaviorism)가 심리학자 Edward Lee Thorndike에 의해 "Animal Intelligence"에 상술되다. 기본적인 개념은, 모든 행동, 사고, 욕망은 차원 높은 형태의 자극에 의해서 트리거 되는 반사라는 것이다. 인간에서는 그것이 더 차원 높은 형태의 자극에 반응할 뿐이라는 것이다. 행동주의에 따르면 마음 (mind) 은 수동적인 연상 메커니즘 (passive associative mechanism)의 사소한 개념일 뿐이다.
1900~1950
1901
Sigmund Freud 가 "꿈의 해석 (The Interpretation of Dreams)"을 출간하다.
1904
최초의 2 극 진공관 (vacuum tube diode)을 John Ambrose Fleming 이 발명하다.
1910 ~ 1913
Bertrand Russell와 Alfred North Whitehead 가 형식 논리학에 혁신을 가져온 수학 원리(Principia Mathematica)를 출간하다. 수학의 원리를 논리학의 원리 [자동률:A＝A, 모순율:∼(A＝B∧A≠B), 배중률:A=B∨A≠B] 및 집합과 논리의 관계로 환원시킬 수 있다는 전제하에 수학의 전체계를 공리론적으로 재구성하려는 노력을 기울여 만든 책으로, 근세 기하학의 선구적 구실을 하였다
Russell, Ludwig Wittgenstein, Rudolf Carnap 등은 철학을 지식의 논리적 해석 (logical analysis of knowledge)이라고 해석하다.
1913
Henry Ford 가 자동차의 조립 라인 생산 (assembly line production)을 하다.
1915
A. Einstein 이 일반 상대성 이론( general theory of relativity )을 발표하다.
1917
Karel Capek 가 'robot' 이란 말을 고안하다.
1923
체코의 극작가 Karel Kapek의 연극 "R.U.R."(Rossum's Universal Robots) 이 런던에서 상연되다. 최초로 'robot' 이란 단어를 사용하다. 그것은 체코 말로 '노동자' 란 의미이며 1923년에 영어로 번역되며 원어가 유지되었다. 'robot' 은 지능을 가진 기계이며 인간인 주인에게 반역하고 그들을 파괴한다.
1928
John von Neumann 이 최소 최대 정리 (Mini-Max Theorem)를 고안하였는데, 그것은 나중에 게임 프로그램을 위한 기초로서 사용되었다.
1930
Claude Shannon 이 switching circuits를 사용해서 Boolean logic을 설명하다.
1931
Vannevar Bush 가 MIT에서 mechanical analog computer 구조의 미분 분석기(Differential Analyzer)를 사용해서 미분 방정식을 풀다. Kurt Gödel 이 불완전성 정리 (Incompleteness Theorem)를 발표하다. 진리라고 여겨지는 수학 정리들이 사실은 증명될 수 없다는 것을 보이다. 즉 인간이 어떤 문장의 진짜 의미(truth)를 인식할 수 있으나, 그것은 어떤 논리적 시스템에 의해서도 유도될 수 없는 것이라는 것을 의미한다.
1932
RCA : cathode-ray TV picture tube를 시연하다.
1936
영국에서 Regular public television 방송 1937 Alan Turing 이 다른 computing machine을 흉내 낸 튜링 기계 (Turing Machine)을 고안해 내다. "On Computable Numbers"을 출간하다. 그러나 Kurt Gödel의 경우처럼 어떤 기계도 수행할 수 없는 종류의 계산이 존재한다는 것을 인식하다. 이러한 컴퓨터의 한계를 인식했지만, Turing 은 컴퓨터로 하여금 생각할 수 있게 만들 수 있다는 것을 의심하지는 않았다. Alan Turing과 Alonzo Church는 처치-튜링 명제 (Church-Turing Thesis)를 발표하여, 인간이 해결할 수 있는 모든 문제는 algorithm 들의 집합으로 표현할 수 있다고 주장하다.
1938
Claude Shannon 은 electromagnetic relays를 이용한 계산이 mechanical calculators를 이용한 경우보다 더 빠르다는 것을 보여주었다. 그는 Boolean algebra를 응용했다. Electromechanical relays는 최초의 컴퓨터 Robinson에 1940년에 사용되었다. 1939 Dickinson files 가 전기 저장장치 특허를 획득하다.
1940
Atanasoff와 Berry 가 최초의 전기 컴퓨터인 ABC를 만들다. Robinson 은 영국에서 발명된 최초의 operational computer 로서 relays에 기초한 것이다. 그것은 나치의 암호를 해독하는 데 사용되었다. 최초의 color television 이 방송된다.
1941
Zuse 가 독일에서 최초의 프로그램 가능한 컴퓨터 Z3을 만들다. Alonzo Church, lamda 계산법 해설서 발행, 훗날 John McCarthy 가 이것을 이용해 Lisp을 정의한다.
1943
Vacuum tubes 가 계산기에서 electromechanical relays를 대체하여 사용되었다. Robinson 보다 더 빠른 컴퓨터 "Colossus"에서 사용되었는데, 복잡한 독일의 암호를 더 빠르게 해독하였다. Warren McCulloch & Walter Pitts 가 "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity"을 출간하여 신경망의 기초를 세우다. 그들은 신경망 (Neural Network) 이 어떻게 계산과정을 수행하는지를 feedback loop을 사용하여 보여주었다. AI의 모델로서 뉴런이 서로 시냅스에 의해 연결되어 있는 모델을 제안하였다. 한 뉴런이 다른 연결된 뉴런으로부터 자극을 받으면 “on” 또는 “off”로 표시하여 뉴런 간의 작용 관계를 모델화하였다. 이때의 뉴런은 ‘충분한 자극을 제공하는 하나의 명제’라고 개념적으로 정의하였다. 심리학자나 철학자들의 전유물이었던 인간의 사고 과정을 최초로 연결망을 통해 모델화했다는 점에서 AI 역사상 매우 의의가 크다 Arturo Rosenblueth, Norbert Wiener와 Julian Bigelow 가 한 문서에서 "cybernetics"라는 용어를 처음 만들다. Aiken 이 최초의 programmable computer 인 'Mark I'를 완성하다. Emil Post 가 재기록 규칙 (일반화된 문법 규칙)을 토대로 계산을 정의하다. 재기록 규칙은 결국 언어학에서는 변형 문법의 기초가, 컴퓨터과학에서는 규칙 기반 전문가 시스템 (Rule-base Expert System)의 기초가 된다.
1945
John von Neumann 이 오늘날의 컴퓨터 구조를 설계한 문서를 발표하다. 그것은 memory에 데이터뿐만 아니라 명령어를 저장하여 명령어가 순차적으로 실행되는 것이다. 그것은 Alan Turing의 아이디어를 토대로 한 저장 프로그램의 모형을 제시한 것이다. ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Calculator) 이 만들어져 relay-operated computer 보다 1000 배의 속도를 내다. 그것은 최초의 범용 programmable computer이며 John W. Mauchley와 John Presper Eckert 가 만들었다. Vannevar Bush 가 As We May Think (Atlantic Monthly, July 1945)를 출간하여 컴퓨터가 인간을 도와 많은 일을 할 것이라는 예언을 하다. Grace Murray Hopper 가 최초의 컴퓨터 "bug"를 발견하다.
1945~1956
Symbolic artificial intelligence 가 특별한 분야로 주목받다. 그것은 Norbert Wiener 가 cybernetics 분야에서 생물과 공학계에서 feedback의 수학적 이론을 발명한 것에 영향을 받았다. 그것은 지능이라는 것이 goal을 이루기 위한 정보의 처리(feedback)이라는 개념을 명확히 하였다.
1946
TV 가 등장하다. John von Neumann 이 stored-program에 대한 EDVAC 문서를 발표하다.
1947
transistor 가 William Shockley, Walter Brattain, and John Bardeen에 의해 Bell 연구소에서 발명된다. ACM (Association for Computing Machinery) 설립되다. computing에 대한 최초의 society이다.
1948
Nobert Wiener 가 Cybernetics를 출간하였는데 그것은 정보 이론에 이정표가 된 책이다. "Cybernetics"는 "동물과 기계 사이의 제어와 대화의 과학 (the science of control and communication in the animal and the machine)"을 의미한다. Cal Tech에서 '행동에서의 지적 메커니즘'을 주제로 한 학술회의 개최. John von Neumann의 것을 포함해 self reproducing machine에 대한 논문들이 발표됨
1949
Donald Hebb는 뉴런 간의 연결 정도를 변화시킬 수 있는 학습 규칙을 제안하여 “Hebb의 학습 규칙 (Hebbian learning rule)”이라 정의하다. Hebb 은 《The Organization of Behavior》라는 책에서, 신경 시스템은 기존의 synapse를 이용하여 synapse를 스스로 재구성하며, 그 구체적 재구성 방법으로 '신경세포 A 가 계속적으로 신경세포 B의 활성화에 기여한다면 신경세포 A와 B 사이의 synapse는 증가된다'라는 가설을 제시하였다. 'Hebb의 학습 법칙' 은 이후 많은 신경망 연구에 영향을 끼쳐, 현재 많은 신경망 모델의 학습이 이에 직접 또는 간접으로 기초하고 있다. Wilkes 가 최초의 저장 프로그램 (stored-program) 컴퓨터인 EDSAC을 만들다. Eckert와 Mauchley 가 그 후에 BINAC을 만들다. Orwell의 "1984"가 출간되어 대중을 노예로 만드는 컴퓨터를 묘사하다. Claude Shannon 이 정보 이론 (Information Theory)을 소개하다.
1950
Alan Turing 이 "Computing Machinery and Intelligence"를 출간하여 지능적 행동의 테스트를 위한 조작 방법으로서 튜링 테스트 (Turing Test)를 소개하다. 즉 어떤 단말기에서 입력을 하는 것이 컴퓨터일 수도 있고 사람일 수도 있는 숨은 상대와 메시지를 교환하는 경우, 그 상대가 사람인지 컴퓨터인지 구분이 안된다면, 컴퓨터가 지능을 보여준 셈이 된다. Claude Shannon 이 search를 통해서 체스 (Chess) 게임을 자세히 분석한 문서를 출간하다. Isaac Asimov 가 "I, Robot"을 출간하여 three laws of robotics를 소개하다. 상업용 컬러 TV 가 미국에서 시연되다. Eckert와 Mauchley 이 최초의 상업용 컴퓨터 UNIVAC을 내놓다.
1950~1970
1951
EDVAC 이 최초의 von Neumann computer 로서 Pennsylvania 대학에서 구축되다. Census Bureau에서 Remington-Rand UNIVAC을 159,000 달러에 구입하다. IEEE Computer Society 설립되다. 대륙간 흑백 TV 가 미국에서 시연되다. Marvin Minsky와 Dean Edmonds 가 미로를 통과하는 쥐(rat finding)를 시뮬레이션한 최초의 인공 신경망 (Neural Network)을 만들다.
1952
CBS에서 Eisenhower-Stevenson 간의 대통령 선거 예측을 위해 UNIVAC을 사용하다. First computer used by DoD (IBM 701) Grace Murray Hopper 가 compiler를 묘사하다. Pocket transistor radio 가 소개되다. Rochester designs IBM 701
1953
Watson and Crick 가 DNA의 화학적 구조를 발견하다.
1954
Alan Turing 청산가리 (cyanide) 묻은 사과를 먹고 중독되어 의문의 자살을 하다.
Isaac Asimov "The Caves of Steel" (Robot Science Fiction)을 출간하다.
1955
Allen Newell, J.C. Shaw, Herbert Simon 가 최초의 AI 프로그램 Logic Theorist (LT)를 선보이다 (Carnegie Institute of Technology, 지금의 Carnegie Mellon 대학). 그것은 수학 문제를 풀기 위한 것이며 추론 프로그램으로서 비수치적으로 사고하는 컴퓨터 프로그램이라고 소개하였다. 그것은 searching, goal-oriented behavior, application of rules을 복합하여 사용한 정리를 증명했다. 그것은 IPL 언어로 list processing technique을 사용하여 만든 것이다. 그 프로그램은 여러 방송 매체를 통해 소개되기도 하였다. Allen Newell, Herbert Simon, J.C. Shaw 이 최초의 AI 언어 "IPL (Information Processing Language)"을 만들다. 그것은 Logic Theorist를 만들기 위해 개발한 새로운 컴퓨터 언어이다. 그것은 associative memory를 흉내 내어 관련된 정보의 조각들 사이에 포인터를 제공하며, 상호작용하는 심벌 구조를 생성, 변화, 파괴하는 기능이 제공되었다. IBM에서 최초의 transistor 계산기를 소개하다. Sperry-Rand merger
1956
Dartmouth 대학에서 thinking machine에 관한 2 달 간의 여름 회의가 열렸는데 John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon, Nathaniel Rochester, Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Herbert Simon, Allen Newell 등이 참여하였지만 AI에 관한 일치된 견해를 보이지는 못했다...... (A PROPOSAL FOR THE DARTMOUTH SUMMER RESEARCH PROJECT ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE) John McCarthy 가 Dartmouth conference에서 "Artificial Intelligence"라는 용어를 새로 만들다. 그 용어는 그 회의의 주제이기도 했다. IBM에서 Nathaniel Rochester 가 설계한 최초의 범용 컴퓨터 701을 출시하다. George Miller 가 "The Magic Number Seven"을 출간하였는데 그것은 short-term memory의 한계를 보여주는 것이다. CIA에서 GAT machine-translation project에 재정지원을 하다. 컴퓨터 언어 FORTRAN 이 IBM에서 John Backus에 의해 발명되다. Bank of America에서 최초의 상업용 banking system 인 ERMA를 만들다. Stanislaw M. Ulam 이 "MANIAC I"을 개발하였는데 그것은 인간을 이긴 최초의 chess program이다.
1957
Newell과 Simon 은 "수단 목표 분석 (Means Ends Analysis)"를 포함하는 General Problem Solver (GPS)를 만들다. Means-ends analysis는 여러 가지 factor를 변화시켜 바람직한 결과와 예상되는 결과 사이의 차이를 줄여나가게 한다. GPS와 그 후의 AI 프로그램은 실제로는 문제 해결 능력에 한계를 보이는데, 그 이유는 프로그래머가 규격화된 방법으로 계속 정보를 제공받아야 하고 새로운 문제를 정의해야만 하기 때문이다. 그렇지 않으면 문제 해결에 거의 도움을 주지 못한다. 이것은 오늘날에도 여전히 문제로 남아있다. Edward Feigenbaum 이 EPAM (Elementary Perceiver and Memorizer)을 만들어 인간이 아무 뜻도 없는 음절 (nonsense syllables) 들을 어떻게 기억하는지에 관한 모델을 보여주었다. Herbert Gelernter와 Nathan Rochester (IBM)가 기하학에서의 Theorem Prover를 만들다. 그것은 탐색 (Search)에서의 Pruning을 사용하여 10 억 개의 alternative (기하 정리의 3단계 증명을 위해)를 단 25 개 까지 줄였다. 그는 "model referencing."을 최초로 사용한 것이다. 그것은 전형적인 경우에 도형의 형태에서 semantic model을 사용하였다. MIT의 언어학자인 Noam Chomsky는 저서 "Syntactic Structures"에서 언어는 그 의미를 참조하지 않고도 분석될 수 있다고 주장하였다. 달리 말하면 syntax는 semantics로부터 독립적이라는 것이다. 이러한 개념은 AI 연구자들을 흥분시켜 마치 지식이 그 의미하는 바를 몰라도 표현되고 분석될 수 있는 것처럼 받아들여졌다. 그러나 이러한 개념은 인간의 언어에는 잘 적용되지 않는다는 것을 경험적으로 보여주어 왔다.
1958
John McCarthy와 Marvin Minsky 가 MIT에 AI Lab을 만들다. ALGOL 58 DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) 설립되다. Jack St. Clair Kilby 가 integrated circuit를 발명하다. John McCarthy 가 MIT에서 LISP을 만들다. 그것은 초기 AI 언어 IPL을 대체하였고, 1962년에 개발된 COMIT와 상대하여 널리 사용되었다.
1959
Kurtz & Kemeny 가 time sharing을 소개하다. 미 국방성 주관으로 정부기관, 컴퓨터 제조업자 및 기업 등의 사용자들이 모여 사무처리용 언어의 필요성과 가능성을 검토하는 회의를 갖고 새로운 고급언어의 개발에 착수하기로 하고 CODASYL (Conference ON Data SYstem Language)이라는 모임을 구성하여 1960년 4월 COBOL-60이라는 COBOL 첫 번째 버전을 발표하였다 Robert Noyce (TI) 이 Kilby 와는 독립적으로 integrated circuit를 발명하다.
1960
전기공학자 Bernard Widrow와 Marcian Hoff는 <Adaptive switching circuits>라는 논문에서 perceptron 모델의 선형화와 유사한 위드로 - 호프 모델을 제안하였다. LINC는 integral CRT를 가진 최초의 "minicomputer"이다. (Lincoln Labs) Tape drive 가 등장하다. Margaret Masterman과 동료들은 Cambridge에서 기계번역을 위해 semantic nets를 설계하다. Bar-Hillel 이 기계번역의 어려움을 서술한 문서를 발표하다.
1961
엔지니어인 Mortimer Taube 가 최초의 anti-AI 서적 "Computers and Common Sense: The Myth of Thinking Machines."을 출간하였으나 큰 주목을 받지는 못했다. James Slagle 가 MIT에서 박사논문으로 최초의 symbolic integration program 인 SAINT을 만들다. 그것은 Lisp으로 쓰였으며 대학 신입생이 calculus problems을 해결하는 프로그램이다. DEC에서 PDP-1을 120,000 달러에 팔다. John F, Kennedy 가 의회에서 Apollo 프로젝트를 제안하다.
1962
Frank Rosenblatt는 학습 알고리듬이 입력과 일치하는 해당 출력을 산출하기 위해 뉴런 간의 연결 강도를 조절하여 수렴한다는 유명한 퍼셉트론 수렴 이론(perceptron convergence theorem)을 발표. Rosenblatt는, 1958년 발표된 <The perceptron : a probabilistic model for information storage and organization in the brain>이라는 논문과 1962년에 발표된 《Principles of Neurodynamics》라는 책에서, 신경세포와 유사한 단순 계산 기능을 갖는 요소로 구성된 입력층과 출력층을 갖는 퍼셉트론 (Perceptron)이라는 신경 시스템의 모델을 제시하고, 입력과 출력 사이의 synapse를 출력층의 제곱 오차가 최소가 되는 방법으로 학습시킬 수 있음을 보여 주었다. 최초의 산업용 로봇회사인 Unimation 설립되다. John McCarthy 가 Stanford 대학으로 옮기다. Purdue 대학에서 박사학위를 주는 최초의 computer science 학과를 설립하다. Murphy & Greenblatt's TECO text editor on PDP1 at MITKuhn's "Structure of Scientific Revolutions"Hintikka's "Knowledge and Belief"Kripke's "Possible Worlds Semantics" Arthur Samuel (IBM) 이 최초의 게임 프로그램을 만들었는데 그것은 checker 게임이었다. 그것은 기계 학습 (Machine Learning) program이었으며 세계 챔피언을 이길 정도로 훌륭했다.
1963
Thomas Evans 가 MIT에서 Marvin Minsky 지도로 박사학위 과정에서 프로그램 ANALOGY을 만들다. 그것은 IQ 테스트에 나오는 것과 유사한 기하학 문제를 푸는 것으로서 과거의 기하학 패턴을 가지고 현재의 패턴을 연관시키는 문제이다. Edward A. Feigenbaum과 Julian Feldman 이 AI에 관한 기사를 모은 최초의 서적 Computers and Thought를 출간하다. Stanford 대학에 John McCarthy 가 AI lab을 설립하다. ARPA에서 MIT AI Lab에 2 백만 달러를 기부하다. American Airlines의 SABRE System 은 최초의 항공 예약시스템이다. Sutherland's SKETCHPAD: drawing tool (CAD), constraint solver, WYSIWYGM. Ross Quillian 이 지식표현 수단 으로서의 semantic networks을 소개하다. MIT Project MACSusumo Kuno's parser tested on "Time flies like an arrow"Marvin Minsky 가 역사적인 논문 "Steps Towards Artificial Intelligence" 발표하다.
1964
Daniel Bobrow의 MIT 박사학위 논문에서 (tech.report #1 from MIT's AI group, Project MAC) 프로그램 STUDENT 가 고등학교 algebra word problems을 정확히 풀 수 있을 정도로 자연어를 이해할 수 있다는 것을 보여주었다 Bert Raphael의 MIT 박사 논문에서 SIR program 이 질의응답 시스템 (Question Answering System)을 위한 논리적인 지식 표현의 능력을 가지고 있음을 보여주다. DEC PDP-8 이 최초의 mass-produced minicomputer 가 되다. IBM에서 360 series를 소개하다. Kemeny & Kurtz introduce "BASIC"McLuhan writes "Understanding Media", predicts global electronic villagePL/1, BASICDevelopment of BBNLisp begins at BBN
1965
철학자 Hubert Dreyfus와 수학자 Stuart E. Dreyfus 형제가 AI를 강하게 비판하는 문서인 "Alchemy and AI, "를 그들이 관여하는 RAND Corporation에서 출간하다. John A. Robinson 이 기계적인 증명과정인 Resolution Method를 발명하였는데, 그것은 프로그램이 하나의 지식표현 언어로서 형식논리를 가지고 효율적으로 작업할 수 있게 해주는 것이었다. Joseph Weizenbaum (MIT) 이 영어로 대화하는 프로그램인 ELIZA를 만들다. psychotherapist의 대화를 시뮬레이션한 버전이 프로그램되었을 때 ARPA-net의 AI center에서는 인기 있는 장난감에 불과하였다. Herbert Simon 은 1985년까지 인간이 할 수 있는 어떤 일도 기계가 할 수 있게 될 것이라고 예측하다. APLBruce Buchanan, Edward Feigenbaum, Lederberg 가 DENDRAL 전문가 시스템 프로젝트를 시작하다. Iva Sutherland 가 최초의 head-mounted display (virtual reality)를 선보이다. Carnegie Mellon University의 Robotics Institute 가 Raj Reddy 가 주도하여 설립되다.
1966
Ross Quillian 이 박사논문으로 Carnegie Institute of Technology (지금의 CMU)에서 의미망 (Semantic Network)을 발표하다. 기계 번역에 대한 부정적인 보고로 인해 National Research Council에서의 지원이 끊겨 수년 동안 자연어 처리와 관련된 작업을 중단하다. Donald Michie 가 영국 Edinburgh 대학 AI lab을 설립하다. 또한 최초의 Machine Intelligence workshop을 매년 개최하다.
1967
Joel Moses 가 MIT에서 박사학위를 위해 적분 문제에서 symbolic reasoning의 힘을 보여주다. 그것은 수학에서 최초의 성공적인 지식베이스 프로그램인 Macsyma를 통해서 이다. Richard Greenblatt 이 MIT에서 지식베이스의 chess 프로그램인 MacHack을 만들어서 토너먼트에서 C class에 배정받다. 또한 철학자 Hubert Deyfus와 대결하여 이기다. IBM에서 hardware와 software를 분리하다. Papert develops LOGO
1968
미친 컴퓨터를 소재로 한 영화 "2001: A Space Odyssey"가 Stanley Kubrick 감독, Arthur C. Clarkes 원작으로 상영되다. 컴퓨터 이름은 HAL인데 그것은 컴퓨터 회사 IBM의 각 문자를 하나 앞선 문자로서 구성한 이름이다. Dijkstra's CACM letter "GO TO statement considered harmful"Englebart demonstrates mouse, windows, multiple raster monitorsFirst PhD in computer science (Wexelblat at Univ. of Penn.) Minsky's "Semantic Information Processing"Chomsky and Halle 이 저서 "The Sound Pattern of English"을 출간하다.
1968 & 1969
Terry Winograd 가 Seymour Papert의 지도하에 SHRDLU을 만들다. SHRDLU 은 질의응답 시스템으로 쉬운 영어로 대화하여 화면의 로봇팔로 블록을 옮기는 것이다. 실제로는 많은 한계를 보이는데 왜냐하면 인간이 상식이라는 부르는 많은 양의 지식을 가져야 하기 때문이다.
1960
연대 중기와 말기 Marvin Minsky and Seymour Papert 가 MIT AI lab에서 Blocks Microworld Project를 지도하다. 이 project는 컴퓨터로 하여금 다른 색깔, 모양, 크기의 simple world of blocks를 보고, 조작하도록 하는 것으로 computer vision, robotics, natural language processing의 발전에 기여하였다. 유사한 실험이 John McCarthy의 지도로 Stanford에서 진행되었고 Edinburgh 대학에서도 있었다.
1969 - 1974
Roger Shank (Stanford)가 개념 의존 이론 (Conceptual Dependency Theory)을 개발하다. 단어가 또 다른 의미를 가질 때 원래의 의미로부터 쉽게 추론할 수 있다. 그러나 여러 사건이 연속되어 복잡한 의미를 다룰 때는 부적절한 이론이다. 단지 말해지는 것에서만 추론할 수 있다. 나중에 story understanding (Robert Wilensky과 Wendy Lehnert)과 understanding memory (Janet Kolodner)에 이용되었다.
1969
이동 로봇 SHAKEY 가 Stanford (SRI)에서 조립되다. 그것은 block 이 있는 8개의 방을 돌아다니고 간단한 영어 명령을 수행하다. International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)가 최초로 Stanford에서 열리다. Marvin Minsky와 Seymour Papert 가 출간한 책 "Perceptrons"에서 single-layer neural networks의 한계를 설명하다. 지능화된 행동을 생성하기 위해 사용되는 기본 구조상에서의 한계로 인해 불가능한 사실을 학습하려고 한다는 점이 문제가 되어 신경망이 한동안 침체기를 맞이하게 된다. 그 책에서 perceptron 모델이 선형 분리 기능밖에 없고 많은 실제 문제를 해결하지 못한다는 것을 증명하였다. 그 후 1980년대 다층 신경회로망이 도입되어 이 문제를 해결함으로써 다시 활기를 띠게 되었다. John McCarthy와 Patrick Hayes 이 "AI 관점에서의 철학적 문제"를 발표하여 AI 가 어떻게 진행될지를 재검토하다. 그들은 철학자들이 2500 년에나 실현될 것이라는 견해를 무시했다. 극복해야 할 2가지 문제가 있는데, 첫째는 "frame problem, "으로서 엄청난 계산의 부담을 극복하는 문제이고, 둘째는 "qualification problem, "으로서 예상되는 규칙을 중단하고 예외의 경우를 수용하는 문제이다. 예를 들면 자동차 키를 돌리면 엔진이 시동이 걸린다. 그러나 연료가 없거나 배터리가 방전된 경우를 예상할 수 있어야 한다. Alan Kay의 박사 논문에서 이론적인 personal computer를 묘사하다. Green's planner using a theorem prover.Donald Knuth 가 Art of Programming Vol. 1을 출간하다. Hearn & Griss define Standard Lisp to port the REDUCE symbolic algebra system Doug Engelbart는 SRI에서 mouse를 고안하다(1960년대 말)
1970
Jaime Carbonell 가 SCHOLAR 프로그램을 개발하였는데, 그것은 지식표현 방법 semantic net에 기초한 computer aided instruction을 위한 interactive program이다. William Wood (Bolte), Beranek & Newman (Boston)가 자연어 이해를 위한 표현방법으로서 Augmented Transition Networks (ATN)을 발표하다. 문법 해석과 의미 해석을 섞어서 "The beach is sweltering"와 "The boy is sweltering" 같은 문장의 의미의 차이를 식별할 수 있게 된다. Patrick Henry Winston 이 MIT에서 박사학위 받을 때 발표된 프로그램인 ARCH는 어린이의 block 장난감의 예로부터 개념을 학습하는 것이었다. Alain Colmerauer 가 AI 언어 PROLOG를 개발하다. Negroponte forms the Architecture Machine GroupPople과 Myers 가 내과 진단 프로그램 INTERNIST를 만들기 시작하다.
1970~1980
1971
Kenneth Colby 가 편집증 (paranoid) 치료를 위한 컴퓨터 시뮬레이션 PARRY를 만들다. Nils J.Nilsson과 Richard Fikes는 최초의 계획 시스템 (Planning system)인 STRIPS를 개발하다. ("STRIPS: A New Approach to the Application of Theorem Proving to Problem Solving, ") DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency)에서 구어 이해 (Spoken Language Understanding)를 위한 SUR (Speech Understanding Research) projects를 시작하다. 그것은 HEARSAY, HARPY, HWIM 프로그램의 등장을 예고하는 것이다. 최초의 microprocessor (Intel 8008)가 미국에서 등장하다. 최초의 포켓용 계산기 (Poketronic)가 나오다. 프로그램 언어 Pascal 이 등장하다.
1972
Edward H. Shortliffe (Stanford 의학박사, Bruce Buchanan 지도)와 동료들이 MYCIN을 만들다. 감염성 혈액 질환을 진단하고, 환자 체중에 따라 항생제를 처방하는 전문가 시스템이다. 그들은 또한 rule들이 어떻게 적용되는지에 대한 로직을 포함하는 추론 엔진을 지닌 최초의 전문가 시스템 shell EMYCIN을 만들다. MYCIN 은 또한 확률적 rule (probabilistic rule)을 처리할 수 있는데 그것은 DENDRAL에서는 할 수 없었던 것이다. MYCIN 은 인간 의사보다 더 좋은 결과를 보이기도 했다. 제작 중의 발생한 어려움은 인간 전문가의 지식을 추출하여 rule로 만드는 것이었으며 그것은 지식공학 (Knowledge Engineering)이라고 나중에 불리게 된다. Hubert Dreyfus는 그의 저서 "Alchemy and AI"을 확장하여 더 공격적인 anti-AI book 인 "What Computers Can't Do."을 출간하다. Alain Colmerauer과 Phillipe Roussel 가 컴퓨터 언어 Prolog (PROgrammation en LOGique)를 만들다. 그것은 Horn 절 형식으로만 쓰이도록 한 논리 문장 (예를 들면 IF... THEN)을 강화하기 위해 1974 년에 개정되었다. PROLOG는 LISP 이 지배한 미국 이외의 지역에서는 가장 선호하는 AI 언어가 되었다. 프로그램 언어 Smalltalk 가 Xerox PARC에서 개발되다. Alan Kay와 Adele Goldberg 가 Smalltalk 를 개발했는데 그것은 object-oriented programming과 icon-oriented interfaces의 능력을 가진 것이다. Cray Research formedNolan Bushell 가 최초의 비디오 게임인 PONG을 만들다. Terry Winograd 가 MIT 박사 논문에서 어린이의 제한된 블록 세계에서 컴퓨터가 영어 문장을 이해하는 것을 보여주다. 그것은 자연어 이해 프로그램 SHRDLU 로서 영어로 문서화된 명령을 수행하는 로봇 팔을 가지고 있다.
1973
James Lighthill 경 (Cambridge 대학의 응용수학의 Lucasian Chair) 이 영국 정부에 대부분의 AI 연구를 위한 재정지원을 중단할 것을 충고하는 보고를 하다. Schank와 Abelson 이 scripts를 개발하다. 최초의 bit-mapped graphics-oriented monitor 가 등장하다. 대학에 UNIX 가 널리 보급되다. Xerox PARC에서 "Alto"를 설립하다 (최초의 hand-held mouse와 함께).
1974
DARPA에서 MIT, Carnegie Mellon, Stanford의 AI 연구에 대한 재정지원이 실망스러운 연구결과에 따라 크게 삼각 되다. Earl Sacerdoti 이 최초의 planning program 중의 하나인 ABSTRIPS를 개발하였으며 hierarchical planning 기술을 개발하다. 최초의 computer-controlled robot 이 등장하다. SUMEX-AIM network (Stanford University Medical Experimental Computer for Artifical Interlligence in Medicine) 이 설립되었는데 그것은 의학에 AI를 응용하기 위한 것이다. Stanford의 Edward Feigenbaum과 Joshua Lederberg에 의해 추진되어 과학에서의 협동을 위한 ARPAnet의 힘을 보여주다. Ahl Publishes "Creative Computing"First SIGGRAPHNelson writes "Computer Lib" Paul Werbos 가 역전파 (Back-propagation) algorithm을 고안하였는데 그것은 multilayer neural networks을 가능하는 것이다. 그리고 simple Perceptrons을 능가하는 classification 수행 능력을 가진 것이다. Back-propagation 은 1980 연대 초에 David Rumelhat와 David Parkewas에 의해 독자적으로 재 발견된다.
1975
Marvin Minsky 가 "A Framework for Representing Knowledge, "을 출간하다. 그는 "AI와 심리학에서 대부분의 이론들의 구성요소들이 설명하기에는 너무 상세하고, 국소적이며, 비조직화되어있는데, 그것은 상식적인 사고의 영향 때문이다"라고 하였다. 그는 "frames"이라는 용어를 제안하여 그 속에 예상되는 속성 ("markers")을 가진 features (소위 "terminals")를 표현하였다. frames 은 시스템 내에서 서로 그룹으로 나뉘고 연결될 수 있다. 예를 들면 "집"을 표현하기 위해 벽, 창문, 현관, 지붕과 같은 features를 사용하여 frame matching에 의해서 진짜 집을 인식하는 데 사용된다. 집과 다른 frame 즉 가게, 교회, 학교 등이 모여서 하나의 town 시스템을 구성한다. 이러한 지식표현 수단으로써의 frame 이론을 발표하여 큰 반향을 일으켜 schema와 semantic link에 관한 많은 idea를 유도하게 된다. Meta-Dendral learning program의 결과로, 최초의 컴퓨터에 의한 과학적 발견이 관련 잡지에 수록되는 화학분야에서의 새로운 결과(some rules of mass spectrometry)를 낳았다. Cooper & Erlbaum 이 신경망 기술을 위한 Nestor 사를 설립하다. 최초의 microcomputer 인 BASIC 이 Gates와 Allen에 의해 만들어지다. 최초의 Personal Computer 인 Altair 8800 (256 bytes memory) 등장하다. DARPA에서 image understanding funding program을 시작하다. Larry Harris 가 자연어 처리를 위한 Artificial Intelligence Corp를 설립하다.
1976
Douglas Lenat 이 Stanford 박사논문으로 AM (Automated Mathematician) program을 발표하여 discovery model (loosely-guided search for interesting conjectures)을 시연하다. 그것은 그 자신이 number theory를 rediscover 하는 프로그램이었다. 그것은 일련의 초보적인 idea, 즉 실험정신과 정확성(a sense of experimentation, and a sense of rightness of good discoveries to guide its activities)을 결합한 것이었다. 이를 위해 많은 rule (또는 heuristics) 로서 표현되었다. 처음의 드라마틱한 성공에도 불구하고, 곧 새로운 number theory를 발견하는데 한계에 이르렀다. Lenat는 주어진 heuristics에 한계가 있었기 때문이라는 것을 깨닫고, 스스로 새롭고 유용한 heuristics를 발견하도록 창조할 필요성을 느끼게 되었다. 5년의 연구 끝에 그러한 능력을 새로이 갖춘 프로그램 EURISKO를 개발했다. EURISKO 은 사용한 heuristics의 성능을 추적해서 잘못 수행되는 것은 배제하고 더 잘 수행되는 것은 수정하고 개선시켰다. 그 프로그램은 3D computer chips의 설계를 개선하는데 성공적으로 사용되었다. 또한 space-war game, Traveller TCS game에서도 스스로 배우는 혁신적인 접근 방법으로 1982, 1983년도 게임 챔피언 자리에 올랐다. Randall Davis 이 Stanford 박사논문에서 meta-level reasoning 능력을 시연하다. 최초의 adventure 게임인 Adventure 이 Crowther와 Woods에 의해 만들어지다. Greenblatt 최초의 LISP machine 인 "CONS"을 만들다. Raymond Kurzweil 이 reading machine을 만들다. David Marr와 동료들은 "primal sketch"와 visual perception에서의 그 역할을 묘사하다.. Dynabook paper (Kay and Goldberg)
1977
Roger Shank 가 개념 의존 이론 (Conceptual Dependency Theory)를 발전시켰는데, 그것은 scripts (사건이 일어난 전형적인 순서에 대한 간략한 이야기들, 어떤 사건도 생략하지 않음...)를 사용하고, 사람들이 말한 이야기를 이해하고 추론을 통해서 그 이야기에 대한 질문에 답을 할 수 있도록, 사람들의 계획과 목표에 대한 지식을 사용해서 이루어진 것이다. 이러한 결합은 Janet Kolodner's CYRUS 같은 언어 해석 프로그램의 성공을 이끌었다. 그것은 스스로 Cyrus Vance처럼 사고하는 것으로서, 신문기사를 보고 그의 일상에 대해 학습하게 되어, Vance의 부인과 이스라엘 수상 Begin의 부인이 배우자들이 초대될 것이라는 사회적 행사에서 만났다는 것을 어림잡아 추측하기도 (surmise) 했다. 이것은 실제로 일어난 일이다. Steve Wozniak과 Steve Jobs 가 Apple Computer를 설립하다. 3 CPO and R2 D2 star in "Star Wars"Apple II, Radio Shack TRS80, Commodore PETConway & Mead codify VLSI designBill Gates 가 Microsoft 사를 설립하다.
1978
Tom Mitchell 이 Stanford에서 개념 형성 프로그램의 탐색 공간(search space of a concept formation program)을 묘사하는 버전 공간 (Version Space)의 개념을 발명하다. Herbert Simon 이 노벨 경제학상을 받다. "satisficing"이라고 알려진 AI의 기초 중 하나인 bounded rationality 이론으로 수상한 것이다. MOLGEN 프로그램이 Stanford에서 Mark Stefik와 Peter Friedland에 의해 만들어져, 지식의 객체 지향 표현(object-oriented representation of knowledge)으로 유전자 복제 (gene-cloning) 실험을 계획하기 위해 사용될 수 있다는 것을 보여주다. David Marr와 Nishihara propose 2-1/2 dimensional sketchBricklin writes VisiCalcHayes announces Micromodem 100 SRI의 광맥 탐색 전문가 시스템 PROSPECTOR 가 몰리브덴 광맥을 발견하다. Xerox LISP machines
1979
Bill VanMelle의 Stanford 박사논문에서 그가 만든 EMYCIN program에서 추론의 스타일과 MYCIN의 지식 표현의 일반성을 보여주다. 그것은 그 후의 많은 상업용 전문가 시스템 shell의 모델이 되었다. Jack Myers와 Harry Pople 이 Pittsburgh 대학에서 INTERNIST를 개발하였는데, 그것은 지식베이스 의료진단 프로그램으로서 의사 Myers의 임상지식에 기초한 것이다. Cordell Green, David Barstow, Elaine Kant와 Stanford 동료들이 automatic programming을 위한 CHI system을 시연하다. Hans Moravec 이 Stanford Cart를 만들었는데 그것은 최초의 컴퓨터 제어 autonomous vehicle이며 chair-filled room and circumnavigates the Stanford AI Lab을 성공적으로 주행하다.. Drew Mcdermott와 Jon Doyle (MIT)와 John McCarthy (Stanford)가 공동으로 non monotonic logics와 formal aspects of truth maintenance에 관한 출간 작업을 시작하다."Pac Man" introducedCompuserve and The Source are foundedADA Patrick Hayes : "The Naive Physics Manifesto"Raj Reddy 가 Carnegie Mellon University에 Robotics Institute를 설립하다. MYCIN 이 의사만큼 훌륭한 결과를 보인다고 Journal of American Medical Assoc에 보고되다. Publication of Weinreb and Moon's MIT AI Lab memo on Flavors, OOP 가 진보된 능력을 보이지만 Lisp 언어 family 밖에서는 여전히 일반적으로 사용되지는 않는다. backgammon 세계 챔피언인 이태리의 Luigi Villa 가 컴퓨터 프로그램에 패배한 최초의 보드게임 세계챔피언으로 기록되다. 그 프로그램은 CMU의 Hans Berliner 가 만든 것이다. 그 프로그램은 말의 움직임이 올바른지를 측정하는 weighted set of criteria를 평가하여 말이 이동한다. backgammon에서는 너무나 많은 경우의 수가 있기 때문에, chess에서 사용되는 방법인 가능한 미래의 말의 움직임이나 대응 중에서 탐색 방법(alternative process of searching)을 사용하지 않았다.
1980~1990
1980 American Association for Artificial Intelligence (AAAI)의 첫 모임이 Stanford에서 열리다. Lee Erman, Rick Hayes-Roth, Victor Lesser, Raj Reddy 이 HEARSAY-II 언어 이해 시스템을 위한 프레임웍으로서 blackboard model (Blackboard System)을 처음으로 묘사한 서적 출간하다. 상업용 AI 제품이 단지 몇 백만 달러의 시장을 형성하다. fuzzy controller의 최초의 산업 응용제품이 덴마크 시멘트 제조업자 F.L. Smidth & Co. A/S에 의해 만들어져서 위험하고 복잡한 과정인 cement kiln(가마솥, 화로)의 동작을 조절하는 일을 수행하다. 전문가 시스템이 천여 개의 rule을 다루는 수준까지 up 되다. McDermott의 XCON 이 VAX systems (DEC와 CMU)을 보조하기 위해 만들어졌다. ACM Lisp and Functional Programming Conference가 최초로 연 2회 개최되다. 상업용 전문가 시스템인 Dipmeter Advisor의 프로토 타입이 만들어지다. 최초의 워드 프로세서 Scribe 출간 Xerox, DEC, Intel에서 Ethernet을 발표하다. Greenblatt & Jacobson found LMI; Noftsker starts SymbolicsDouglas R. Hofstadter가 "괴델, 에셔, 바흐"를 저술하여 Pulitzer 상을 받다.
1981
Danny Hillis 초병렬 구조의 connection machine을 디자인하다. 이것은 AI에 새로운 가능성을 부여하였으며 그는 Thinking Machines사를 설립한다. Allen Newell "The Knowledge Level"을 출간하다. IBM에서 Personal Computer (PC)를 소개하다. 가쓰히로 후지가 일본의 5세대 프로젝트를 발표하다. MITI에서 1990년까지 intelligent computer를 현상공모하다. Teknowledge사가 E. Feigenbaum에 의해 설립되다. PSL (Portable Standard Lisp) 이 다양한 플랫폼에서 운영되다. Xerox에서 Star project가 시작되다. 이것은 그전의 Alto를 계승한 것으로 Desktop에서의 interface를 연구하다. Lisp machines (Xerox, LMI, Symbolics에서 만듦) 이 상업용으로 이용되다. dynamic OOP 기술을 사용하다. 동일한 family의 언어들인 Lisp Machine Lisp, MacLisp, NIL, S-1 Lisp, Spice Lisp, Scheme의 뿌리로서 Common Lisp이 정의되다. Canon에서 Bubble Jet 프린터의 프로토타입을 선보이다.
1982
David Marr의 책 "Vision"이 그의 사후에 출간되었다. Marr는 1980년에 백혈병으로 사망했다. 그 책에서는 인간의 뇌가 어떻게 shading, steropsis, texture, edges, color를 인식하고 사물을 인식하기 위해 어떤 frame concept을 사용하는지에 대한 새로운 관점을 제시했다. 그는 vision을 주요한 AI의 문제로서 확고히 자리 잡게 하였지만 그의 대부분의 idea는 사실과 다른 것으로 판명되었다. John Hopfield (Cal tech)는 단순한 neuron들의 network이 어떻게 하여 계산능력을 가지게 되는지를 보여주었다. 그로 인해 신경망이 다시 소생하게 되었다. 많은 뜻있는 연구자들이 새로운 시대를 준비하는 대열에 참가하여, 1980년대는 신경망의 부활기로 자리 잡게 되었다. 홉 필드의 논문 <Neural networks and physical systems with emergent computational abilities>과 연속함수형 변형인 1984년의 논문이 학문적으로 새로운 것만은 아니다. 이들 논문이 그전까지 수학자나 심리학자 등에 의해 이론 연구에 치우쳐 왔던 신경망 연구를 공학적 관점에서 접근할 수 있는 계기를 마련하였다는데 더 큰 의의가 있다. 영국 정부가 첨단 IT에 대한 "Alvey Report"를 출간하여 AI 특히 전문가 시스템의 붐을 일으켜 여러 산업에서 사용되었다. 일본의 ICOT 가 구성되다. Hayes 300 Smartmodem with AT command setMitch Kapor 가 "Lotus 1-2-3"를 개발하여 spreadsheet program으로 널리 사용되다. Compact disc player 처음 출시되다.
1983
CMU에서 Allen Newell와 John Laird & Paul Rosenbloom가 SOAR에 관한 논문을 완성하다. James Allen 이 최초로 널리 사용된 시간 사건의 공식화(formalization of temporal events)를 위한 Interval Calculus를 발명하다. Isaac Asimov "Robots of Dawn"을 저술하다. Feigenbaum & McCorduck 이 "The Fifth Generation"을 출간하다. DARPA에서 Strategic Computing Initiative를 발표하다. IntelliGenetics에서 KEE를 판매하다. MCC consortium formed under Bobby Ray InmanAT&T 가 분할되다. Apple Macintosh에서 "desktop metaphor"를 소개하여 bit-mapped graphics, icons, mouse를 선보이다. Sony에서 compact disc 기술을 발표하다. Musical Instrument Digital Interface (MIDI)가 최초로 North American Music Manufacturers show에서 선보이다.
1984
GE에서 은퇴를 앞둔 전문가 David Smith 이 전기 기관차 고장 진단 지식을 이용한 전문가 시스템을 만들었다. 소위 Diesel Electric Locomotive Troubleshooting Aid라고 불린 것으로서 고장의 80%를 진단하고 수리방법을 제공한다. Steele의 "Common Lisp the Language" 출간 Kurzweil 250 (K250) synthesizer는 음향기기의 소리를 성공적으로 흉내 낸 최초의 전자기기로서 출시하다. William Gibson의 책 Neuromancer에 처음으로 cyberspace라는 용어가 사용되다. William Chamberlain 가 만든 프로그램 RACTER 가 책을 "저술하다". Douglas Lenat 가 MCC에서 CYC 프로젝트 (Cycorp)를 시작하다. European Community 가 ESPRIT program을 시작하다 GM 에서 Teknowledge사에 4백만 달러를 투자했다. Gold Hill 사에서 Golden Common LISP을 만들다. TI 사가 Symbolics 사에서 분리된 LISP machines을 위해 MIT와 계약을 하다. 일본 와세다 대학에서 만든 로봇 "Wabot-2"가 음악 악보를 읽고 오르간을 연주하다. Apple에서 Macintosh를 소개하다. IBM에서 megabit RAM chip을 내놓다. Optical disks 가 소개되다. Perez & Rapaport 가 Neuron Data를 설립하고 Mac용 Nexpert를 판매하다. Phil Cooper 가 Palladian 사를 설립하다.
1985
MIT의 Media Lab 이 Jerome Weisner와 Nicholas Negroponte에 의해 설립되어 컴퓨터과학, 사회학, AI의 응용과 상호작용에 관한 연구에 공헌하다. 신경망이 널리 사용되게 되었는데 그것은 1974년에 Paul Werbos 가 처음 서술한 역전파 (Back-propagation) 알고리즘 덕분이다. Speech system이 많은 단어를 가지게 되고 연속적인 언어 인식과 화자 독립(speaker independence)의 능력을 가지게 되다. 자동 회화 프로그램 (autonomous drawing)인 Aaron 이 Harold Cohen에 의해 만들어져서 AAAI National Conference에서 시연하다 (10년 이상의 작업과 주요 발전의 결과). GM과 Campbell's Soup에서 전문가 시스템용으로 Lisp을 사용하지 않다. 가와사키의 로봇이 오작동으로 일본인 기계공을 살해하다. Palladian 사에서 Financial Adviser를 판매하다. Teknowledge 사가 LISP과 PROLOG를 포기하고 C 언어를 사용하다. Xerox에서 2 천만 달러의 LISP machines 계약을 했다가 나중에 취소되다. C++ 언어가 등장하다. Commodore AMIGA, ATARI 520 STGraphic interfaces 가 널리 사용되다. Microsoft Windows 가 등장하다. Marvin Minsky 가 'The Society of Mind'를 출간하여 마음에 관한 이론을 선보였는데, 그것은 지능이라는 것이 계층구조의 최하위 레벨에서 간단한 메커니즘을 가진 마음들의 계층 (hierarchy of minds)의 적절한 조직의 결과라는 것이다.
1986
X3 J13 가 ANSI Common Lisp standard의 초안을 만들기 위해 결성되다. AI 산업이 10 억불의 수입을 올리다. Anderson의 로봇 ping-pong player 가 인간에게 승리하다. Borland 사에서 Turbo PROLOG를 99 불에 판매하다. CMU의 HiTech chess machine 이 senior master level의 선수와 겨루다. Dallas 경찰이 아파트를 부수고 진입하는데 로봇을 사용하다. 처음으로 object-oriented programming에 대한 회의 OOPSLA 가 열리고 Lisp/AI community 이외에서는 처음으로 CLOS 가 발표되었다. IBM enters AI fray at AAAI, with a LISP, a PROLOG, and an ES shellMax HeadroomMcClelland & Rumelhart 가 "A general framework for parallel distributed processing(PDP)"에서 신경망을 이용한 정보처리 모델 (PDP 모델)을 발표하다. Neural net startup companies appearOCR 이 1 억불의 산업으로 성장하다. PICON ES group leaves LMI and starts GensymPaperback Software에서 VP Expert (전문가 시스템 툴)를 만들어 99에 판매하다. Teknowledge 사 주식을 공개하며 낙관론을 피력하다. Thinking Machines 사에서 Connection Machine을 소개하다. Adobe에서 PostScript 언어를 발표하다. Motorola 68020 가 소개되다. Notebook 컴퓨터가 다른 laptop 컴퓨터를 대체하여 널리 사용되다.
1987
Etienne Wenger 가 "AI and Tutoring Systems: Computational and Cognitive Approaches to the Communication of Knowledge, "을 출판하였는데 그 책은 지능적 교육 시스템 (Intelligent Tutoring System) 발전의 이정표가 되었다. Marvin Minsky 가 " The Society of Mind"를 출간하였는데 그것은 서로 협력하는 agent 들의 집합으로서의 마음(mind)을 이론적으로 묘사한 것이다. Symbolics 사에서 Statice, a Flavors-based system을 가지고 OODB 시장의 개척자가 되다. Lisp Pointers commences publication.1,900 개의 전문가 시스템들이 사용된다. AI에서 (로봇을 제외하고) 14억 달러, 자연어 처리에서 약 8천만 달러, Robotic-vision에서 3억 달러의 산업이 되다. DEC 사의 전문가 시스템 "XCON" 이 만개의 룰을 사용하여 300명의 사람이 하는 작업을 대신하다. LMI 사가 파산하고 여러 회사의 파산과 해고가 잇따르다."AI의 겨울"; Lisp-machine 시장이 포화상태에 이르다. Apple에서 "HyperCard"를 소개하다. 뉴욕 증권거래소 (NYSE)에서 최대의 하루 폭락을 기록했는데 부분적으로는 computerized trading 때문이다. George Lucas의 Pixar 애니메이션 스튜디오가 Symbolics tech 사와 거래를 시작하다. 일본에서 자동 지문 식별기(Automated Fingerprint Identification System)를 개발하다.
1988
일반 플랫폼에서의 Common Lisp 개발 환경이 Lisp machines상에서와 경쟁할 정도로 되다. (예를 들면 native CLOS, preemptive multitasking, full suites of integerated tools, 등등) 386 chip을 사용한 PC가 LISP machine과 경쟁할 정도의 속도를 내다. 전문가 시스템 (Expert System) 이 4억 달러의 수입을 가져오다. Daniel Hillis의 "Connection Machine"이 65,536의 병렬 계산을 수행하다. Minsky와 Papert 가 "Perceptrons"의 개정판을 출간하여 지능적 신경망 기계의 최신 발달을 논하다. Object-oriented languages 사용되다. TI에서 microExplorer (Macintosh with a LISP chip)를 발표하다. Teknowledge 사가 American Cimflex 사와 통합하다. Morris' wormNeXT machine 발표되다. Daniel Hillis의 Connection Machine 이 동시에 65,536번의 연산을 할 수 있게 되다. 컴퓨터 메모리 비용이 1950 년의 1억 분의 1 (one hundred millionth) 이 되다.
1989
CMU의 Dean Pomerleau 이 ALVINN (Autonomous Land Vehicle in a Neural Network)을 만들었는데, 그것은 장거리를 컴퓨터 제어 하에 해안선을 따라 스스로 주행하도록 만들어졌다. Coral 이 Apple에 팔려서 Macintosh Allegro Common Lisp이란 이름으로 팔리다. Palladian이 작동을 멈추다. Intel에서 16-MHz 80386SX, 2.5 MIPS microprocessor를 만들다.
1990
Symbolics Lisp Users Group (SLUG) 이 Association of Lisp Users로 확대하다. ESPRIT (European Strategic Program on Research in Information Technology)가 기초 연구 예산을 두배로 늘리다. MacArthur 재단이 Richard Stallman (free software운동의 주역)에게 24 만불의 genius grant (천재 수여금)을 주다. Cell phones과 e-mail 이 개인과 사무용으로 널리 사용되다. Tim Berners-Lee 가 개발한 HypterText Markup Language를 스위스 제네바의 high-energy physics lab 인 CERN (European Organization for Particle Physics Research)에서 발표하여 World Wide Web의 개념으로 이끌다. 최초의 CD-ROM 잡지인 Nautilus 가 출간되다.
1992
Apple Computer 가 프로그래밍의 미래를 위한 비전으로서 Lisp family에 속하는 언어 Dylan을 소개하다. Apple Computer 가 최초의 hand-held computer 인 personal digital assistant (PDA)를 소개하다. NEC에서 최초의 2배속 CD-ROM drive를 개발하다. X3 J13 가 American National Standard for Common Lisp을 위한 설계도를 만들다. 일본의 5 세대 프로젝트가 끝나고 이를 계승하여 Real World Computing (RWC) Project가 시작되다. 1000 개 이상의 컴퓨터 바이러스가 기승을 부리다 Gerry Tesauro가 만든 세계 챔피언급 backagmmon 프로그램인 TD-Gammon 이 강화 학습 (Reinforcement learning)을 사용한 것이 충분히 강력하다는 것을 보여주다 1993 Kurzweil AI 주식을 공개하다. Symbolics 사가 파산 명단에 오르다. IBM/Apple 에서 PowerPC를 만들다. Pentium 32-bit microprocessor 가 인텔에서 만들어졌는데 3.1 million 개의 transistors를 가진 것이다.
1994
World Wide Web 출현하다. American Online 이 일백만의 가입자를 기록하다. Franz Inc에서 AllegroStore OODB를 발표하다. Harlequin 사의 real-time CLOS가 AT&T switching system에서 사용되다. Thinking Machines 사가 파산 명단에 오르다. ANSI Common Lisp 이 최초의 ANSI-standard OOPL 이 되다. MIT에서 Rodney Brooks와 그의 동료들이 COG Project를 수행하여 humanoid robot을 구축하는데 중요한 진보가 있었다. Digital Equipment Corp. 에서 초당 10 억 개의 명령어를 처리하는 Alpha AXP processor (300 MHz)를 소개하다. Scanner와 CD-Rom 이 널리 사용되다.
1996
NEC Electronics에서 개인용 컴퓨터에 R4101 processor를 탑재하여 touch-screen interface를 포함시키다. Compaq Computer와 NEC Computer Systems에서 Windows CE로 운영되는 hand-held computers를 제작하다.
1997
Deep Blue (초병렬 32-node IBM RS/6000 supercomputer)가 chess 세계 챔피언 Gary Kasparov를 이기다. 최초의 공식적인 Robo-Cup 축구 경기가 table-top matche 형식으로 열리다. MIT의 AI lab에서는 Intelligent Room과 Emotional Agents를 선보이다 adaptive network에서의 mobile과 stationary computers를 연결하는 Oxygen 프로젝트가 MIT에서 이루어졌다. Video phones 이 사업용으로 사용되다. 얼굴인식 시스템이 payroll check-cashing machines에 사용되기 시작하다. Dragon Systems에서 최초의 continuous-speech dictation software product 인 Naturally Speaking을 소개하다.
1998
"Bluetooth" 기술이 "body"인 local area networks (LANs)을 위해 개발되어 개인용 컴퓨터와 관련 주변기기 간의 무선 통신에 사용되다. 무선통신은 웹에서 high-bandwidth connection 되도록 개발되고 있다. Microvision의 Virtual Retina Display (VRD) projects는 사용자의 망막에 직접 표현한다. 아직은 비싸지만 consumer versions 이 1999 년에 계획되고 있다. World Wide Web 가 어디에서나 존재하여 (ubiquitous) 학교나 잡화점에도 웹사이트가 필요하게 되었다. Advanced Investment Technologies 같은 투자회사가 evolutionary algorithms와 neural net을 사용하여 투자 관련 의사결정을 행하다. United Airlines 예약과 같이 고객과 전화로 대화 (verbal dialog)가 가능한 자동화된 시스템에 의해 일반적인 사무처리가 이루어지다. Dictation Division of Lernout & Hauspie Speech Products (이전에 Kurzweil Applied Intelligence)에서 자연어 명령을 이해하는 능력을 가진 최초의 continuous-speech-recognition program 인 Voice Xpress Plus을 소개하다.
1999
Nasa에서 최초로 우주선의 제어를 위해서 채용된 AI 시스템인 Remote Agent 은 지구에서 6 천만 마일 떨어진 곳에서 우주선 Deep Space1의 컴퓨터 보드상에서 수행되었다.
2000
MIT의 Cynthia Breazeal 이 감정을 얼굴에 표현할 수 있는 로봇 KISMET을 묘사하는 Sociable Machines에 대한 논문을 발표하다. Nomad 로봇이 운석을 찾기 위해서 북극지역에 원격 탐색을 수행하다.
인공지능의 역사 정리
제1기 : 태동기(1943~1951)
인공지능이란 분야를 처음으로 인식하기 시작한 것은 1943년 McCulloch와 Pitts에 의해서이다. 이들의 인공지능을 연구하게 된 것은 뇌에 있어서 뉴런의 물리적인 기능과 작용에 대한 연구, 명제 논리, 그리고 튜링 연구라는 3가지 동기에서였다. 이들은 인공지능의 모델로서 뉴런이 서로 시냅스에 의해 연결되어 있는 모델을 제안하였다. 한 뉴런이 다른 연결된 뉴런으로부터 자극을 받으면 “on” 또는 “off”로 표시하여 뉴런 간의 작용 관계를 모델화하였다. 이때의 뉴런은 ‘충분한 자극을 제공하는 하나의 명제’라고 개념적으로 정의하였다.
또한 McCulloch과 Pitts는 뉴런으로 연결된 네트워크에 학습(learning)의 개념이 필요함을 주장하였고, 그리하여 1949년 Hebb는 뉴런 간의 연결 정도를 변화시킬 수 있는 학습 규칙을 제안하여 “Hebb의 학습 규칙(Hebbian learning rule)”이라 정의하기도 하였다.
McCulloch과 Pitts의 주장은 과거 심리학자나 철학자들의 전유물이었던 인간의 사고 과정을 최초로 연결망을 통해 모델화했다는 점에서 인공지능 역사상 매우 의의가 크다고 본다.
1950년대 초반 Channon과 Turing은 폰 노이만형 컴퓨터에서 사용 가능한 체스 프로그램을 개발하였다. 이 무렵 프린스턴대학교 수학과 대학원생이었던 Minsky와 Edmond는 신경회로망 컴퓨터(SNARC)를 최초로 개발하는 데 성공하였다. SNARC는 3,000여 개의 진공관과 40개의 뉴런으로 구성된 시스템이었다. 이때 Minsky의 스승은 이 컴퓨터에 대해 회의적이었으나 폰 노이만은 매우 진보적이며 언젠가는 매우 유용할 것이라며 칭찬을 아끼지 않았다고 한다. 그러나 1970년대에 와서 Minsky는 신경회로망의 문제점을 신랄하게 비판하기도 하였다.
프린스턴대학교는 인공지능에 있어서 또 하나의 거장인 McCarthy의 모교이기도 한데, 그는 졸업 후 다트마우스 대학으로 옮겨 Minsky, Shannon, Rochester 등과 오토마타 이론, 신경회로망, 지능에 관한 워크숍을 가졌다. 이때 Carnegie Tech에 있던 Nowell과 Simon은 자신들이 개발한 추론 프로그램인 Logic Theorist(LT)를 선보였는데, 비수치적으로 사고하는 컴퓨터 프로그램이라고 소개하였다. 이 프로그램은 여러 방송 매체를 통해 소개되기도 하였다.
이 다트마우스 워크숍 이후 인공지능에서는 이렇다 할 별다른 성과가 없었으나 후에 인공지능의 여러 분야를 도입하게 되는 직접적인 계기가 되어, 미국의 MIT, CMU, Stanford, IBM 등에서 계속적으로 연구하게 되었으며, McCarthy의 주장대로 ‘인공지능’이란 용어를 최초로 사용하게 된 유명한 워크숍이 되었다.
제2기 : 초기 관심기(1952~1965)
인공지능의 제2기에서는 컴퓨터가 간단한 계산 능력을 갖출 때였으므로 제한적이나마 성공적인 시기였다.
Nowell과 Simon의 연구는 GPS(general problem solver)라는 문제풀이 시스템과 함께 성공을 거두었다. 이는 제1기의 LT와는 달리 인간의 문제 해결 과정을 모델화한 프로그램이었다. 즉, 제한된 퍼즐 클래스를 다룸으로써 달성하고자 하는 목표에 비교적 쉽게 도달할 수 있었다. GPS는 인간과 같은 사고 시스템이라는 인공지능의 첫 번째 목표를 달성하고자 하는 최초의 프로그램이 되었다. 이러한 인공지능과 인지과학적인 접근 방법과의 융합 연구는 Carnegie Mellon university에서 시작되어 오늘날에도 생물학, 언어학, 심리학, 컴퓨터 등이 함께 연구하는 인지과학의 근간이 되고 있다.
McCarthy는 1958년 다트마우스에서 MIT로 옮겨가면서 중요한 3가지 업적을 남겼다.
첫째, 인공지능 프로그램 언어의 대표 격인 LISP(list programming)를 개발했는데, 이는 현존하는 언어 중 두 번째로 오래된 언어가 되었다.
둘째, 시분할 시스템(time-sharing)을 도입하였다. 비싼 컴퓨터의 사용료가 계속적으로 문제가 되었기 때문이다.
셋째, 1958년에 <Programs with Commonsense>란 논문을 발표하면서 Advice Taker라는 최초의 완전한 인공지능 프로그램을 개발하게 되었다. 이 프로그램은 지식 표현 및 추론의 중요 원리를 모두 포함하고 있으며, 지식(knowledge)은 문제 해결을 위해 탐색(search) 과정에서 사용된다.
McCarthy와 Minsky는 수년 동안 상당히 밀접하게 연구한 학자들인데, McCarthy가 형식 논리에서의 지식 표현과 추론에 관심을 둔다면, Minsky는 반 논리적인 관점에서 프로그램이 점차 개발되는 것에 더 관심을 두었다.
Minsky는 IQ 테스트와 유사한 기하학적인 도형 찾기 문제와 블록 세계(blocks world) 문제 등과 같은 마이크로 세계(microworlds)의 문제 해결을 위해 지능적으로 해결하는데 관심을 갖고 있었다.
블록 세계 문제는 매우 유명한 마이크로 세계 문제인데, 테이블에 놓인 블록들을 한 번에 하나의 블록만을 움직일 수 있다는 원칙에 따라 재배열하는 문제이다.
이 블록 세계 문제는 1971년 Huffman의 비전 프로젝트, 1975 sus Waltz의 전파 규칙, 1970 sus Winston의 학습 이론, 1972년 Winograd의 자연어 처리 이해, 1974 sus fahlman의 계획 등에 영향을 미치게 되었다.
초기 McCulloch와 Pitts 신경회로망 모델은 매우 각광을 받았다. 그 후 1963년 Winograd와 Cowan은 신경회로망의 각 개념을 표현하기 위한 요소의 수를 생각해 내었고, 1962년 Widrow는 Hebb의 학습 규칙을 개선하여 에이다 라인(Adaline)이란 신경회로망을 제안하였으며, 1962년 Rosenblatt는 학습 알고리듬이 입력과 일치하는 해당 출력을 산출하기 위해 뉴런 간의 연결 강도를 조절하여 수렴한다는 유명한 퍼셉트론 수렴 이론(perceptron convergence theorem)을 발표하여 주목을 받았다.
제3기 : 침체기(1966~1974)
초기 태동기에서부터 계속적으로 발전해 오던 인공지능은 이 시기에 여러 가지 난관에 봉착하여 다소나마 침체기를 맞이하였다.
첫째, 초기 인공지능 프로그램에는 주제에 관해 지식이 거의 없기 때문에 단순한 시냅스 조작만으로 정보가 전달된다는 점이다.
둘째, 인공지능이 해결하고자 하는 문제들이 매우 어렵다는 점이다. 초기 인공지능 프로그램은 문제에 관해 기본 사실만을 표현하여 단계적으로 해결 과정을 나타내는 것에 집중하였다. 따라서 간단한 프로그램은 해결할 수 있었으나 복잡한 인공지능 프로그램은 해결할 수 없었는데, 이 당시에는 단순히 좀 더 나은 컴퓨터 기계나 메모리가 확보되면 가능하리라고 낙관하였다. 그러나 좀 지나면서 한 프로그램이 원리적으로 한 해결책을 발견할 수 있다는 것은 실제로 해결책을 발견하기에 필요한 메커니즘을 이 프로그램이 포함해야 함을 의미하지는 않는다는 것을 알게 되었다. 예를 들면, 제3장에서 설명할 유전 알고리듬은 스스로 알아서 순종만을 교배하여 다음 세대에 생존 가능성이 높은 것만을 계속적으로 생산해 내는 인공지능 프로그램이다.
셋째, 지능화된 행동을 생성하기 위해 사용되는 기본 구조상에서의 어떤 제한 때문이다. 예를 들면, 1969년 Minsky와 Papert의 <Perceptrons>란 책에서 지적했듯이 불가능한 사실을 학습하려고 한다는 점이 문제가 되어 신경회로망이 한동안 침체기를 맞이하게 되었다. 그러나 그 후 1980년대 다층 신경회로망이 도입되어 이 문제를 해결함으로써 다시 활기를 띠게 되었다.
제4기 : 활성기(1975~1988)
인공지능 연구의 처음 10년 간 사용되던 문제 해결 방법은 일반적인 범용 탐색 방법(general purpose search mechanism)이었는데, 도메인에 대한 지식이 부족했기 때문에 복잡한 도메인에 대해서는 성능이 떨어질 수밖에 없다. 이를 불충분한 방법(weak method)이라고도 부른다. 그러므로 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 거대한 지식(knowledge)을 사용하여 미리 답을 알아야만 효율적이다. 이 시기에 발표된 Buchanan의 DENDRAL 프로그램은 이런 접근 방법의 한 예이다. 이 프로그램의 입력은 C6H13 NO2와 같은 분자식의 요소이며, 출력은 여러 가지 분자 덩어리 스펙트럼이다. 예를 들어, 분자 덩어리 스펙트럼은 CH3와 일치하는 m=15에서 최고점에 도달할 것이다.
DENDRAL이 케톤(c=0) 그룹을 인식하게 하려면 다음의 규칙을 이용한다.
IF there are two peaks at x1 and x2 such that x1 + x2 =M+28(M is the mass of the whole molecule); x1 - 28 is a high peak; x2 - 28 is a high peak; At least one of x1 and x2 is high;
THEN there is a ketonr subgroup;
또한 1980년대에는 전문가 시스템이 등장하여 매우 각광을 받았다. 1982년에 Digital Equipment Corporation에서 시작한 R1이라는 전문가 시스템이 상용화되어 한 해에 약 40달러 정도를 절감할 수 있었다고 한다.
제5기 : 융성기(1989~현재)
최근에는 신경회로망이 다시 융성하기 시작하여 여러 분야에 신경회로망을 응용하려는 경향을 보이고 있다. 예를 들면 신경회로망을 네트워크에 적용하여 문제 해결을 하려는 연구가 진행 중에 있다. 즉, 네트워크의 통신량을 미리 예측하여 통신 부하를 최소화하여 효율적으로 운영하려는 연구가 진행 중이다. 또한 에이전트 이론이 1990년대에 등장하여 인공지능의 주류를 형성하고 있다. 최근에는 에이전트 이론에 지능이 부여된 지능적인 에이전트에 관한 연구들이 상당히 많이 진행되고 있다.
이와 같이 1990년대 인공지능의 특징은 인공지능이 독립적으로 연구 발전되는 것이 아니라 다른 분야와의 융합을 통해 상호 보완적인 방향으로 발전되고 있다는 점이다.
