인공지능 연대기: 발전 과정과 주요 사건

최초의 시도: 체스 기계 메카니컬 터크

• 메카니컬 터크는 체스를 두는 기계로 유명했지만, 실제로는 내부에 사람이 숨어 조작한 것이 밝혀졌습니다.
• 최초의 인공지능 기계로 인정받지 못했습니다.

인공지능의 시작: 엘런 튜링과 튜링 테스트

• 엘런 튜링은 컴퓨터가 인간과 구별되지 않을 정도로 대화할 수 있는지를 평가하는 튜링 테스트를 고안했습니다.
• 인공지능의 개념적 기틀을 마련했습니다.

다트머스 회의: 인공지능의 탄생

• 1956년 다트머스 회의에서 ‘인공지능’이라는 용어가 처음 등장했습니다.
• 인간 뉴런의 작동 방식에서 착안해 인공신경망의 개념을 도입했지만, XOR 같은 비선형 문제를 해결하지 못해 한계를 보였습니다.

1차 인공지능 붐 (1960~1970)

• 전문가 시스템(Expert System)
  • 특정 분야 전문가처럼 문제를 해결하는 규칙 기반의 시스템.
  • 지식 베이스, 추론 엔진, 사용자 인터페이스로 구성.
  • 장점: 다양한 분야에 적용 가능.
  • 단점: 모든 규칙을 수작업으로 입력해야 하며 유지보수 어려움.
• XOR 문제 해결 실패와 과도한 기대는 1차 암흑기로 이어졌습니다.

2차 인공지능 붐 (1980~1990)

• 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)
  • 역전파 알고리즘(Backpropagation)의 도입으로 가중치 업데이트 가능해짐.
  • 한계: 느린 컴퓨터 속도, Vanishing Gradient, 과적합 문제.
• 다양한 기계학습 알고리즘 등장
  • 의사결정트리(Decision Tree), 서포트벡터머신(SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등.

딥 블루(Deep Blue): 1997년의 체스 혁명

• IBM의 딥 블루가 체스 챔피언 가리 카스파로프를 이겼습니다.
• 초당 2억 개의 체스 위치 계산, 엔드게임 테이블을 활용.

3차 인공지능 붐 (2000년대~현재)

• 제한된 볼츠만 머신(RBM)
  • 2006년, 제프리 힌튼이 Pre-training 개념을 제안.
• ImageNet과 페이페이 리(Fei-Fei Li)
  • 1,400만 개 이상의 이미지 데이터셋 구축.
  • 딥러닝의 발전을 촉진.
• 알파고(AlphaGo)
  • 2016년, 프로 바둑 기사 이세돌에게 4승 1패를 기록.
  • 딥마인드(DeepMind)의 혁신적인 딥러닝 기반 기술.

인공지능의 핵심 요소

1. 딥러닝 방법론: 신경망을 통한 학습과 패턴 인식.
2. 컴퓨팅 파워: GPU 발전과 병렬 처리 기술.
3. 빅데이터: 대규모 데이터셋으로부터 학습.

강한 인공지능 vs 약한 인공지능

• 강한 인공지능: 다양한 분야에서 스스로 학습하고 창조하는 능력.
• 약한 인공지능: 특정 작업에 초점, 창조적 능력 부족.

특이점(Singularity)

• 인공지능이 인간 지능을 초월하는 순간.
• 미래의 가능성과 윤리적 문제를 제기합니다.

정리

1. 인공지능은 인간의 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술입니다.
2. 세 번의 붐과 암흑기를 거쳐 발전해왔습니다.
3. 규칙 기반 알고리즘에서 시작해 기계학습, 딥러닝으로 진화했습니다.
4. 현재 인공지능의 성공은 딥러닝, 컴퓨팅 파워, 빅데이터의 결합 덕분입니다.

이 연대기를 통해 인공지능의 발전사를 살펴보며, 현재 우리가 누리고 있는 기술의 뿌리를 이해할 수 있습니다. 앞으로의 인공지능이 어떤 모습으로 발전할지 기대됩니다!