AI의 개념과 역사

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 기계가 인간의 지능적 행동을 모방하거나 이를 넘어서기 위한 기술

AI는 문제 해결, 학습, 추론, 언어 이해, 시각 인식 등 다양한 영역에서 인간의 사고방식을 모방하여 작업을 수행합니다. 일반적으로 AI는 다음과 같은 두 가지로 나뉩니다:

1. 약한 AI(Weak AI): 특정 작업을 수행하는 데 특화된 시스템. 예를 들어,음성 인식, 이미지 분류, 자연어 처리 등.
2. 강한 AI(Strong AI): 인간과 유사한 지능을 가진 시스템을 지향하지만 아직 연구 단계에 있으며, 스스로 학습하고 복잡한 결정을 내릴 수 있는 능력을 목표로 합니다.

 

AI의 발전 과정

• 초기 개념과 기초 연구(1940~1950년대)
  • AI의 기초는 수학과 논리, 컴퓨터 공학에서 시작되었습니다.
  • 앨런 튜링(Alan Turing)은 기계가 인간처럼 사고할 수 있는지에 대한 질문을 던지며, *튜링 테스트**를 제안했습니다.
  • 존 맥카시(John McCarthy)는 1956년에 "Artificial Intelligence"라는 용어를 처음 사용했습니다. 이는 다트머스 학회(Dartmouth Conference)에서 인공지능 연구의 시작을 알리는 계기가 되었습니다.
• 탐구와 시도(1950~1970년대)
  • 초기 AI 연구자들은 기계가 논리적 규칙과 알고리즘을 통해 문제를 해결할 수 있다고 믿었고, 전문 시스템(expert systems), 규칙 기반 시스템(rule-based systems) 등의 시스템을 개발했습니다.
  • 이 시기에는 간단한 게임, 논리적 퍼즐 등의 문제 해결이 가능했습니다.
• AI 겨울(1970~1980년대)
  • 기대와는 달리, AI의 발전 속도는 더뎠고, 특히 계산 자원의 한계와 복잡한 문제 해결에 어려움이 있었습니다. 이로 인해 AI 연구에 대한 자금 지원이 줄어들었고, 이 시기를 "AI 겨울"이라고 부릅니다.
• 신경망의 재발견(1980~1990년대)
  • “인공신경망(Artificial Neural Networks)”이 다시 주목을 받으며, 인간 두뇌의 뉴런 작용을 모방한 학습 알고리즘 연구가 진행되었습니다. 비록 이 시기에도 AI의 상용화는 어려웠으나, 백프로퍼게이션(Backpropagation) 알고리즘이 개발되어 신경망 학습을 더욱 효율적으로 할 수 있었습니다.
• 기계 학습과 빅데이터의 부상(2000년대)
  • 기계 학습(Machine Learning)과 대량의 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터의 발전이 AI 발전에 중대한 변화를 가져왔습니다.
  • 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등이 발전하여, AI는 특정 규칙을 프로그래밍하는 대신 데이터를 통해 학습할 수 있게 되었습니다.
• 딥러닝과 현대 AI(2010년대 이후)
  • 딥러닝(Deep Learning)*은 여러 층의 인공신경망을 이용하여 인간보다 뛰어난 성능을 보이는 AI 기술을 가능하게 했습니다.
  • 구글 딥마인드의 알파고(AlphaGo)는 바둑 챔피언 이세돌을 이기며 AI 기술의 잠재력을 세상에 알렸습니다.
  • 자연어 처리에서는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 언어 모델이 혁신을 일으키며 대화형 AI 시스템이 대중화되었습니다.
• 미래의 AI
  • 현재 AI는 자율주행차, 의료 진단, 금융 분석, 고객 서비스 등 다양한 산업에서 활용되고 있으며, 강한 AI로의 발전을 향한 연구도 계속 진행 중입니다.