인공지능 : AI는 어떻게 발전해왔을까?

 

 

1. 인공지능을 언제부터 연구했을까?

 

  인공지능(AI)의 개념은 20세기 초반부터 논의되기 시작했지만, 본격적인 연구는 1950년대에 시작되었습니다. 

  1950년, 영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)은 기계가 인간처럼 사고할 수 있는지를 판단하는 기준인 튜링 테스트(Turing test)*를 제안했습니다. 이 개념은 AI 연구의 기초가 되었으며, 이후 학계에서 큰 관심을 받았습니다. 

*튜링 테스트(Turing test): 사람을 격리된 방에 두고 컴퓨터와 대화를 하도록 하는데, 대화에 임하는 사람은 자신이 기계와 대화하고 있다는 사실을 모르는 상태에서 대화를 한다. 대화 과정에서 사람이 이상한 점을 발견하지 못하면 컴퓨터가 최소한 인간 정도의 지능을 가지고 있다고 판단하는 방법이다.

 

  이후 1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서는 존 매카시(John McCarthy), 마빈 민스키(Marvin Minsky) 등 여러 연구자가 모여 인공지능이라는 용어를 공식적으로 정의하며 AI 연구의 시작을 알렸습니다. 같은 시기 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)은 퍼셉트론(Perceptron)이라는 초기 신경망 모델을 개발하며 기계 학습의 가능성을 열었습니다. 하지만 당시 컴퓨팅 기술의 한계로 AI 연구는 이론적인 수준에 머물렀습니다.

 

 

 

2. AI 겨울과 부활: 머신러닝의 부상

  1970~1980년대에는 AI 연구가 정체되는 시기였습니다. AI 기술이 실제 활용하기에는 어려운 한계를 보이면서 "AI 겨울(AI Winter)"이라는 용어가 등장했습니다. AI연구의 암흑기였습니다. 일부 연구는 지속되었지만, AI에 대한 기대가 낮아지면서 많은 프로젝트가 중단되었습니다. 

  그러나 1980년대 후반, 전문가 시스템(Expert System)이 등장하며 AI가 다시 주목받기 시작했습니다. 전문가 시스템은 특정 분야의 지식을 활용해 의사 결정을 지원하는 프로그램으로, 의료 진단, 금융 분석 등에 사용되었습니다.

  1990년대에 들어서면서 데이터가 점점 증가하고 컴퓨팅 파워가 개선되면서 머신러닝(Machine Learning) 기술이 부상했습니다. 

머신러닝: 기계가 데이터에서 패턴을 학습하여 스스로 개선하는 기술

 

  이로 인해 AI 연구는 데이터 기반 접근 방식을 채택하며 새로운 가능성을 발견하게 되었습니다.

 

 

3. 딥러닝과 AI의 재탄생

  2000년대 이후, AI는 새로운 전환점을 맞이하게 됩니다. 
  첫째로, 인터넷과 디지털 기술의 발전으로 방대한 데이터가 생성되었고, GPU(Graphics Processing Unit)의 발전으로 신경망 모델을 효과적으로 훈련할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 
  둘째로, 딥러닝의 활용입니다. 2012년, 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 연구팀이 딥러닝(Deep Learning)을 활용한 이미지 인식 기술로 ImageNet 대회에서 혁신적인 성과를 거두면서 AI 연구는 다시 폭발적인 관심을 받았습니다.

딥러닝: 인간의 뇌 신경망을 연구하고 기계에 대입하는 학습 방식. 인간의 신경구조를 본떠 만든 기계학습 기술로,다층 신경망(Deep Neural Network)을 이용하여 데이터에서 특징을 자동으로 추출하고 학습하는 기술

 

  딥러닝으로 인하여 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘했습니다. 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석하는 기술(자연어 처리; NLP, Natural Language Processing)이 발전하면서 번역, 음성 인식, 감정 분석 등에 활용됩니다. 현재는 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 IT 기업들이 AI 연구에 대대적인 투자를 시작하면서 AI는 현실적인 기술로 자리 잡고 있습니다.

 

 

 

4. 현대 AI의 발전과 미래 전망

  최근 AI의 발전은 더욱 가속화되고 있습니다. 2020년대에는 GPT-3, GPT-4와 같은 초거대 언어 모델을 기반으로 한 생성형 AI(Generative AI)가 등장하며 인간과 유사한 수준의 자연어 이해와 창작이 가능해졌습니다. 자연어 처리의 발달로 이제 AI는 의료, 금융, 제조업뿐만 아니라 예술, 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 활용되고 있으며, 자율주행(Self-Driving) 기술도 점점 발전하고 있습니다. 
  그러나 AI의 급속한 발전은 윤리적 문제도 야기하고 있습니다. AI가 만들어낸 콘텐츠의 저작권, 알고리즘의 편향성, 개인정보 보호 등 여러 이슈가 논의되면서 AI 윤리에 대한 관심이 증가하고 있습니다. AI가 더욱 정교해지면서 오는 이 문제들을 인간과 협력하는 방식으로 발전하도록 하는 것이 앞으로의 숙제라고 할 수 있으며, 기술적 혁신뿐만 아니라 사회적 논의도 함께 이루어져 갈 것으로 보입니다.