에이아이(AI), 인공지능
인공지능의 역사는 대략 1940년대 이후 네 번의 큰 흐름(태동기–AI 겨울–전문가 시스템/기계학습–딥러닝/생성형 AI)으로 많이 나눕니다.namu+1
1. 개념의 태동기 (1940년대~1950년대)
- 1943년 맥컬럭과 피츠가 신경세포를 수학적으로 모형화한 인공 신경망 모델을 제안하면서, 뇌의 계산을 흉내 내려는 시도가 시작되었습니다.brunch+1
- 1950년 앨런 튜링이 논문 「Computing Machinery and Intelligence」에서 ‘기계는 생각할 수 있는가’를 제기하고, 이를 판별하는 방법으로 튜링 테스트를 제안했습니다.news.skhynix+2
- 1956년 다트머스 회의에서 존 매카시가 “Artificial Intelligence(인공지능)”라는 용어를 처음 사용했고, 이 회의가 현대 AI 연구의 출발점으로 간주됩니다.engineer-daddy+4
2. 상징주의 전성기와 1차 AI 겨울 (1956~1980년대 초)
- 1950~60년대에는 논리·기호 조작을 통해 추론·탐색을 수행하는 상징주의, 규칙 기반 접근이 주류였습니다.namu+1
- 초기 퍼셉트론과 같은 신경망도 제안되었지만 XOR 문제 등 한계가 지적되면서 비판을 받았습니다.[brunch.co]
- 과도한 기대에 비해 성능과 하드웨어·데이터 부족으로 1970년대 중반부터 연구비가 줄어든 ‘1차 AI 겨울’이 찾아왔습니다.namu+1
3. 전문가 시스템, 2차 AI 겨울, 기계학습 (1980~2000년대 초)
- 1980년대에는 특정 도메인 지식을 규칙으로 정리한 전문가 시스템이 상업적으로 성공하며 AI가 다시 각광을 받았습니다.samsungsds+1
- 하지만 구축·유지 비용과 유연성 한계로 한계를 드러내며 1980년대 후반~1990년대 초 ‘2차 AI 겨울’이 도래합니다.engineer-daddy+1
- 동시에 통계적 기계학습, 강화학습, 서포트 벡터 머신 등 데이터 기반 학습 기법이 발전하면서, 패턴 인식·자연어 처리 등에서 성과를 내기 시작했습니다.ibm+1
4. 딥러닝의 부상과 알파고 (2000년대 중반~2010년대)
- 2006년 제프리 힌턴 등이 심층 신경망 학습 방법을 제안하면서 딥러닝이 본격적으로 부상했고, 이미지·음성 인식 대회에서 기존 방법을 크게 능가했습니다.blogs.nvidia+1
- 2012년 이미지넷 대회에서 딥러닝 기반 모델이 오류율을 급격히 낮추며 “딥러닝 붐”이 시작되었습니다.[ibm]
- 2016년 바둑 프로그램 알파고가 이세돌 9단을 꺾으면서, 강화학습과 딥러닝·몬테카를로 트리 탐색을 결합한 AI가 인간 최고수도 넘어설 수 있음을 보여주었습니다.news.skhynix+2
5. 생성형 AI와 현재 (2020년대~)
- 2018년 이후 대규모 언어 모델(Transformer 기반)이 등장해 번역·작문·질의응답 등에서 인간 수준에 근접한 성능을 보이고 있습니다.namu+1
- 2022년 이후에는 대화형 챗봇, 이미지·음악·코드 생성 모델 등 생성형 AI가 폭발적으로 확산되며, 산업 전반과 일상에 깊이 들어가고 있습니다.news.skhynix+2