AI의 역사 ① 인공지능의 탄생과 두 번의 겨울 (1943~1993)

  AI의 역사 ① 인공지능의 탄생과 두 번의 겨울 (1943~1993) 인공지능은 최근에 갑자기 나타난 기술이 아닙니다. AI의 역사 는 80년 전, 컴퓨터가 대중화되기도 전에 시작됐습니다. 이 시리즈 1탄에서는 인공지능의 태동기부터 두 차례의 침체기인 'AI 겨울'까지를 다룹니다. 시리즈 안내 · ① 탄생과 두 번의 겨울(현재 글) → ② 딥러닝 혁명과 AI의 부활 → ③ 생성형 AI 시대 인공지능의 씨앗: 인공 뉴런과 튜링 테스트 AI의 역사는 두 개의 아이디어에서 출발합니다. 1943년, 인간 뇌의 신경세포를 수학적으로 모델링한 인공 뉴런 개념이 처음 제안됐습니다. 오늘날 딥러닝의 먼 조상 격입니다. 1950년에는 영국 수학자 앨런 튜링 이 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문과 함께 튜링 테스트 를 제안했습니다. 사람이 대화 상대가 기계인지 사람인지 구별하지 못하면 그 기계는 지능이 있다고 보자는 기준으로, 지금도 자주 인용됩니다. 1956년, "인공지능"이라는 이름이 태어나다 AI 역사 의 공식 출발점은 1956년 미국 다트머스 대학에서 열린 다트머스 회의 입니다. 이 자리에서 존 매카시가 처음으로 **"인공지능(Artificial Intelligence)"**이라는 용어를 사용했습니다. 이 회의를 계기로 인공지능은 하나의 독립된 학문 분야로 인정받기 시작했습니다. 첫 번째 황금기: 부풀어 오른 기대 다트머스 회의 이후 연구자들은 크게 낙관했습니다. "20년 안에 인간 수준의 기계가 나온다"는 예측까지 나왔습니다. 초기 대화 프로그램과 간단한 문제 해결 프로그램이 등장하며 기대가 커졌습니다. 제1차 AI 겨울: 지켜지지 않은 약속 (1974~1980) 문제는 현실이었습니다. 당시 컴퓨터의 성능과 데이터로는 복잡한 실제 문제를 풀 수 없었습니다. 과장된 약속이 지켜지지 않자 정부와 기업의 투자가 끊겼고, 197...

AI의 역사 ② 딥러닝 혁명과 인공지능의 부활 (1990s~2016)

  AI의 역사 ② 딥러닝 혁명과 인공지능의 부활 (1990s~2016) 두 번의 겨울을 지나며 인공지능 연구는 큰 교훈을 얻었습니다. "사람이 규칙을 정하는 방식"으로는 한계가 명확했던 것입니다. 이 시리즈 2탄에서는 AI가 접근 방식을 바꾸며 부활하는 과정을 다룹니다. 발상의 전환: 규칙 대신 데이터 가장 큰 변화는 철학의 전환이었습니다. 사람이 일일이 규칙을 입력하는 대신, **데이터에서 스스로 규칙을 학습하는 머신러닝(기계학습)**으로 무게 중심이 옮겨갔습니다. 이 전환이 없었다면 오늘날의 AI도 없었습니다. 머신러닝은 데이터가 많아질수록 똑똑해지는 방식이라, 인터넷 시대와 완벽하게 맞아떨어졌습니다. 1997년, 딥블루가 세계챔피언을 꺾다 AI 역사 의 상징적 장면 중 하나입니다. 1997년 IBM의 딥블루 가 체스 세계챔피언 카스파로프를 꺾었습니다. 비록 딥블루는 순수한 계산 위주 방식이었지만, "기계가 인간 최고수를 이길 수 있다"는 것을 대중에게 각인시킨 사건이었습니다. 2012년, 딥러닝 혁명의 신호탄 진짜 전환점은 2012년에 찾아왔습니다. 딥러닝 기반 모델이 이미지 인식 대회에서 기존 방식을 압도하는 성능을 보인 것입니다. 이 딥러닝 혁명 은 세 가지 조건이 맞물린 결과였습니다. 빅데이터 : 인터넷에 쌓인 방대한 학습용 데이터 GPU 연산력 : 대량 연산을 빠르게 처리하는 하드웨어 신경망 기술의 성숙 : 인간 뇌를 모방한 심층 신경망 이때부터 AI는 이론이 아니라 실제로 작동하는 기술로 자리 잡기 시작했습니다. 2016년, 알파고 충격 2016년, 구글 딥마인드의 알파고 가 이세돌 9단을 4대 1로 꺾었습니다. 경우의 수가 방대해 컴퓨터가 정복하기 어렵다던 바둑에서 거둔 승리였기에 충격은 더 컸습니다. 이 사건은 전문가뿐 아니라 일반 대중에게도 "AI 시대가 왔다"는 인식을 심었습니다. 한국에서 인공지능에 대한 관심이 폭발적으로...