[인공지능] 인공지능의 의미와 역사

[인공지능] 인공지능의 의미와 역사

 

1. 생각하는 컴퓨터

• 앨런 튜링의 튜링 테스트(이미테이션 게임)(1950년): 사람인지 컴퓨터인지 알 수 없게 가려진 상대방과 대화해, 상대방이 인간인지 구분해내는 것
• 조셉 와이젠바움의 ELIZA(1966): 챗봇 형태의 자연언어 처리 프로그램. 마치 사람과 대화하는 것처럼 느낄 수 있게 구현하는 것에 성공함
• IBM의 딥블루(1996-1997): 체스 챔피언인 가리 카스파로프와 체스 컴퓨터 딥블루의 대별. 2승 3무 1패로 딥블루가 승리하게 됨
• IBM의 왓슨(2011): 퀴즈쇼 '제퍼디!'에 출연해 퀴즈 달인 켄 제닝스, 브래드 러터와 대결. IBM의 퀴즈 컴퓨터 왓슨이 우승
• 구글 딥마인드의 알파고(2016): 바둑 프로기사 이세돌과 알파고의 바둑 대결. 이세돌 9단이 1승 4패로 패함.

-> 컴퓨터의 사람처럼 판단하는 능력이 크게 발전하게 됨.

-> 2020년에는 실용적인 성과를 낼 정도로 발전함.

 

 

2. 인공지능의 분류와 의미

• 지능: 새로운 대상이나 상황에 부딪혀 그 의미를 이해하고, 적응법을 알아내는 능력
• 인공지능: 지능적 활동을 할 수 있는 인공물 생성을 다루는 컴퓨터 과학의 한 분야
• 계산심리학 관점의 인공지능: 사람과 동일한 방식으로 행동하는 컴퓨터 프로그램을 만들어, 인간의 지능적 행동을 이해하는 데 목적을 둠
• 기계지능 관점의 인공지능: 컴퓨터를 사용해 프로그래밍 할 수 있는 영역을 인간이 수행할 수 있는 작업영역으로 확장시키는 것에 목적을 둠
• 생성형 인공지능(Generative AI)는 대규모 데이터 집합을 대상으로 학습해, 이를 일반화하여 데이터의 패턴, 구조를 습득, 새로운 데이터를 생성해낸다. 
• 약한 인공지능(Weak AI): 특정/한정된 작업만을 수행하게 설계된 AI
• 일반 인공지능(Artificail General Intelligence, AGI): 인간이 할 수 있는 모든 지적인 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖춘 AI

 

 

3. 인공지능의 역사

1. 1956년, 다트머스 대학교에 생각하는 기계에 대한 토론이 진행됨. 이 때 모인 학자들의 논의 속에서 '인공지능 Artificial Intelligence'라는 용어가 최초로 사용됨
2. 1956년 여름, 다트머스 워크숍을 통해 다양한 주제가 논의되며, 초기 인공지능 연구의 주류 형성
3. 1957년, 프랭크 로젠블렛이 퍼셉트론 알고리즘을 제안하며 인공 신경망 연구에 많은 관심 쏠림
4. 1970년대 중반 이후, 인공지능 연구 성과에 의문 -> 인공지능의 겨울(AI winter)
5. 1965년 개발된 DENDRAL 프로젝트로 분광계 해석을 통해 화합물을 성공적으로 식별할 수 있는 전문가 시스템 개발 -> 인공지능 연구의 흐름을 변화시킬 정도로 영향력이 컸음
6. 1980년대, 전문가 시스템에 대한 이목이 쏠렸으나 1980년대 후반에 다시 침체기에 접어든다. 이런 침체기는 결과물의 성능, 유용성, 경제성이 충분히 뒷받침되지 않았기 때문이었음
7. 하지만 최근 들어 다양한 딥러닝 모델 등장/거대 언어 모델기반의 획기적인 기술 발전등이 이루어지는 중임