인공지능(AI)은 현재 많은 분야에서 활용되며, 우리의 일상생활에 깊숙이 들어와 있습니다. 하지만, 이런 현재의 인공지능이 어떻게 발전해 왔는지, 그리고 그 발전 과정은 어떠한지 알아보는 것도 중요합니다. 이 글에서는 인공지능의 역사와 그 발전 과정을 자세히 살펴보겠습니다.
초창기 인공지능(1950년대 - 1970년대)
인공지능의 초기 단계에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다.
튜링 테스트:
1950년, 영국의 수학자 앨런 튜링은 '기계가 생각할 수 있을까?'라는 질문을 던지며 튜링 테스트를 제안하였습니다. 튜링 테스트는 기계가 인간처럼 생각하고 행동할 수 있다는 것을 증명하기 위한 실험적 방법론입니다. 튜링은 이 테스트를 통해 기계가 인간과 구별할 수 없을 정도로 인간처럼 행동한다면, 그 기계는 '생각'한다고 볼 수 있다고 주장하였습니다.
다트머스 회의:
1956년, 존 매카시, 앨런 뉴얼, 마빈 민스키, 나단 로체스터 등이 다트머스 학회를 개최하였습니다. 이 학회에서는 '인공지능'이라는 용어가 처음 사용되었으며, 인공지능의 기본 개념과 연구 방향이 정립되었습니다. 이들 연구자들은 기계를 학습시키고, 문제를 해결하며, 언어를 이해하고, 추상적인 개념을 인식하고, 게임을 플레이하는 등 인간의 지능적 행동을 기계로 구현하려는 시도를 했습니다.
엘라이자 프로그램:
1960년대 초, 조셉 웨이젠바움은 엘라이자라는 프로그램을 개발하였습니다. 이 프로그램은 초보적인 자연어 처리 기능을 가지고 있었으며, 인간과 대화를 나눌 수 있었습니다. 엘라이자는 간단한 패턴 매칭 기법을 사용하여 인간의 질문에 답변하였습니다. 이 프로그램은 인공지능이 인간과 의미 있는 대화를 나눌 수 있음을 보여주는 첫 사례였습니다. 이처럼 인공지능의 초기 단계는 이론적인 기반을 마련하고 초기 모델을 구현하는 데 집중되었습니다. 이 시기의 연구는 지금까지의 인공지능 연구에 중요한 발판을 제공하였습니다.
인공지능의 전성기와 암흑기(1980년대 - 1990년대)
전문가 시스템의 성공
1980년대에는 전문가 시스템이라는 인공지능의 한 형태가 상업적으로 성공을 거두었습니다. 이는 인공지능 연구에 대한 투자 증가를 이끌었습니다. 인공지능의 암흑기 하지만 인공지능이 제기된 기대치를 충족시키지 못하면서 1990년대에는 'AI 겨울'이라는 암흑기를 겪게 되었습니다. 이는 인공지능 연구의 주요 투자원인 정부와 기업들의 지원이 줄어드는 결과를 가져왔습니다.
AI 겨울이란?
"AI 겨울"이라는 용어는 인공지능 연구와 개발에 대한 투자와 관심이 급격히 줄어든 시기를 가리킵니다. 주로 두 번의 주요한 기간이 있는데, 첫 번째는 1970년대 후반에서 1980년대 초반, 그리고 두 번째는 1980년대 후반에서 1990년대 초반입니다. 첫 번째 AI 겨울 (1974년 - 1980년): 1960년대부터 1970년대 초반까지는 인공지능 연구에 대한 기대치가 매우 높았습니다. 그러나 실제로는 기술적 한계와 계산능력의 부족, 그리고 연구비의 과도한 증가 등으로 인해 인공지능이 제시한 약속을 이행하지 못했습니다. 이로 인해 1974년에는 미국과 영국에서 인공지능 연구에 대한 정부 지원이 크게 줄었습니다. 이 기간은 종종 "첫 번째 AI 겨울"이라고 불립니다. 두 번째 AI 겨울 (1987년 - 1993년): 1980년대 초에는 "전문가 시스템"이라는 인공지능의 한 형태가 상업적으로 성공하면서 인공지능에 대한 기대감이 다시 높아졌습니다. 그러나 전문가 시스템이 가지는 한계와 유지 비용, 그리고 개발 복잡성 등의 문제가 드러나면서 다시금 실망감이 커졌습니다. 또한, 1980년대 후반의 경제 침체로 인해 기업들의 IT 예산이 줄어들었고, 이에 따라 인공지능 연구와 개발에 대한 투자가 급감하였습니다. 이 기간은 종종 "두 번째 AI 겨울"이라고 불립니다. 이런 "AI 겨울" 기간들은 연구자들에게 많은 곤란을 초래했지만, 동시에 인공지능 연구의 방향을 재고하고 새로운 접근법을 탐색하게 하는 계기가 되기도 했습니다. 이러한 겨울 기간을 극복하고 나서 인공지능은 빅데이터, 기계학습, 딥러닝 등의 새로운 기술 발전과 함께 현재의 부상을 이루게 되었습니다
인공지능의 부활과 현재(2000년대 - 현재)
딥블루와 왓슨의 성공
1997년, IBM의 딥 블루가 체스 세계 챔피언인 가리 카스파로프를 이기는 놀라운 성과를 이뤄냈습니다. 또한, 2011년에는 IBM의 왓슨이 제퍼디 게임에서 인간을 이기는 기업을 보였습니다. 이런 성과들은 인공지능의 가능성을 다시금 보여주었습니다. 딥러닝과 알파고 2000년대 들어서는 빅데이터와 기계학습, 딥러닝 등의 기술 발전으로 인공지능은 다시금 부활하였습니다. 특히 2016년 구글의 알파고가 바둑 세계 챔피언인 이세돌을 이기는 등의 사건으로 인공지능의 발전이 대중에게 널리 알려지게 되었습니다.
결론
인공지능은 그 발전 과정 속에서 많은 기술적 도전과 변화를 겪으며 현재의 모습을 갖추게 되었습니다. 앞으로 인공지능은 어떠한 모습으로 발전해 나갈지 기대하며, 그 변화를 지켜보는 것이 중요할 것입니다.
오늘은 인공지능의 역사와 발전과정을 주제로 과거, 현재, 미래에 대해서 알아보았습니다.
다음에는 더 재미있는 이야기 전해 드리겠습니다.
참고문헌
Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Malaysia; Pearson Education Limited. Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433-460.
McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006).
A proposal for the dartmouth summer research project on artificial intelligence, August 31, 1955. AI magazine, 27(4), 12.