AI (Artificial Intelligence) 의 개념과 역사

어느덧 인공지능 또는 AI에 대한 언급은 이제는 더이상 새롭지 않은 시대가 되었습니다.

불과 몇년 전만 해도 SF영화에서만 존재했던 일들이 이제는 우리에게 현실로 다가온 느낌입니다.

앞으로 얼마나 더 우리의 세상이 바뀌게 될지 지금으로서는 예측하기 어려우나

AI에 대하여 체계적으로 공부하고 이해함으로써 앞으로 다가올 우리의 미래에 대하여

준비해보고자 합니다.

이번 글에서는 AI의 개념과 역사에 대해서 공부합니다.

 

 

1. AI의 개념

 

AI는 Artificial Intelligence의 약자입니다.

번역한다면 인공지능이 됩니다.

 

인간은 인지와 추론을 통하여 판단을 하고 사고를 합니다.

이러한 종합적인 지적능력은 인간의 고유한 영역이었습니다.

 

컴퓨터가 출현한 이후, 제어와 연산업무를 뛰어나게 수행하였으나,

지적인 추론과정을 통하여 판단하고 사고하는 능력에는 현격한 차이가 있었습니다.

 

그러나 IT기술의 발전에 따라서 이제는 이러한 인간의 고유지능을 기술적으로 구현해보고자

시도하게 되었고, 이를 통해서 나타난 개념이 인공지능 AI 입니다.

 

2. AI의 역사

2.1 AI의 태동기와 용어출현

AI는 생각보다 매우 일찍부터 그 개념이 시작하였습니다.

1943년 최초의 신경망 모델이 제안되었으며, 1950년에는 앨런 튜링이 생각하는 기계의 실현가능성과 테스트를 제안하기도 하였습니다.

그러다가 1956년 미국 다트머스 대학교에서 개최된 정보처리 관련 학회에서 존 매카시가 AI에 대한 용어를 처음으로 사용하였습니다.

 

2.2 AI의 1차 부흥기와 암흑기

존 매카시의 AI개념 제안 이후 관련 연구들은 계속해서 이어졌습니다.

특히 1969년에는 인공신경망 알고리인 퍼셉트론(Perceptron)과 기계학습(Machine Learning) 관련 연구가 활성화되면서 1차 부흥기를 맞이하게 되었습니다.

 

그러나 퍼셉트론에는 근원적 한계가 있었는데, 단층구조이기에 선형분리가 안된다는 점이었습니다.

이러한 난관으로 인하여 1970년대 AI는 AI의 겨울, 또는 AI의 암흑기라고 일컫는 시기에 도달하게 됩니다.

 

2.3 AI의 2차 부흥기와 암흑기

1980년대에 다층퍼셉트론 (MLP: Multi-Layer Perceptron) 이 등장하게 됩니다. 이는 단층구조이기에 해결되지 못했던 선형분리를 해결하는 계기가 되었고, 신경망을 재학습시키는 알고리즘이 등장하면서 AI분야는 2차 부흥기를 맞이하게 됩니다.

 

그러나 계층이 복잡해질수록 입력치 가중치 조정에 오류가 빈번해지면서 또다시 난관에 부딪치게 되었습니다. 또한 정보처리능력의 한계와 함께 인공지능 학습과 실험을 위하여 필요한 고성능 하드웨어의 부족, 그리고 실험에 필요한 대량데이터의 부족 등으로 인하여 또다시 2차 암흑기를 맞이하게 됩니다.

 

2.4 AI의 성장기와 발전기

2차 암흑기로 인하여 침체되었던 AI영역은 1980년대 후반 월드와이드웹(www, world wide web) 및 대용량데이터인 빅데이터의 출현으로 다시 활기를 띠게 됩니다.

 

또한 1990년대에는 컴퓨터 하드웨어의 눈부신 발전과 인공지능 병렬 프로세스 처리에 최적화된 GPGPU (General Purpose Graphics Processing Unit) 아키텍처가 출현함에 따라 지속적인 발전이 이루어졌으며,

특히 2000년대에는 인공신경망 알고리즘을 혁신적으로 개선한 딥 러닝 등장에 따라서 인공지능 발전이 더욱 박차를 가하게 되면서 현재의 발판을 마련하게 됩니다.

 

AI와 관련된 다른 주제들은 다음 포스팅에서 이어가도록 하겠습니다.