인공지능(AI)은 단순한 과학적 개념에서 출발하여 현대 사회를 변화시키는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 오늘날 우리는 AI 기반 챗봇, 자동 번역 시스템, 자율주행차, 추천 알고리즘 등 다양한 AI 기술을 일상에서 접하고 있습니다. 그렇다면 AI는 어떻게 발전해 왔을까요? 이번 글에서는 앨런 튜링(Alan Turing)부터 GPT(Generative Pre-trained Transformer)까지 인공지능의 역사를 살펴보겠습니다.
목차
1. 인공지능의 개념과 초기 역사
1) 앨런 튜링과 기계 지능(1940년대~1950년대)
AI의 역사를 이야기할 때 가장 먼저 언급해야 할 인물은 앨런 튜링(Alan Turing)입니다. 튜링은 현대 컴퓨터 과학의 아버지로 불리며, 기계가 인간처럼 생각할 수 있을지에 대한 철학적 질문을 던졌습니다.
- 튜링 테스트(Turing Test, 1950년)
튜링은 1950년 논문 *"Computing Machinery and Intelligence"_에서 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문을 던졌고, 이를 검증하기 위한 *_튜링 테스트** 개념을 제안했습니다. 튜링 테스트는 인간 심사위원이 컴퓨터와 대화하면서 상대가 인간인지 기계인지를 판단하는 방식입니다. 만약 심사위원이 컴퓨터를 인간으로 착각한다면, 그 기계는 '지능'을 가진 것으로 간주될 수 있습니다. - 초기 컴퓨터와 인공지능 개념의 등장
튜링의 아이디어는 당시로서는 혁신적이었지만, 1940~1950년대 컴퓨터는 매우 단순한 연산만 가능했습니다. 그럼에도 불구하고 튜링의 연구는 훗날 AI 연구의 기초가 되었습니다.
2. 인공지능의 태동기(1950년대~1970년대)
1) 다트머스 회의와 AI 연구의 시작(1956년)
1956년, 미국 다트머스 대학에서 열린 학회에서 존 매카시(John McCarthy)는 "Artificial Intelligence"라는 용어를 처음 사용하며 공식적으로 AI 연구의 시작을 알렸습니다.
이 회의에는 마빈 민스키(Marvin Minsky), 클로드 섀넌(Claude Shannon), 앨런 뉴웰(Allen Newell) 등 컴퓨터 과학의 거장들이 참석했습니다. 이들은 인간의 사고 과정을 모방하는 프로그램을 개발하려 했으며, 논리적 연산을 수행하는 기초적인 AI 시스템이 등장하기 시작했습니다.
2) 초창기 AI 프로그램과 로봇 개발
- 로직 테오리스트(Logic Theorist, 1955년)
- 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼(Herbert Simon)이 개발한 프로그램으로, 논리적 문제를 해결할 수 있는 최초의 AI 시스템 중 하나였습니다.
- 엘리자(ELIZA, 1966년)
- MIT의 조셉 바이젠바움(Joseph Weizenbaum)이 개발한 초창기 대화형 챗봇으로, 심리 상담사와 유사한 대화를 나눌 수 있었습니다.
- 샤키 로봇(Shakey, 1969년)
- 최초의 이동형 AI 로봇으로, 장애물을 인식하고 움직일 수 있는 기능을 가졌습니다.
하지만 당시의 AI 시스템은 단순한 규칙 기반이었으며, 실제 인간 지능과 비교하기에는 한계가 있었습니다.
3. AI의 암흑기(1970년대~1980년대)
1) 첫 번째 AI 겨울(1970년대)
AI 연구에 대한 기대가 높아지면서 정부와 기업의 대규모 투자가 이루어졌습니다. 그러나 AI 시스템의 한계가 점차 드러나며 연구는 둔화되었습니다.
- 지식 부족 문제: 단순한 규칙 기반 AI로는 현실 세계의 복잡한 문제를 해결할 수 없었습니다.
- 컴퓨팅 성능 부족: 당시 컴퓨터의 연산 능력은 AI를 실용적으로 구현하기에 부족했습니다.
이로 인해 1970년대에는 AI 연구에 대한 정부 지원이 급감하며, 연구가 침체기에 접어들었습니다.
4. 전문가 시스템과 AI의 부활(1980년대~1990년대)
1) 전문가 시스템(Expert System)의 등장
1980년대에는 특정 분야에서 인간 전문가의 판단을 모방하는 전문가 시스템이 등장했습니다.
- MYCIN(1970년대 후반~1980년대 초반)
- 의료 진단을 위한 AI 시스템으로, 세균 감염 진단을 지원했습니다.
- XCON(1980년대)
- 컴퓨터 부품을 조립하는 데 도움을 주는 AI 시스템으로, 기업 환경에서 실질적으로 사용되었습니다.
이러한 시스템은 AI 연구를 다시 활성화시키는 계기가 되었습니다.
5. 머신러닝과 딥러닝의 등장(1990년대~2010년대 초반)
1) 통계적 AI와 머신러닝의 부상
1990년대에는 데이터 기반 학습이 중요해지면서 머신러닝(Machine Learning)이 AI 연구의 핵심이 되었습니다.
- IBM 딥 블루(Deep Blue, 1997년)
- 체스 챔피언 가리 카스파로프(Garry Kasparov)를 이긴 최초의 AI 프로그램
- 알파고(AlphaGo, 2016년)
- 딥러닝을 활용하여 세계 최고의 바둑 기사 이세돌을 이긴 AI
이러한 성과는 AI가 단순한 규칙 기반 시스템을 넘어, 학습을 통해 스스로 발전할 수 있음을 보여주었습니다.
6. 현대 AI의 혁신: GPT와 생성형 AI(2017년~현재)
1) 트랜스포머(Transformer) 모델의 등장(2017년)
구글이 2017년 발표한 논문 *"Attention Is All You Need"_에서 제안된 *_트랜스포머(Transformer)** 모델은 자연어 처리(NLP) 기술에 혁명을 일으켰습니다.
이 모델을 기반으로 OpenAI는 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈를 개발했습니다.
2) GPT 시리즈와 생성형 AI의 발전
- GPT-2(2019년)
- 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 모델로 주목받음.
- GPT-3(2020년)
- 더욱 강력한 언어 생성 능력을 보이며 AI의 가능성을 확장.
- GPT-4(2023년)
- 멀티모달(텍스트+이미지) 처리 기능까지 지원하며 AI의 활용 범위를 확장.
이제 AI는 인간과 더욱 자연스럽게 대화하고, 창의적인 작업도 수행할 수 있는 단계에 도달했습니다.
7. 결론: AI의 미래는 어디로 갈까?
튜링의 시대부터 GPT까지, AI는 눈부신 발전을 거듭해 왔습니다. 앞으로는 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능), 초지능(Superintelligence) 등 더 진보된 AI 기술이 등장할 것입니다.
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