AI(인공지능) 60년 역사와 미래

인공지능은 인간의 지능적인 행동을 모방하여 자동화하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 이 개념은 1956년 다트머스 회의에서 처음 제시되었으며 이후 컴퓨터 성능의 향상과 빅데이터의 등장으로 인공지능 기술이 급격하게 발전하고 있습니다. 현재 인공지능은 자율주행 자동차, 로봇, 의료 진단, 금융 투자 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

목 차

인공지능의 시작(정의, 탄생)

인공지능의 발전(초기, 침체기, 안정기)

인공지능의 현재와 미래

마치며

인공지능의 시작

인공지능 정의

AI(인공지능)는 인간의 지능을 모방하여 컴퓨터 프로그램으로 구현된 기술입니다. AI의 핵심 기능은 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등이 있습니다.

• 기계 학습은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하여 새로운 패턴을 찾는 기술
• 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술
• 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지와 동영상을 이해하고 처리하는 기술

AI는 의료, 금융, 제조, 유통, 교통, 보안 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 의료 분야에서는 AI를 사용하여 질병을 진단하고 치료하는 데 사용하고 있으며, 융 분야에서는 AI를 사용하여 투자를 결정하고 사기를 방지하는 데 사용됩니다.

인공지능의 탄생

1940년대 후반과 1950년대 초반에는 수학, 철학, 공학, 경제 등 다양한 분야의 과학자들이 인공적인 두뇌의 가능성에 대해 논의하였고, 1956년에는 인공지능이 학문 분야로 등장하게 되었습니다.

• 1943년에는 워렌 맥클록과 월터 피츠가 인공 신경망의 기초 기능을 증명하기 위해 그물망 형태로 전기 스위치처럼 켜고 끄는 기능을 연결하여 사람 뇌에서 동작하는 아주 간단한 기능을 흉내 냈습니다.
• 1950년에는 엘론 튜링이 기계가 인간과 대화할 수 있는 정도를 판별하는 튜링 테스트(Turing Test)를 제안하여 인공지능의 지능성을 평가하였습니다. 튜링 테스트는 인공지능과 대화를 해서 그 반응이 인간과 구분하기 힘들다면 기계가 지능적이라는 것을 주장하는 것입니다. 이는 인공지능에 대한 최초의 철학적 제안이었습니다.
• 1951년 크리스토퍼 스트레이는 맨체스터 대학의 페란티 마크 1(Ferranti Mark 1) 기계를 이용하여 체커 프로그램을 작성하였고, 디트리히 프린츠는 체스 프로그램을 개발하였습니다. 아서 새뮤얼은 50년대 중반과 60년대 초반에 체커 프로그램을 개발하여 결국 존경받는 아마추어 선수들과도 경쟁할 수 있을 정도의 기술적 발전을 이루었습니다. 이러한 게임 인공지능은 앞으로도 인공지능 발전의 척도로 계속 사용될 것입니다.

인공지능의 발전

인공지능의 초기 발전

인공지능(AI)은 1950년대에 처음으로 등장했습니다. 당시 과학자들은 기계가 인간과 같은 방식으로 사고할 수 있다고 믿었습니다. 그들은 기계가 기호를 다루고 인간처럼 기호의 본질적인 부분을 다룰 수 있을 것이라고 생각했습니다. 이것은 생각하는 기계를 만드는 새로운 접근 방법이었습니다.

• 1956년, 존 매카시 교수는 미국 다트머스 대학에서 인공지능 콘퍼런스를 개최했습니다. 이 콘퍼런스에는 10명의 과학자가 참석했습니다. 그들은 인공지능 개념을 정의하고 인공지능 용어를 처음으로 사용했습니다. 인공지능이라는 용어가 생기기 전부터 인공지능은 연구되고 있었지만, 이 콘퍼런스는 인공지능 분야의 탄생을 알리는 중요한 사건이었습니다.
• 다트머스 콘퍼런스 이후, 인공지능은 빠르게 발전했습니다. 이 기간에 만들어진 프로그램은 많은 사람들을 놀라게 했습니다. 프로그램은 대수학 문제를 풀고, 기하학의 정리를 증명했으며, 영어를 배웠습니다. 몇몇 사람들은 이와 같은 기계의 지능적 행동을 보고 인공지능으로 모든 것이 가능할 것이라고 믿었습니다. 연구원들은 개인적인 의견이나 출판물을 통해 낙관론을 펼쳤고, 완전한 지능을 갖춘 기계가 20년 안에 탄생할 것이라고 예측했습니다.
• 1958년, 프랑크 로젠블럿은 인간의 뇌신경을 묘사한 인공 신경 뉴런인 '퍼셉트론'을 제시했습니다. 퍼셉트론은 단순한 구조를 가지고 있었지만 복잡한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있었습니다.
• 1965년, 최초의 전문가 시스템인 '댄드랄'이 개발되었습니다. 댄드랄은 화학자가 화학 물질의 구조를 예측하는 데 사용되었습니다. 댄드랄은 전문가가 하던 일들을 시스템화한 것으로, 인공지능의 발전에 큰 기여를 했습니다.
• 1969년, 민스키와 페퍼트는 '퍼셉트론즈'라는 책을 출판했습니다. 이 책에서 그들은 퍼셉트론의 결정적 문제점을 지적했습니다. 퍼셉트론은 A와 B라는 개념을 정확히 분리해 낼 수 있는 선형 분리 방식을 적용할 수 없었습니다. 따라서 퍼셉트론은 완벽하지 못한 AI이기 때문에 인공지능으로써의 효용성이 없다는 것을 증명하게 되었습니다.

인공지능의 침체기

1974년, 인공지능 연구는 기대에 미치지 못해 위기에 봉착했습니다. 전문가 시스템이 개발되었지만 적용 범위가 제한적이었고, 신경망은 복잡한 계산이 필요하여 연구가 정체되었습니다. 이로 인해 인공지능 연구는 두 번째 암흑기를 맞게 되었습니다.

• 1974년, 인공지능 연구에서는 큰 기대를 하고 있었지만 기대했던 결과를 보여주지 못해 상당한 어려움을 겪게 되었습니다. 대규모 투자가 중단되고, 기존 연구 프로젝트들이 취소되었습니다.
• 이때부터 연구 방향을 전문가 시스템으로 전환하게 되었습니다. 전문가 시스템은 전문가의 지식을 논리적인 규칙으로 생성하여 특정 영역에 대해 인공지능으로 답변할 수 있습니다.
• 하지만, 전문가 시스템은 적용 가능한 영역이 제한적이며 규칙을 생성하고 조합하여 논리적인 결과를 얻는 과정이 너무 복잡합니다. 또한, 유지보수도 매우 어렵습니다. 이러한 어려움들은 기호 주의의 부상을 야기하게 되었습니다.
• 1980년대에는 인공지능계에서 신경망의 부활이 가장 큰 화두였습니다. 이전에 사라졌던 단층 퍼셉트론 모델이 다층 퍼셉트론(신경망이 레이어드 된 형태)으로 성공적으로 돌아왔습니다.
• 다층 퍼셉트론에 쓰이는 역전파 알고리즘을 제안하여, 신경망은 문자, 인식, 영상 등의 패턴인식에 큰 기여를 하게 되었습니다. 그러나, 복잡하고 많은 양의 데이터를 처리하기 위해서는 여러 개의 히든 레이어를 연결해야 했으나, 오류역전파 방법으로는 제대로 학습이 되지 않았습니다. 따라서, 신경망을 적용할 수 있는 범위가 한정되어 있었습니다.
• AI와 비즈니스 커뮤니티는 과거 매력적이었지만, 1980년대의 경제 거품으로 인해 상실되었습니다. 이는 해당 분야가 계속해서 비판에도 불구하고 발전해 왔다는 인식에 기인한 것입니다.
• 1987년대에는 다층 신경망의 제한된 성능과 느린 컴퓨터 속도로 인해 복잡한 계산이 필요한 신경망 연구가 정체되었습니다. 이로 인해 미국방성 등 인공지능 연구 기금이 대폭 축소되고, 이 분야는 두 번째 암흑기를 맞게 되었습니다.
• 이때 미국에서는 300개 이상의 상업용 인공지능 관련 회사가 사라지게 되었습니다.

인공지능의 안정기

인공지능은 1990년대 후반부터 인터넷과 함께 중흥기를 맞이하여 딥 블루, 왓슨, 고양이 영상 인식, 딥페이스, 알파고와 같은 성과를 거두었습니다. 딥러닝은 인공지능의 발전에 핵심적인 역할을 하였으며, 앞으로도 인공지능은 다양한 분야에서 발전을 거듭할 것으로 기대됩니다.

• 1990년대 후반에는 검색 엔진을 통해 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있게 되면서 빅데이터를 분석하여 머신러닝 기술이 발전하였습니다. 이러한 발전으로 인공지능은 인터넷과 함께 중흥기를 맞이하게 되었습니다.
• 1997년에는 IBM의 딥 블루가 체스 세계 챔피언을 이겼고 2004년에는 제프리 힌튼 교수가 딥러닝 기반의 학습 알고리즘을 제안하여 비지도 학습 방법이 가능해졌습니다. 이러한 기술은 음성 인식, 영상 이해, 기계 번역 등 다양한 분야에서 쓰이고 있습니다.
• 2011년에는 IBM의 왓슨이 TV 퀴즈 쇼에서 인간 우승자들에게 승리하는 등 인공지능 기술은 계속해서 발전하고 있습니다.
• 2012년, 구글은 1만 6천 개의 컴퓨터를 사용하여 10억 개 이상의 신경망을 구성하여 고양이 영상인식을 성공시켰습니다.
• 2014년, 페이스북은 '딥페이스'라는 얼굴인식 알고리즘을 개발하여 97%의 정확도로 사람 얼굴을 구분할 수 있게 되었습니다.
• 2016년, 구글 딥마인드의 알파고는 지도학습과 비지도 학습을 동시에 사용하여 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 승리하였습니다.
• 알파고는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 바둑뿐만 아니라 다른 분야에서도 적용 가능한 무궁무진한 가능성을 지니고 있습니다. 딥블루와는 달리 알파고는 학습을 통해 배울 수 있는 능력이 있기 때문에 다양한 분야에서 응용이 가능합니다.

인공지능의 현재와 미래

인공지능의 현재

인공지능은 우리 일상생활과 대규모 데이터를 처리하는 모든 분야에 쓰이고 있습니다. 교육, 기상, 군사, 의료, 자동차, 검색엔진 등 거의 모든 분야에 진출해 있다고 해도 과언이 아닙니다. 아래에 최근 가장 화두가 되고 있는  몇 가지 대표적인 사례를 알아보겠습니다.

• ChatGPT는 2023년 1월에 마이크로소프트에서 출시된 대화형 인공지능 서비스입니다. 이 서비스는 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 교육되어, 사용자의 질문에 대한 응답으로 다양한 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이러한 콘텐츠에는 텍스트, 코드, 이미지, 음악, 동영상 등이 포함됩니다.
• Microsoft 365는 마이크로소프트에서 제공하는 클라우드 기반의 오피스 제품군입니다. Microsoft 365는 Word, Excel, PowerPoint, OneNote, Outlook 등과 같은 Microsoft Office 제품을 포함하며, 이메일, 파일 공유, 협업, 보안 등과 같은 다양한 기능을 제공합니다. Microsoft 365는 개인, 기업, 교육 기관 등 다양한 사용자를 대상으로 제공되며, 사용자의 요구에 맞는 다양한 요금제를 제공합니다.
• Bing은 마이크로소프트에서 만든 검색 엔진입니다. 구글, 야후!, 바이두에 이어 네 번째로 큰 검색 엔진입니다. 웹 사이트, 이미지, 비디오, 뉴스, 지도, 쇼핑 등 다양한 정보를 검색할 수 있습니다. Bing은 Microsoft의 다양한 제품과 서비스와 통합되어 있습니다.
• Google AI가 개발한 대규모 언어 모델인 구글 바드는 방대한 데이터 세트에서 텍스트와 코드를 학습하여, 텍스트 생성, 언어 번역, 창의적인 콘텐츠 작성 및 정보 제공 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 아직 개발 중이지만, 이미 많은 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
• 그림을 그리는 기술에 인공지능을 활용한 것을 인공지능 드로잉이라고 합니다. 이 기술은 예술 작품 제작, 텍스트를 그림으로 변환, 그림 생성 등 다양한 방면에서 활용될 수 있습니다.
• 인공지능 로봇은 인공지능을 활용하여 동작하는 로봇입니다. 다양한 용도로 사용될 수 있는데, 예를 들어 작업 수행, 인간 지원, 학습 등이 가능합니다.
• 인공지능 로봇 또한 자율 주행 자동차, 서비스 로봇, 재난 구조 로봇, 의료 로봇, 교육 로봇 등 다양한 분야로 활용되고 있습니다.

인공지능의 미래

인공지능은 우리 삶의 많은 부분을 변화시키고 있습니다. 이미 자율주행 자동차, 챗봇, 의료 진단 등에 인공지능이 사용되고 있습니다. 앞으로 인공지능은 더욱 발전하여 우리 삶의 모든 영역을 변화시킬 것으로 예상됩니다.

• 인공지능은 새로운 일자리를 창출하고, 경제 성장을 촉진할 것이며, 우리 사회에 긍정적인 변화를 가져다줄 것입니다.
• 그러나 인공지능의 발전은 몇 가지 우려도 있습니다. 인공지능이 악용될 경우 일자리가 사라지거나 개인의 사생활이 침해될 수 있습니다.
• 인공지능이 너무 강력해질 경우 인간에게 위협이 될 수 있습니다. 인공지능의 발전은 매우 빠르게 진행되고 있습니다.
• 인공지능의 발전을 긍정적인 방향으로 이끌기 위해서는 인공지능의 잠재적인 위험을 인식하고 이에 대한 대책을 마련해야 합니다.

인공지능의 윤리적 문제는 어떻게 해야 할까?

인공지능의 윤리적, 사회적 문제 해결을 위해 다양한 이해관계자들이 협력해야 합니다. 정부, 기업, 시민단체, 학계 등 다양한 이해관계자들이 함께 노력하여 인공지능이 우리 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 해야 합니다.

• 인공지능 개발의 윤리적 원칙을 마련하고 인공지능 개발에 적용해야 합니다.
• 인공지능의 잠재적 위험을 파악하고 이를 예방하기 위한 조치를 마련해야 하며, 인공지능의 사회적 영향을 예측하고 이를 고려하여 인공지능을 개발해야 합니다.
• 인공지능 개발의 투명성을 확보하고 개발 과정을 공개해야 합니다.
• 인공지능의 개발과 활용에 대한 사회적 합의를 이루어야 합니다.

마치며

우리 삶과 일상생활에서 인공지능은 필수가 되어가고 있습니다. 거의 모든 분야에서 말이죠. 인류가 발전했듯이 인공지능 또한 인류의 일부분일 것입니다. 인공지능으로 누릴 수 있는 부분은 당연히 발전시켜야 합니다. 인간 생활에 편리함과 새로운 세상으로 개척하는데 큰 도움이 될 것입니다. 다만, 우리가 우려하는 윤리적, 사회적 문제들에 대해서 면밀하게 살펴야 할 것입니다. 인간과 인공지능이 공존하고 자유롭고 평화로운 세상이 우리 곁에 영원히 머물 수 있기를 기대합니다.