02. AI& Robotics 2021. 3. 7. 인공지능의 탄생: 1943년 ~ 1956년 태동기: 1956년 ~ 1974년 첫 번째
암흑기 1974년 ~ 1980년 발전기 1980년 ~
1987년
두 번째 암흑기 1987년 ~ 1993년인공지능은 생각보다 오래전부터 존재해봤다. 그 역사의 시작은 1940년대부터 시작한다.
다트머스 컨퍼런스 이후에, AI라는 새로운 영역은 발전의 땅을 질주하기 시작했다. 이 기간에 만들어진 프로그램은 많은 사람들을 놀랍게 만들었는데, 프로그램은 대수학 문데를 풀었고, 기하학의 정리를 증명했으며 영어를 학습했다. 몇 사람들은 이와 같은 기계의 지능적 행동을 보고 AI로 모든 것이 가능할 것이라 믿었다. 연구가들은 개인의 의견 또는 출판물들을 통해 낙관론을 펼쳤고, 완전한 지능을 갖춘 기계가 20년 안에 탄생할 것이라고 예측했다. 그리고 ARPA(Advanced Research Projects Agency) 같은 정부 기관은
이 새로운 분야에 돈을 쏟아부었다.
하지만, 데이터의 집합이 크고 복잡한 패턴을 처리하기 위해서는 히든 레이어를 여러 개 연결해야 하는데 오류역전파 방법으로는 제대로 학습이 되지 않았다. 그래서 신경망을 적용할 수 있는 범위가 한정될 수밖에 없었다.
- AI와 비즈니스 커뮤니티의 매력은 상실했고 경제 거품이라는 고전적 형태의 1980년대에 빠졌다. 붕괴는 정부기관과 투자자들의 ‘해당 분야는 계속해서 비판에도 불구하고 진보해왔다.’는 인식에 비롯된 것이었다.
- 1987년대: 다층 신경망의 제한적 성능과 느린 컴퓨터의 속도로 복잡한 계산이 필요한 신경망 연구가 정체되었다. 적층을 해서 신경망을 늘려도 컴퓨터가 느리기 때문에 이를 해결할 수 없게 되었다. 따라서 미국방성 등 인공지능 연구 기금이 대폭 축소되었고 인공지능 연구는 두 번째 암흑기를 맞게 되었다. 이때 미국에서는 300개 이상의 상업용 인공지능 관련 회사가 사라지게 되었다.
안정기 1993년 ~ 2011년
- 1990년대 후반: 검색 엔진을 통해 이전과는 비교도 할 수 없이 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되었고, 수많은 빅데이터를 분석하여 인공지능 시스템 자신 스스로 학습하는 머신러닝 형태로 진화하게 되면서 인터넷과 함께 인공지능은 중흥기를 맞이하게 되었다.
- 1997년: IBM의 딥 블루(Deep Blue)가 체스 세계 챔피언이었던 가리 카스파로프를 6번의 대국 끝에 이겼다. 인간은 보통 10수 앞을 내다볼 수 있는데, 슈퍼컴퓨터였던 딥 블루는 12수까지 계산을 할 수 있었다.
- 2004년: 제프리 힌튼 교수가 딥러닝 기반의 학습 알고리즘 제안(RBM) 아주 많은 층을 적층하고 결과물을 향상 시켰다. 불가능이라 여겨졌던 비지도 학습방법이 가능해졌고, 몇 분야에서는 인간의 수준을 뛰어넘은 결과물이 속속 나타나게 되었다. 딥러닝 알고리즘은 주로 음성 인식, 영상 이해, 기계 번역 등에 쓰이고 있다.
- 2011년: IBM의 왓슨이 TV 퀴즈 쇼에서 인간 우승자들에게 승리했다. 사람들의 질문을 이해하고 맥락을 이해해서 답변을 했다.
부흥기 2011년 ~ 현재
- 2012년: 구글이 심층신경망(DNN)을 구현하여 고양이 영상인식을 성공시켰다. (1만 6천 개의 컴퓨터로 무려 10억 개 이상의 신경망을 구성)
- 2014년: 페이스북에서 '딥페이스'라는 얼굴인식 알고리즘을 개발했다. 97%의 성능으로 사람 얼굴을 구분할 수 있다.
- 2016년: 구글 딥마인드의 알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단과의 바둑대결에서 승리했다. 알파고는 지도학습과 비지도 학습을 동시에 사용하는데, 비지도 학습의 한 종류인 강화 학습 기술로 혼자 대국을 두며 학습할 수 있었다. 딥블루가 체스에서 우승한 것과 비슷한 사례로 보일 수 있지만, 딥블루는 규칙에 따라 행동하기 때문에 체스 말고는 다른 일을 할 수 없다. 그러나 알파고는 사람처럼 학습을 통해 배울 수 있는 능력이 있기 때문에 딥러닝 알고리즘을 사용하면 바둑뿐만 아니라 다른 분야에서도 그대로 적용이 가능하기 때문에 응용할 수 있는 범위가 무궁무진하다.
인공지능의 부흥기는 현재 진행형이다. 그리고 최근에 들어 관련된 연구가 급증하고 있는데, 이에 관한 이유는 3가지로 정리해볼 수 있다.
- 데이터: 2025년까지 163 제타바이트(1 테라의 10억 배)의 데이터가 생성될 것이라고 IDC에서 발표했다.
- 알고리즘: 딥러닝 등 최신 알고리즘이 개발되고 계속해서 성능이 발전하고 있다.
- 컴퓨팅 파워: 2018년 출시된 GPU(병렬처리가 가능)는 5년 전 출시된 가장 빠른 버전보다 40~80배 빠르다. 비단 알파고 뿐만 아니라 자율 주행 자동차까지, GPU는 인공지능 시스템의 발달에 있어서 가장 선두를 달리고 있다.
Reference
인공지능(AI)은 어떻게 발달해왔는가, 인공지능의 역사 - NVIDIA Blog Korea
인공지능(AI)은 어떻게 발달해왔는가, 인공지능의 역사 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 세기의 맞대결이 성사된 이후, 사람들 사이에선 제 아무리 날고기는 알파고라 할지라도 ‘바둑 천재’
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