인공지능 AI의 시작은...
" Can Machine Think? "
1950년 영국의 수학자 앨렌 튜링은 " 계산기계와 지성 Computing Machinery and Intelligence "이라는 논문을 통해 컴퓨터가 인간처럼 생각할 수 있다고 제시하였다. 튜링은 컴퓨터와 대화를 나누어 컴퓨터의 반응을 인간의 반응과 구별할 수 없다면 해당 컴퓨터가 생각할 수 있는 것으로 간주하여야 한다고 주장하였다. 이 논문은 인공지능 연구의 초석을 마련했으며, 그의 이름을 따서 명명된 "튜링 테스트"는 오늘날까지도 인공지능 평가의 중요한 기준으로 사용되고 있다.
튜링테스트
서로 보이지 않는 공간에서 질의자가 인간과 컴퓨터를 대상으로
정해진 시간 안에 대화를 나누는 방식으로 이루어지는데,
대화를 통하여 인간과 컴퓨터를 구별해내지 못하거나 컴퓨터를 인간으로 간주하게 된다면
해당 기계는 인간처럼 사고할 수 있는 것으로 본다.
[네이버 지식백과]
1956년, 인공지능이라는 단어의 탄생
1956년 다트머스 대학에서 열린 학술 회의에서 존 매카시 교수의 인공지능에 대한 연구를 제안하는 제안서에서 "인공지능(Aritical Intelligence)"이라는 단어가 처음으로 공식적으로 사용되었다. 이 회의는 인공지능 연구의 시작을 알리는 중요한 사건으로 기억되고 있다.
또한 다트머스 회의는 인공지능 연구 분야의 공식적인 출발점으로서 인공지능 연구에 대한 학문적 토대 마련를 마련하고 연구자들의 활발한 논의와 협력의 시작이었다는 점에서 인공지능 역사에서 중요한 회의다.
초기 발전과 어려움
초기 인공지능 연구는 논리적 추론과 문제 해결에 초점을 맞추었다. 하지만 당시의 기술적 한계와 데이터 부족으로 인해 큰 진전을 이루지 못했다.
→ 계산 능력의 부족과 학습에 필요한 데이터 수집 및 관리 기술 부족, 인간의 사고 과정을 정확하게 모방하는 알고리즘 개발의 어려움 등
1970년대에는 인공지능 연구에 대한 과도한 기대와 실망, 연구 투자 감소, 연구 활동 위축 등으로 인해 "인공지능 겨울"이라는 불리우며 인공 지능의 암흑기를 겪으며 완만하게 진행되어 발전하였다.
2010년 이후, 딥러닝의 등장과 급속한 발전
2010년 이후 딥러닝 기술의 등장은 인공지능 연구에 큰 획을 그었다. 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 데이터를 학습하고 분석하여 인간의 지능을 모방하도록 하는 기술이다. 딥러닝 기술의 발전으로 인공지능은 이미지 인식, 자연어 처리, 기계 학습 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 거두었다.
인공지능 발전 과정
2016년 알파고가 이세돌 9단을 꺾은 사건은 인공지능의 급격한 발전을 상징하는 사건이다. 딥러닝으로 컴퓨터가 학습하고 인간과 대결을 하여 이길 수 있다는 놀라운 결과를 보여 주었다.
이 대결의 의미는 인공 지능이 인간의 전문 분야에서도 승라할 수 있다는 가능성을 증명하였고, 인공 지능 기술에 관심과 기대를 높여 연구 및 개발에 대한 투자가 증가하에 되었다. 또한 딥러닝 기술의 중요성이 부각된 대결이었다.
딥러닝의 컴퓨터 학습을 살펴보면
인간의 지각은 생후 9개월이면 새와 비행기의 유사한 이미지를 두고 그 둘의 의미는 모르지만 구별을 해낼 수 있다고 한다.
하지만 컴퓨터는 다양한 고양이의 종을 포함하여 이게 고양이야!라고 인식하고 판별할 수 있게 된 것은 얼마 안되었다.
- 10억개의 유튜브와
- 1000만장의 캡쳐화면에 대한 학습을
- 16000대 이상의 컴퓨터에게 시켜
- 100만불의 비용이 들어
2017년에 들어서야 가능하게 되었다.
컴퓨터가 고양이를 판별한다는 것은
→ 인공지능 기술의 놀라운 발전을 보여주는 사건이다. 이는 단순히 고양이 사진을 분류하는 기술을 넘어, 생물학적 특징을 분석하고 학습하여 종류를 구분하는 지능을 갖춘 것으로 볼 수 있다.
초기의 어려움을 극복하고 급격한 발전을 이룬 인공지능은 현재 의료, 금융, 제조, 교육 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 인공지능은 더욱 넓은 영역에서 인간의 삶에 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 인간과 인공지능의 협력이 중요하다.
하지만 인공지능은 인간에게 큰 가능성을 제시하는 동시에 여러 가지 위험도 내포하고 있다. 그러므로 인공지능 기술의 긍정적 활용과 윤리적 문제 해결을 위해 노력해야 한다.