최초의 인공지능은 어땠을까?

안녕하세요~흥미롭고 재미있는 과학의 흥. 재. 과입니다!

 

오늘날 인공지능은 자율주행부터 Chat GPT와 같은 챗봇까지 

현재 가장 핫한 과학 기술 분야로 떠오르고 있는데요!

 

올해 2024년에는 AI 연구진이 노벨 물리학상과 노벨 화학상을 수상할 정도로

인공지능은 단순한 IT분야를 넘어 물리학, 화학 등 다양한 분야에 걸쳐

혁신을 주도하고 있습니다!

 

그러나 이 인공지능 기술의 시작은 어땠을까요?

 

오늘은 인공지능의 기원과 발달 과정에 대해 알아보도록 하겠습니다!

 

최초의 인공지능

 

1. AI의 시작

"컴퓨터와 대화를 나눌 때 반응이 인간과 기계를 구분하지 못하게 만든다면 해당 컴퓨터는 지능적이라고 간주해야 한다"

 

1950년, 영국의 수학자 엘런 튜닝은 '인공지능 AI'라는 개념을 최초로 제시하였는데요!

이 당시에는 포괄적인 개념과 논리로만 제시되었고 구체적인 테스트 방법이나 심사기준을 정하지는 않았습니다만,

이후 기술이 발전되어 오늘날까지도 AI의 수준을 평가하는 방법을 "튜링 테스트(Turing Test)"라고 합니다.

 

6년 뒤인 1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 10명의 과학자가 모여 AI라는 용어가 처음 사용되었고,

이 회의 이후 엘런 뉴엘(Allen Newell)과 허버트 사이먼(Herbert Simon)은 인공지능 연구소에서

인공 지능의 첫 번째 프로그램인 "로직 테오리스트(Losgistic Theorist)"를 개발하였습니다.

 

 

2. 1차 AI 붐

1950~1960년에서의 AI 연구 핵심은 '추론'과 '탐색'이었습니다!

 

※ 추론 :  AI가 논리적 규칙과 데이터를 기반으로 결론을 도출하는 것

- 연역적 추론 : 이미 알고 있는 일반적인 규칙을 기반으로 특정 결론 도출

- 귀납적 추론 : 특정 사례를 기반으로 일반적인 결론을 도출하는 방식

 

※ 탐색 : AI가 문제 해결을 위해 해결 가능한 경우의 수를 체계적으로 살펴보는 과정

- 휴리스틱 탐색(Heuristic Search) : 탐색 과정에서 경험적 규칙을 적용하여 광범위한 탐색을 줄이는 방식

- 최초의 AI 프로그램 로직 테오리스트 또한 휴리스틱 탐색을 통해 효율적인 문제와 증명 해결 가능

 

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3. 초기 AI의 한계

컴퓨터 성능의 제한

AI의 연구 초기에는 비교적 단순한 문제를 해결하는 데에 집중되었습니다.

미로를 찾는다던지, 퍼즐을 푼다던지 혹은 체스와 같은 게임을 하여 어느 정도 성과를 보였습니다만,

이보다 더 복잡한 계산을 하기에는 하드웨어, 소프트웨어, 메모리 등 모든 것이 제한적이었기에 AI 발전의 한계가 있었습니다.

 

현실세계와의 격차

효율적인 탐색과 규칙 기반에 의한 시스템으로 작동하는 AI는 현실세계의 다양하고 복잡한 문제는 처리할 수 없었는데요!

체스를 예로 룰이 정해져 있고 경우의 수가 제한적인 상황일 때는 AI가 작동할 수 있었지만,

다양한 상황에 따라서 유연하게 사고할 수 있는 인간 수준에는 한참 못 미쳤습니다.

 

AI 겨울(AI Winter)

수 년내로 컴퓨터가 인간과 유사한 수준의 지능을 갖출 것이라고 예측했지만 그러지 못하였기에,

연구에 대한 지원과 프로젝트가 줄어들게 되었고, 점차 관심이 떨어져 1970년대 AI 발전이 상당히 정체되었습니다!

 

 

1960년, 초기 AI의 놀라운 성능과 발견으로 많은 성과를 이뤘으나

당시 컴퓨터 성능의 제한과, 알고리즘의 한계, 과도한 기대 등으로 인해

1970년 AI 겨울을 맞이하게 되는데요!

 

하지만 이후 1980년 대에 들어서면서 새로운 접근법과 기술이 등장하였고

AI연구는 다시 전성기를 맞기 시작하였습니다!

 

다음 포스팅에서는 2차 AI 붐의 핵심 '전문가 시스템'과 '머신 러닝'에 대해 알아보도록 하겠습니다!