인공지능(AI) 의 개념,역사

이미지 출처 : https://m.etnews.com/20200320000082

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AI : Artificial Intelligence

인공지능의 개념

사람의 학습하는 능력, 생각하는 능력, 말하는 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술

인공지능은 2가지로 분류된다.

약 인공지능 : 특정 분야에 한정해 사고하는 인공지능(ex : 알파고)

강 인공지능 : 스스로 판단하고 결정하는 인공지능(ex : 터미네이터, 2001 space odyssey의 HAL 9000, 엑스마키나)

인공지능의 역사

1950년 앨런 튜링이 인공지능에 대해 처음으로 제안(튜링 테스트)

-> 사람이 인공지능과 대화를 하는중에 인공지능이 기계라는 것을 인식하지 못한다면

인공지능이 '생각'하고 있다는 근거가 된다고 보았다.

 

튜링 테스트는 사고하는 인공지능의 수준을 판단하기 위해 수십년간 쓰여왔다.

 

컴퓨터와 프로그램의 발달은 인공지능 시대의 도래를 예감하게 했고,

1950~1970년대는 AI의 첫번째 황금기를 맞이했다.

사이먼과 마빈 민스키는 낙관론적인 이야기도 많이했었다.

그렇지만 1970년대 중반에 들어 복잡한 문제를 해결하는데 실패했다.

인공지능에 필요한 경우의 수를 빠르게 계산할만큼의

컴퓨팅 능력과 저장공간이 부족했고, 데이터도 부족하였으며,

낙관론으로 인해 연구에 대한 기대를 매우높여놓은 상태에서

약속했던 결과를 보여주지 못하였다.

그로 인하여 AI에 대한 자금투자는 사라져 버렸다.

첫번째 황금기는 막을 내린다.

 

1980년 AI의 두번째 황금기가 왔다.

컴퓨터 연산 능력이 향상되어 엄청난 양의 데이터를 저장하고,

그 안에서 필요한 정보를 찾을 수 있게 된 것이다.

사람의 전문영역에 대해 물어보면 주요 키워드 별로 인공지능이 이해하고,

그에 알맞는 답을 검색해서 찾는 식이었다.

예로는 IBM의 인공지능 '왓슨'이 있다.

 

John Hopfield는 새로운 길에서 정보를 프로세스하고 배울 수 있는 신경망의 형태를 증명했고,

David Rumelhart는 "역전파"라고 불리는 신경망을 개선하기 위한 새로운 방법을 알리고 있었다.

이러한 두가지 발견은 1970년 이후 버려진 신경망 이론이라는 분야를 복구시켰다.

사람이 학습하는 방식을 본 뜬 '인공신경망'에 대한 본격적인 연구도 시작된것이다.

 

그러나 1980년 후반부터 1990년대에 들어 PC와 인터넷 등 새롭게 등장한 매체가 등장였고,

Symblics과 기타 회사들이 만든 데스크탑 컴퓨터가 더 비싼 Lisp(특정 영역의 AI 하드웨어) 기기들보다

더욱 좋은 성능을 가지게 되었다. 

결국 인공지능 연구에 대한 투자가 줄었고 그로인해 암흑기에 들어갔다.

(AI Winter라고 한다.)

 

현재 AI상황

IDC : Internet Data Center(서버 컴퓨터 및 네트워크 회선을 제공하는 센터)

무어의 법칙 : 2년마다 컴퓨터와 메모리 속도와 양은 2배씩 늘어난다는 이론

 

무어의 법칙에서도 볼수 있듯이 컴퓨팅의 속도는 빨라졌고

IDC를 통해 대량의 데이터를 저장할수 있게 되었다.

IDC가 인터넷망으로 연결되면서 인공지능은 거대한 계산기반을 마련하게 된 것이다.

'인공지능 신경망'은 이런 거대한 네트워크를 통해 구현되었다.

 

 

엄청나게 많은 데이터를 수집하고 여기에서 최적의 답을 찾고 학습하는 방식을 쓸 수 있게 된 것이다.

그 예로 이세돌9단을 이긴 알파고가 인공지능 신경망 발달의 상징이 된것이죠.

알파고는 전 세계 구글 IDC에 연결돼어 짧은시간에 엄청난 수를 계산하고 그것을 추려 대결했다.

 

또한 대화에 있어서도 인공지능은 튜링 테스트의 수준을 넘어섰다.

그 예로 구글 듀플렉스가 있다.

 

참고 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5

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