인공지능(AI) 기술의 약 70년동안 황금기와 암흑기

1. 태동기: 논리와 신경망의 모방 (1940년대 ~ 1970년대 초)

• 1943년: 신경과학자 워런 매컬럭과 논리학자 월터 피츠가 최초의 인공 신경망 수학적 모델인 '매컬럭-피츠 모델'을 제안하며 AI 연구의 이론적 토대를 마련했습니다.
• 1950년: 영국의 수학자 앨런 튜링이 "계산 기계와 지능"이라는 논문을 통해 기계가 생각할 수 있는지를 판별하는 '튜링 테스트'를 제안했습니다.
• 1956년: 존 매카시가 주최한 다트머스 회의에서 '인공지능(Artificial Intelligence)'이라는 용어가 공식적으로 처음 사용되었습니다. 이 회의에 참석한 10명의 과학자들은 '인공지능의 아버지'로 불립니다.
• 1958년: 코넬대 심리학자 프랭크 로젠블랫이 뇌 신경을 모방한 인공 뉴런 '퍼셉트론'을 발표하여 신경망 기반 AI 연구의 부흥기를 열었습니다.
• 1960년대: MIT에서 개발된 최초의 챗봇 '엘리자(ELIZA)'와 같이 초기 AI 프로그램들이 등장하며 큰 기대를 모았습니다.

2. 제1차 AI 암흑기 (1970년대 중반 ~ 1980년대 초)

• 1969년: 마빈 민스키와 시모어 페퍼트가 퍼셉트론의 한계(XOR 문제 등)를 수학적으로 증명하면서 신경망 연구에 대한 비판이 거세졌습니다.
• 1973년: 영국 정부가 AI 연구의 성과 부족을 지적하는 '라이트힐 보고서'를 발표하며 관련 연구 자금 지원을 중단했습니다. 이는 'AI의 겨울'로 불리는 연구 침체기를 불러왔습니다.
• 기술적 한계: 당시 컴퓨터의 연산 능력 부족과 데이터 부족으로 인해 복잡한 문제를 해결하는 데 어려움을 겪었습니다.

3. 전문가 시스템의 부흥과 제2차 AI 암흑기 (1980년대 ~ 1990년대 초)

• 1980년대: 특정 분야의 전문가 지식을 규칙 기반으로 저장한 '전문가 시스템'이 상업적으로 성공을 거두며 AI 연구가 잠시 활기를 띠었습니다. 의사가 감염병을 진단하는 데 도움을 주는 '마이신(MYCIN)'이 대표적인 예입니다.
• 1980년대 후반: 전문가 시스템은 유지보수가 어렵고 새로운 상황에 대한 대처 능력이 부족하다는 한계에 부딪혔고, 관련 시장이 붕괴하며 두 번째 암흑기가 시작되었습니다.
• 신경망 연구의 재개: 이 시기에도 제프리 힌튼, 얀 르쿤 등 소수의 연구자들은 '역전파 알고리즘' 등을 발전시키며 신경망 연구를 꾸준히 이어갔습니다.

4. 머신러닝의 시대와 딥러닝의 서막 (1990년대 중반 ~ 2000년대)

• 1997년: IBM의 슈퍼컴퓨터 '딥 블루'가 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 이기며 AI의 가능성을 다시 한번 대중에게 각인시켰습니다.
• 2000년대 (인프라 발전의 시작): 인터넷이 폭발적으로 보급되면서 방대한 양의 데이터, 즉 빅데이터가 축적되기 시작했습니다. 이는 훗날 딥러닝 발전의 핵심적인 연료가 되었습니다.
• 2006년: 제프리 힌튼 교수가 '심층 신뢰 신경망(DBN)'을 통해 여러 층으로 구성된 심층 신경망을 효과적으로 훈련하는 방법을 제시했습니다. 이때부터 '심층 학습' 즉 딥러닝(Deep Learning) 이라는 용어가 널리 쓰이기 시작했습니다.

5. 딥러닝 혁명 (2010년대)

• 2010년대 초 (인프라 발전의 완성): 게임 그래픽 처리를 위해 개발된 GPU(그래픽 처리 장치)의 병렬 연산 능력이 딥러닝 모델 훈련에 매우 효과적이라는 사실이 알려지면서 AI 연구가 급속도로 발전했습니다. 빅데이터와 고성능 GPU라는 두 가지 핵심 인프라가 갖춰진 것입니다.
• 2012년 (딥러닝의 빅뱅): 제프리 힌튼 교수의 제자들이 개발한 '알렉스넷(AlexNet)'이 이미지 인식 대회(ILSVRC)에서 압도적인 성능으로 우승하며 딥러닝 시대의 본격적인 개막을 알렸습니다.
• 2016년: 구글 딥마인드의 '알파고(AlphaGo)'가 이세돌 9단을 상대로 승리하여 전 세계에 큰 충격을 주었습니다.
• 2017년: 구글이 발표한 '트랜스포머(Transformer)' 신경망 아키텍처는 이후 등장하는 대규모 언어 모델(LLM)의 기반이 되었습니다.

6. 생성형 AI의 대중화 (2020년대 ~ 현재)

• 2020년: OpenAI가 1,750억 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델 'GPT-3'를 출시했습니다.
• 2022년 11월: OpenAI가 GPT-3.5를 기반으로 한 대화형 AI 서비스 '챗GPT(ChatGPT)'를 공개하면서 생성형 AI의 대중화를 이끌었습니다.
• 현재: 챗GPT를 시작으로 구글, 메타 등 거대 기술 기업들이 경쟁적으로 LLM과 생성형 AI 기술을 발전시키며 전 산업 분야에 걸쳐 AI 혁신을 가속화하고 있습니다.