AI의 개발은 어떻게 시작되었을까? AI의 초기 개발 역사와 머신러닝 딥러닝을 거쳐 인간처럼 사고하게 된 AI의 발전에 대해 알아보겠습니다.
튜링 테스트와 AI 개념의 등장
인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 개념은 1950년대부터 본격적으로 논의되기 시작했습니다. 이 시기의 대표적인 인물로는 앨런 튜링(Alan Turing) 이 있습니다. 튜링은 기계가 인간처럼 사고할 수 있는지를 평가하기 위해 "튜링 테스트(Turing Test)"라는 개념을 제안했습니다.
튜링 테스트는 한 사람이 컴퓨터와 실제 인간과 각각 대화를 나눈 뒤, 어느 쪽이 기계인지 판단하는 방식으로 진행됩니다. 이때, 대화는 문자 기반(텍스트 채팅 등)으로 이루어지며, 실험자는 상대방을 직접 볼 수 없습니다. 만약 실험자가 기계와 인간을 구별하지 못한다면, 해당 AI는 지능을 가졌다고 판단합니다.
튜링 테스트 실험 예시
- 실험자: "오늘 날씨가 어때?"
- AI : "구름이 조금 있고, 기온은 22도입니다."
- 인간 : "창문을 보니 맑고 따뜻한 날씨야."
위와 같은 대화에서, 실험자는 어느 쪽이기 계인지구별해야 합니다. AI가 인간처럼 자연스럽게 대화를 할 수 있다면, 튜링테스트를 통과했다고 볼 수 있습니다.
AI의 개념 정립
"기계도 인간처럼 학습하고 사고할 수 있다"는 개념을 논의하기 위해 1956년 미국 다트머스 대학에서 개최된 "다트머스 회의(Dartmouth Conference)"가 개최되었으며,
이 회의에는 존 매카시(John McCarthy), 마빈 민스키(Marvin Minsky), 클로드 섀넌(Claude Shannon), 네이선 로체스터(Nathaniel Rochester) 등 당대 최고의 컴퓨터 과학자들이 참석하여 인간의 학습 과정을 모방하는 프로그램을 개발할 수 있으며, 적절한 연구가 이루어진다면 기계가 스스로 문제를 해결하는 시대가 올 것이라는 전망을 내놓았습니다.
또한, "Artificial Intelligence(인공지능)"이라는 용어가 처음으로 사용되었으며, 이후 AI 연구의 중요한 출발점이 되었습니다.
하지만 당시 컴퓨터의 성능이 부족하고 연산 기술이 발달하지 못한 상황이었기 때문에, 1970년대부터 1980년대까지 연구자들이 기대했던 수준의 AI 개발은 이루어지지 않았습니다.
머신러닝과 신경망의 발전
1990년대에 들어서면서 AI 연구는 새로운 방식으로 접근되기 시작했습니다. 머신러닝(Machine Learning)이 등장하면서 AI가 데이터를 스스로 학습하고 패턴을 찾아내는 능력을 갖추게 되었습니다. 머신러닝은 프로그래머가 모든 규칙을 직접 입력하는 것이 아니라, AI가 데이터를 통해 스스로 학습하는 방식입니다.
이 시기에 등장한 핵심개념중하 나가 신경망(NeuralNetworks)입니다. 신경망은 인간의 뇌를 모방하여수 많은 노드(뉴런) 들이 연결된 형태로 정보를 처리하는 AI학습방식입니다. 신경망을 통해 AI는 단순한 규칙기반학습을 넘어, 데이터에서 직접패턴을 찾아내는 능력을 갖추게 되었습니다.
AI 연구에서 가장 영향력 있는 과학자 중 한 명으로 평가받고 있는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 은 AI가 학습 과정에서 오류를 수정하고, 보다 정확한 결과를 내도록 돕는 핵심 기술인 "역전파 알고리즘(Backpropagation)"을 1986년에 개발하면서 신경망 연구를 본격적으로 발전시켰으며, 딥러닝(Deep Learning) 발전에 중요한 역할을 하였습니다.
하지만 신경망 모델은 계산량이 많아질수록 학습 속도가 급격히 느려지는 한계가 있었습니다. 2010년대에 들어 GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)가 발전하면서 이러한 한계가 극복되었습니다. GPU는 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있어, AI가 더 깊이 있는 학습을 할 수 있는 기반을 마련했습니다.
딥러닝의 혁신과 현대의 AI
2010년대 이후, AI의 발전은 빠르게 진행되었습니다. 특히 딥러닝(Deep Learning)이 도입되면서 AI의 성능이 획기적으로 향상되었습니다. 딥러닝은 머신러닝의 신경망보다 더 깊은 층(layer)과 복잡한 구조를 가진 신경망을 사용하여 보다 정교한 학습이 가능하도록 만든 기술입니다.
딥러닝의 시작
2012년, 캐나다 토론토 대학교(University of Toronto) 연구팀이 개발한 "알렉스넷(AlexNet)"이라는 AI 모델이 기존 기술보다 월등한 성능을 보이며 딥러닝의 가능성을 입증했습니다. 이는 딥러닝 기반의 8개의 층(layer)을 가진 깊은 신경망 구조를 사용해 기존 머신러닝 방식보다 훨씬 정교한 이미지 인식이 가능했으며, GPU(그래픽 처리 장치) 활용을 통해 대량의 데이터를 빠르게 학습할 수 있도록 했습니다. 이후딥러닝기술이발 전하는 계기가 되었으며, 현재 AI이미지인식기술의 기초가 되었습니다.
인간을 뛰어넘는 AI, 알파고
이후 2016년, 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 "알파고(AlphaGo)"가 바둑 챔피언 이세돌 9단을 이기는 사건이 발생하면서 AI 기술이 세계적인 주목을 받았습니다. 알파고는 수많은 바둑 기보를 학습하고, 스스로 전략을 발전시키는 능력을 갖춘 AI였습니다.
알파고는 딥러닝(Deep Learning)과 강화학습(Reinforcement Learning)을 활용하여 스스로 바둑을 학습하고 전략을 발전시키는 AI로 초기에는 기존의 인간 프로 기보(바둑 경기 기록)를 학습하면서 기본적인 바둑 규칙과 전략을 익혔으며 이후, 자신과 수천만 번의 대국을 반복하는 자기 학습(Self-Play) 방식을 통해 기존 인간의 기보를 넘어서 새로운 전략을 스스로 개발할 수 있었습니다.
이전의 AI 바둑 프로그램들은 주로 정해진 규칙과 확률 기반의 검색 알고리즘을 사용하여 최선의 수를 찾았지만, 알파고는 신경망 기반의 딥러닝 모델을 활용해 직접 패턴을 학습하고, 창의적인 전략을 생성할 수 있었습니다.
또한, 강화학습을 통해 경험에서 얻은 보상을 바탕으로 스스로 개선하는 능력을 가졌습니다. 이러한 학습 방식 덕분에 알파고는 인간이 생각하지 못한 혁신적인 수를 두며, 기존 바둑 이론을 뒤흔드는 성과를 보였습니다.
Chat GPT의 등장
최근에는 ChatGPT 같은 생성형 AI가 등장하면서 사람과 자연스럽게 대화하고 문서를 작성하는 등 다양한 역할을 수행하고 있습니다. 기존의 AI는 주로 특정한 문제를 해결하는 데 초점이 맞춰져 있었지만, 최근 발전한 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기반 AI는 사람과 유창하게 소통할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, ChatGPT는 대규모 데이터셋을 학습하고, 문맥을 이해하며, 인간과 비슷한 문장을 생성할 수 있는 특징을 가집니다.
특히, 생성형 AI(Generative AI)는 단순히 기존 정보를 정리하는 것을 넘어 사용자의 요청에 따라 새로운 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등을 직접 생성할 수 있으며, 이러한 기술은 크리에이티브 분야에서도 혁신을 가져오고 있습니다.
☑️ 결론
AI는 1950년대의 개념 정립을 시작으로, 머신러닝과 딥러닝을 거치며 놀라운 발전을 이루었습니다. 이제 AI는 단순한 도구를 넘어, 인간과 협력하는 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다.
앞으로 AI가 더욱 정교해질수록, 이를 어떻게 활용할 것인지에 대한 논의가 더욱 중요해질 것이며, AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 인간과 함께 발전할 수 있는 방향의 연구가 지속될 것으로 예상됩니다.
앞으로 우린 어떤 놀라운 세상을 마주하게 될까요?