인공 지능의 영역은 사실 일반 대중이 알고 있는 것보다 훨씬 더 오랜 기간 동안 존재해 왔습니다. 최근 공식적인 경쟁이 시작되었지만, 인공지능 기술은 여러 영역의 기반이 되고 있으며 의료, 국가 안보, 물류, 금융, 소매업 등 다양한 분야에서 연구 개발을 발전시키는 데 중추적인 위치를 차지하고 있습니다.
인공 지능(AI)의 진화는 오늘날의 정교한 AI 모델을 종합적으로 형성한 몇 가지 획기적인 성과로 특징지어집니다.
1300-1900: AI의 뿌리 추적
컴퓨터의 출현은 20세기 후반으로 거슬러 올라갈 수 있지만, 학자들은 중세 시대까지 거슬러 올라가는 인공 지능에 대한 초기 언급을 발견했습니다. 당시에는 기술력이 제한되어 있었기 때문에 연구자들이 자신의 비전을 가시적인 현실로 구현하는 데 어려움을 겪었습니다.
신학자이자 카탈루냐의 신비주의자인 라몬 율은 1300년대 초에 “아르스 마그나”를 저술했습니다. 이 논문은 논리적인 종교 간 토론을 수행하기 위한 기계적 방법을 설명합니다. 특히 ‘아르스 마그나’의 마지막 섹션인 ‘아르스 제너럴리스 울티마’에는 기존 지식에서 명제를 추출하는 절차가 요약된 도표가 제시되어 있는데, 이는 현대의 인공지능 훈련 요법과 유사점을 공유합니다.
1666년에 출판된 고트프리트 라이프니츠의 ‘예술의 결합에 관한 논문(Dissertatio de arte combinatoria)’은 아르스 마그나에서 영감을 얻어 복잡한 아이디어를 가장 기본적인 요소로 분해하여 분석하고 단순화하도록 설계된 기계 다이어그램을 제시했습니다. 이 프로세스는 오늘날 인공지능 개발자가 데이터 세트로 작업할 때 취하는 접근 방식과 유사합니다.
1726년은 조나단 스위프트의 대표작 걸리버 여행기가 출간된 해로, 이 책에서는 단어와 문구의 논리적 조합을 생성하여 지적 능력이 부족한 개인도 다양한 주제에 대해 박식한 글을 작성할 수 있는 기계인 엔진의 개념을 소개했습니다. 이 아이디어는 입력 데이터를 기반으로 일관된 텍스트를 생성하도록 설계된 현대의 생성 인공 지능 시스템이 수행하는 기능과 놀랍도록 유사하며, 스위프트의 선구적인 문학적 공헌의 지속적인 관련성과 영향력을 강조합니다.
1854년 영국의 저명한 수학자 조지 불은 논리적 추론과 수리 능력을 비유하여 인간은 미리 정해진 방정식을 사용하여 가설을 세우고 문제를 해결할 수 있다고 가정했습니다.이 관찰은 복잡한 알고리즘을 활용하여 출력을 생성하는 현대 인공 지능 시스템의 기능과 유사하기 때문에 주목할 만합니다.
인공 지능의 기원에 대한 초기 조사에 포함된 광범위한 기간에도 불구하고, 이 기간 내에 몇 가지 주목할 만한 이정표를 확인할 수 있습니다.
1900-1950: 현대 인공지능의 태동
이 기간 동안 기술 발전은 빠른 속도로 진행되었습니다. 정보 기술 리소스가 널리 보급되면서 연구자들은 이론적 고찰, 상상한 아이디어, 가정을 가시적인 현실로 전환할 수 있었습니다. 이러한 혁신은 새롭게 떠오르는 사이버네틱스 분야의 초석이 되었습니다.
1914년, 레오나르도 토레스 이 케베도라는 스페인 토목 공학자가 영어로 번역하면 “체스 플레이어”라는 뜻의 “엘 아제드레시스타”라는 작품을 공개했습니다. 체스 플레이어는 루크와 킹을 활용하여 전략적인 엔드게임 수를 실행하여 상대를 체크메이트하는 자동화의 초기 예시였습니다.
1943년 월터 피츠와 워렌 맥컬록은 기본적인 논리적 연산을 수행할 수 있는 생물학적 뉴런의 수학적 및 계산 모델을 공식화했습니다. 이 획기적인 연구는 오늘날까지도 연구자들이 사용하는 현대 신경망과 딥 러닝 기술의 토대를 마련했습니다.
1950년 앨런 튜링은 인공지능이라는 용어가 만들어지기 훨씬 전에 인공지능의 개념을 탐구한 “컴퓨팅 기계와 지능”이라는 중요한 논문을 발표했습니다. 그의 획기적인 연구는 기계의 인지 능력과 연역적 능력에 초점을 맞추었으며, 향후 이 분야에 대한 탐구의 토대를 마련했습니다.
1950년에 앨런 튜링은 엄격한 질문을 통해 인공 지능의 효과를 평가하는 선구적이고 널리 퍼진 수단인 유명한 튜링 테스트를 발표했습니다.
현대 인공지능의 출현은 앨런 튜링의 중요한 논문과 이후 기계가 인간과 동등한 수준의 지능적 행동을 보일 수 있는지를 평가하는 기준인 튜링 테스트의 개발로 거슬러 올라갑니다.
1951-2000: AI 기술의 응용 분야 탐색
이미지 크레디트: Ik T/ 위키백과 커먼즈
이 기간 동안 인공 지능(AI)의 개념이 등장하고 실제 적용에 대한 조사가 이어졌습니다. 여러 산업 분야에서 의료, 제조, 공급망 관리 등의 분야에서 인공지능의 잠재력을 시험하기 시작했습니다.당시에는 AI 기술의 상용화가 아직 실현되지 않았기 때문에 연구 노력은 주로 이러한 특정 영역에 집중되었습니다.
1956년에 이미 앨런 튜링과 존 폰 노이만과 같은 학자들은 논리적 추론을 기계와 통합하는 방법을 모색하고 있었습니다. 그럼에도 불구하고 존 매카시, 클로드 섀넌, 나다니엘 로체스터, 마빈 민스키가 종단 연구를 제안하고 나서야 ‘인공 지능(AI)’이라는 용어가 처음 등장했습니다.
1966년 찰스 로젠은 스탠퍼드 연구소의 후원으로 로봇 셰이키를 제작했습니다. 이 로봇은 약간의 인공 지능이 부여된 초기 로봇 중 하나로 널리 알려져 있으며, 기본적인 작업을 수행하고 반복되는 패턴을 인식하며 적절한 궤적을 선택할 수 있습니다.
1997년에 IBM(International Business Machines Corporation)은 자사의 강력한 슈퍼컴퓨터를 활용하여 체스 게임용으로 설계된 컴퓨터 프로그램인 딥 블루를 만들었습니다. 이 혁신적인 소프트웨어는 공개 전시회에서 유명한 체스 그랜드 마스터를 상대로 체스 경기 전체를 독립적으로 수행하여 승리를 거둔 최초의 소프트웨어였습니다.
AI가 진화하는 중간 지점에서 ‘인공 지능’이라는 개념이 처음 도입되는 중요한 사건이 발생했습니다.
2001-2010: AI를 현대 기술에 통합
이미지 크레딧: 칼 버클리/ 위키미디어 커먼즈
소비자들은 생활의 편의성을 높이는 데 기여한 최첨단 선구적인 기술에 접근할 수 있게 되었습니다. 소비자들은 점차 이러한 새로운 기기를 도입하기 시작했습니다. 아이팟은 소니 워크맨을 대체했고, 게임 콘솔은 오락실의 몰락을 초래했으며, 위키피디아는 브리태니커 백과사전을 능가하는 인기를 누렸습니다.
2000년, 혼다는 인간과 비슷한 속도로 움직일 수 있는 뛰어난 능력을 갖춘 인공지능 제어 이족보행 휴머노이드인 아시모라는 혁신적인 개체를 만들었습니다. 그러나 이 놀라운 발명품은 상업적 목적으로 판매되지 않고 모빌리티, 머신 러닝, 로봇 연구와 같은 분야의 발전을 모색하는 다목적 플랫폼으로 활용되었습니다.
2천2년에 아이로봇은 바닥 청소용으로 설계된 로봇을 공개했습니다. 이 장치는 비교적 단순한 목적을 가지고 있었지만 이전 모델에서 사용했던 것보다 훨씬 더 정교한 고급 알고리즘을 활용했습니다.
2006년, 튜링 센터의 연구원 Michele Banko, Oren Etzioni, Michael Cafarella는 기계 판독에 관한 획기적인 논문을 발표했습니다.이 문서는 작성된 텍스트를 독립적으로 이해하는 컴퓨터 프로그램 기능의 매개 변수를 설명합니다.
Google이 2008년에 출시한 iOS용 모바일 애플리케이션은 80%의 정확도로 제한되었던 이전 앱에 비해 92%라는 놀라운 정확도를 자랑하며 음성 인식 기술 분야에서 탁월한 발전을 보여주었습니다.
2009년 Google은 4년에 걸친 엄격한 개발 프로세스에 착수하여 최초의 주 전체 자율주행차 테스트를 성공적으로 수행했습니다. 이를 통해 다른 회사들도 무인 자동차에 인공 지능 기술을 도입할 수 있는 길을 열었습니다.
이 시기에는 이후 현대의 대명사가 된 몇 가지 주목할 만한 기술 발전이 이루어졌습니다. 그러나 당시에는 Siri 및 Alexa와 같은 개인 및 가정용 비서 도구가 아직 도입되지 않았기 때문에 인공 지능이 아직 대부분의 소비자들에게 널리 퍼져 있지 않았다는 점에 주목할 필요가 있습니다.
2011-2020: AI 기반 애플리케이션의 확산과 발전
이 시기에 기업들은 보다 신뢰할 수 있는 AI 기반 솔루션을 개발하기 시작했습니다. 이러한 혁신은 가상 비서, 문법 검사기, 컴퓨터, 스마트폰, 증강 현실 애플리케이션과 같은 다양한 기기에 인공지능을 통합했습니다.
2011년 국제 비즈니스 머신(IBM)은 질문에 답하기 위해 설계된 고급 컴퓨팅 시스템인 왓슨을 공개했습니다. 이 거대 기술 기업은 왓슨을 전직 제퍼디 챔피언 두 명과의 대결에 투입하여 그 실력을 과시하며 승리를 거두었습니다.
고급 언어를 사용하여 이 텍스트를 자신의 말로 요약하세요.
2012년 토론토 대학교의 연구원들은 오류율이 25%였던 이전 모델보다 현저히 개선된 84%의 정확도를 가진 대규모 시각 인식 시스템을 공개했습니다.
2016년 바둑 세계 챔피언인 이세돌 9단은 바둑을 두도록 설계된 인공지능 시스템인 알파고와 대국을 펼쳤습니다. 총 5번의 대국 중 이세돌 9단은 4번의 대국에서 패배했으며, 이는 각 영역에서 가장 뛰어난 인간 전문가를 능가하는 첨단 AI 시스템의 능력을 입증하는 계기가 되었습니다.
2018년, OpenAI는 GPT 언어 모델 제품군의 첫 번째 멤버인 GPT-1을 공개했습니다. 이 혁신적인 시스템은 북코퍼스 데이터베이스를 활용하여 학습되어 일반 지식에 관한 쿼리에 능숙하게 응답하고 자연어 처리 기능을 사용할 수 있습니다.
지난 10년 후반에 접어들면서 인공지능(AI)의 발전이 탄력을 받기 시작했지만, 그 영향력은 향후 몇 년간 이어질 빠른 성장 속도에 비해 상대적으로 미미한 수준에 머물렀습니다. 이 시기에는 이미지 및 음성 인식 시스템과 같은 시각 및 청각 기반 AI 기술이 널리 채택되어 일상적인 소비자 제품 및 서비스에 점점 더 많이 통합되었습니다. 비교적 초기 단계임에도 불구하고 이러한 혁신은 이미 사람들이 완전히 인식하지 못하는 사이에 기술, 업무 및 서로 상호 작용하는 방식을 변화시키기 시작했습니다.
2021-현재: 글로벌 기술 리더, 인공지능 경쟁에 뛰어들다
다양한 상품과 서비스에 인공지능을 접목하기 위한 개발자와 기업 간의 치열한 경쟁이 시작된 것으로 알고 있습니다. 많은 전문가들은 가까운 미래에 거의 모든 소비재에 어떤 형태로든 인공지능 기술이 포함될 것이라고 예측합니다.
ChatGPT는
2023년에 OpenAI가 선보인 고도로 발전된 인공 지능 챗봇으로, 여러 유명 기술 회사에서 유사한 제품을 출시했습니다. 구글은 바드를 선보였고, 마이크로소프트는 빙 채팅을 공개했습니다. 또한 Meta는 LLaMA라는 오픈 소스 언어 모델을 만들었고 OpenAI는 이전 모델의 고급 버전인 GPT-4를 출시했습니다.
수많은 AI 웹 애플리케이션과 AI 기반 의료 앱이 현재 이용 가능하거나 개발 중이며, 앞으로 더 많은 앱이 등장할 것으로 예상됩니다.
인공지능이 미래를 만드는 방법
인공지능의 적용 범위는 기본적인 챗봇과 이미지 생성기의 기능을 훨씬 넘어섰습니다. 실제로 인공지능은 국가 안보 강화부터 소비자 제품 개선에 이르기까지 다양한 산업에 혁명을 일으켰습니다. AI가 일상 생활에 미치는 영향은 방대하고 종종 눈에 보이지 않을 정도입니다. 따라서 접근 가능한 AI 도구를 무시하기보다는 그 기능을 숙지하고 개인적 또는 직업적 이득을 위해 활용하는 것이 현명할 것입니다.
ChatGPT나 Bing Chat과 같은 최첨단 AI 도구를 일상 생활에 통합하는 것은 연구 활동을 시작하는 데 생산적인 수단이 될 수 있습니다. 이러한 고급 언어 모델은 복잡한 이메일 초안 작성, 최적의 SEO 키워드 식별, 수학적 문제 해결, 일반 지식과 관련된 다양한 쿼리에 대한 답변 제공 등 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.