AI(Artificial Intelligence-인공지능) 의 역사

초창기 

2차 세계 대전 동안, 영국의 저명한 컴퓨터 과학자 앨런 튜링은 독일군이 안전하게 메시지를 보내기 위해 사용했던 '에니그마' 코드를 해독하기 위해 일했습니다. Alan Turing과 그의 팀은 Enigma의 메시지를 해독하는 데 사용되는 Bombe 기계를 만들었습니다.

에니어그램과 봄베 기계는 머신러닝의 토대를 마련했습니다. 튜링에 따르면, 그것이 기계라는 것을 알지 않고도 인간과 대화할 수 있는 기계는 "이미지 게임"에서 이길 수 있고 "지능적"이라고 말할 수 있다고 합니다.

Alan Turing in 1927.

1956년, 미국의 컴퓨터 과학자 존 맥카시는 다트머스 회의를 조직했는데, 이 회의에서 '인공지능'이라는 용어가 처음으로 채택되었습니다. AI의 잠재력을 탐구하기 위해 미국 전역에 연구센터가 등장했습니다. 연구원인 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼은 AI를 세상을 바꿀 수 있는 컴퓨터 과학 분야로 홍보하는데 큰 역할을 했습니다.

 

AI연구에 대한 심각성.

1951년, Ferranti Mark 1로 알려진 기계가 체커를 마스터하기 위해 알고리즘을 성공적으로 사용했습니다. 그 후, 뉴웰과 사이먼은 수학 문제를 해결하기 위해 일반 문제 해결 알고리즘을 개발했습니다. 또한 50년대에 AI의 아버지로 알려진 존 매카시는 기계학습에서 중요한 LISP 프로그래밍 언어를 개발했습니다.

1960년대에, 연구원들은 수학 문제와 기하학적 문제를 해결하기 위한 알고리즘 개발을 강조했습니다. 1960년대 후반, 컴퓨터 과학자들은 기계 비전 학습과 로봇의 기계 학습을 개발했습니다. 최초의 '지능형' 휴머노이드 로봇인 WABOT-1은 1972년 일본에서 제작되었습니다.

 

AI 윈터스 

하지만, 수십 년 동안 세계적인 노력을 기울였지만, 컴퓨터 과학자들은 기계에서 지능을 만드는 것이 매우 어렵다는 것을 발견했습니다. 성공을 거두기 위해, AI 애플리케이션(예: 비전 학습)은 막대한 양의 데이터를 처리해야 했습니다. 컴퓨터는 그렇게 많은 양의 데이터를 처리할 만큼 충분히 개발되지 않았습니다. 정부와 기업들은 AI에 대한 신뢰를 잃어가고 있었습니다.

그러므로, 1970년대 중반부터 1990년대 중반까지 컴퓨터 과학자들은 AI 연구를 위한 자금의 극심한 부족을 다루었습니다. 이 해들은 'AI 윈터스'로 알려지게 되었습니다.

새로운 밀레니엄, 새로운 기회.

1990년대 후반, 미국 기업들은 다시 한번 AI에 관심을 갖게 되었습니다. 일본 정부는 기계학습의 발전을 위해 5세대 컴퓨터를 개발하겠다는 계획을 발표했습니다. AI 매니아들은 곧 컴퓨터가 대화, 언어 번역, 사진 해석, 그리고 사람들처럼 이성을 이어나갈 수 있을 것이라고 믿었습니다.1997년, IBM의 Deep Blue는 세계 체스 챔피언 Garry Kasparov를 이긴 최초의 컴퓨터가 되었습니다.

Garry Kasparov & IBM’s Deep Blue.

2000년대 초반 닷컴 버블이 터지면서 일부 AI 자금줄은 말랐습니다. 그러나 기계 학습은 컴퓨터 하드웨어의 향상 덕분에 계속 진행되었습니다. 기업과 정부는 좁은 영역에서 기계 학습 방법을 성공적으로 사용했습니다.

 

컴퓨터 처리 능력과 저장 능력이 크게 향상됨에 따라 기업은 처음으로 방대한 양의 데이터를 저장할 수 있었습니다. 지난 15년 동안 아마존, 구글, 바이두 그리고 다른 사람들은 기계 학습을 그들의 엄청난 상업적 이익으로 이용했습니다. 소비자 행동을 이해하기 위해 사용자 데이터를 처리하는 것 외에도, 이러한 회사들은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 그리고 많은 다른 AI 애플리케이션들에 대한 작업을 계속하고 있습니다. 기계 학습은 현재 우리가 사용하는 많은 온라인 서비스에 포함되어 있습니다. 그 결과 오늘날 기술 부문이 미국 증시를 견인하고 있습니다.