AI의 역사는?
인공 지능(AI)은 기계(대부분, 특히 컴퓨터인 경우가 많음)가 인간의 인지 프로세스, 문제 해결 능력, 행동을 모방하는 능력입니다. 오늘날 AI에는 예측 AI 및 자연어 처리부터 대규모 언어 모델(LLM) 및 에이전틱 AI에 이르기까지 다양한 기능이 포함됩니다.
고대 세계의 자동 장치부터 최초의 컴퓨터에 이르기까지 AI에는 많은 선구자가 있었습니다. 그리고 오늘날의 가장 진보된 모델은 수십 년 전에 개발된 이론과 알고리즘을 기반으로 합니다.
AI 역사상 주요 이벤트: 타임라인
'인공 지능'이라는 용어는 1955년에 등장했지만, AI의 발전에 중요한 사건은 수세기를 거슬러 올라갑니다.
20세기 이전
- 기원전 400년경: 고대 그리스의 일부 자료에 따르면 타렌툼의 아르키타스는 날개를 펄럭이며 날 수 있는 나무 비둘기를 만들었습니다.
- 1495년경: 레오나르도 다빈치는 독일 기사처럼 보이는 작동하는 자동 기계의 상세한 설계도를 작성하고, 실제로는 자동 기계를 만들었을 수도 있습니다(그가 만들었다고 해도 오늘날까지 남아 있지는 않습니다).
- 1560년경: 스페인의 필립 2세 국왕은 후아넬로 투리아노라는 시계 제작자에게 프란체스코회 수사 디에고 데 알칼라(나중에 성 디에고로 시성됨)를 모방한 오토마톤을 만들도록 명합니다. 이 오토마톤은 스프링으로 구동되며 기본적인 인간의 움직임과 몸짓을 모방합니다.
- 1764–1770: Canard Digérateur(즉 '소화하는 오리')와 오토마톤 체스 플레이어(즉 '기계 터키인')로 알려진 자동 기계가 대중을 즐겁게 합니다. 나중에 두 기계 모두 사기 행위임이 밝혀지지만, 이들 기계 덕분에는 자동화로 무엇을 할 수 있는지에 대한 일반적인 개념이 확장되었습니다.
- 1822년: 찰스 배비지가 컴퓨터의 초기 선구자인 기계식 계산기인 '차동 엔진'을 완성합니다.
1900~1973
- 1914년: 수학자이자 발명가인 레오나르도 토레스 이 케베도가 특정 상황에서 체스를 두고 인간 플레이어를 이길 수 있는 오토마톤 '엘 아제드레시스타'를 선보입니다.
- 1943년: 신경생리학자 워렌 맥컬록과 수학자 월터 피츠가 뉴런에 대한 수학적 설명을 제공하는 논문 '신경 활동에 임박한 아이디어의 논리적 계산'을 발표합니다. 이 논문은 인공 신경망을 구축하는 데 중요한 토대가 되었습니다.
- 1945년: 최초의 디지털 컴퓨터 ENIAC이 완성됩니다.
- 1949년: 심리학자 도널드 헵이 신경망 개발에 큰 영향을 미친 행동의 조직이라는 책을 출판합니다.
- 1950년: 영향력 있는 수학자이자 컴퓨터 과학자인 앨런 튜링이 기계가 생각할 수 있는지 여부에 대한 문제를 다룬 논문 '컴퓨팅 기계와 지능'을 발표합니다. 이 논문에서는 컴퓨터 지능이 인간 지능과 구별할 수 없게 되었는지 여부를 판단하는 유명한 '튜링 테스트'에 대해 설명합니다.
- 1951년: 딘 에드먼즈와 마빈 민스키가 최초의 인공 신경망인 스토캐스틱 신경 아날로그 강화 계산기(SNARC)를 구축합니다. 이 계산기의 뉴런 단위는 40개에 불과합니다.
- 1955년: '인공 지능'이라는 용어는 컴퓨터 과학자 존 매카시가 주최한 워크숍에서 만들어졌습니다.
- 1957년: 심리학자이자 컴퓨터 과학자인 프랭크 로젠블랫이 초기 인공 신경망인 퍼셉트론을 개발합니다.
- 1959년: 스탠포드 연구원인 버나드 위드로와 마시안 호프가 실제 세계에서 사용되는 최초의 신경망을 개발합니다. 전화선의 에코를 제거하기 위한 모델인 MADALINE(다중 적응형 선형 요소)을 개발했습니다.
- 1966년: 컴퓨터 과학자 조셉 바이젠바움이 최초의 챗봇으로 간주되는 엘리자(ELIZA) 프로그램을 발표합니다(비록 기본 패턴 매칭 알고리즘은 오늘날 기준으로는 상당히 단순했지만).
- 1969년: 마빈 민스키와 세이무어 페퍼트가 퍼셉트론: 계산 기하학 소개라는 책을 출판했습니다. 이 책은 퍼셉트론 신경망(프랭크 로젠블랫이 처음 개발)을 설명합니다. 논란이 되기는 했지만, 이 책에서는 퍼셉트론의 한계 중 일부도 논의하는데, 나중에 일부 연구자들은 이 한계 때문에 AI에 대한 자금 지원에 대한 열정이 식었다고 인식했습니다.
AI 겨울과 부흥: 1973~2000년
- 1973년: 영국 과학 연구 위원회(British Science Research Council)의 보고서에서 AI 분야의 연구가 약속을 이행하지 못한다고 판단하고 AI 연구를 위한 영국의 자금 지원이 중단되면서 첫 번째 'AI의 겨울'이 시작됩니다. AI에 대한 연구는 그 10년 중 나머지 기간 동안 둔화되었습니다.
- 1980년: 인공지능발전협회(AAAI)에서 첫 컨퍼런스를 개최합니다. AI 연구에 대한 관심이 되살아나기 시작했습니다.
- 1982년: 캘리포니아 공과대학의 존 홉필드가 인공 뉴런 간의 양방향 연결을 사용하는 것에 관한 논문을 미국 과학 아카데미에 발표했습니다(이전에는 단방향 연결만 사용되었습니다). 또한 일본에서는 5세대 컴퓨터 시스템 프로젝트(FGCS)를 시작하여 AI 연구에 더 많은 자금을 조달하게 되었습니다.
- 1987년: 두 번째 AI 겨울이 시작되며, 이 기간에는 진전이 정체되어 AI 연구에 대한 투자가 최소화되었습니다.
- 1995년: 리처드 월리스가 A.L.I.C.E. 챗봇을 만드는데, 이 챗봇은 1960년대의 ELIZA 챗봇을 기반으로 구축되었습니다.
- 1997년: IBM 슈퍼컴퓨터인 딥 블루가 세계 체스 챔피언 개리 카스파로프를 6게임 체스 경기에서 물리칩니다.
21세기: AI 붐
- 2002년: 완전 자율 기능을 갖춘 최초의 소비자 제품 중 하나인 룸바가 출시되었습니다.
- 2007년: 컴퓨터 과학자 제프리 힌튼이 딥 러닝 개발을 위한 중요한 논문인 '다중 레이어 표현 학습'을 발표합니다.
- 2009년: 연구원 라자트 라이나, 아난드 마다반, 앤드류 응은 '그래픽 프로세서를 사용한 대규모 딥 비지도 학습'이라는 논문을 발표했는데, 이 논문에서는 GPU가 머신 러닝에 있어 CPU보다 더 뛰어나다고 제안합니다. 그 후 몇 년 이내에 GPU로의 전환을 통해 이전보다 훨씬 더 강력한 AI 모델이 개발됩니다.
- 2011년: IBM의 자연어 프로세서 왓슨이 미국 게임 쇼 제퍼디!에 출전해 우승합니다. 또한 2011년에 Apple에서는 널리 인기 있는 가상 비서 Siri를 출시합니다.
- 2012년: Google 연구원인 제프 딘과 앤드류 응은 레이블이 지정되지 않은 이미지만을 사용하여 고양이를 인식하도록 신경망을 학습시켰습니다. 이 즈음에 'AI 붐'이 시작됩니다.
- 2016년: Google의 알파고 AI가 바둑에서 이세돌을 꺾습니다.
- 2017년: Google에서 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 위한 기반을 마련하는 아키텍처인 트랜스포머 신경망을 위한 프레임워크를 제안합니다.
- 2020년: OpenAI에서 최초의 LLM 중 하나인 GPT-3를 출시합니다.
- 2021년: Google에서 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 기반 검색 알고리즘인 멀티태스킹 통합 모델(MUM)을 출시합니다.
- 2022년: ChatGPT 버전 4.0이 대중에게 공개되고 AI의 역량에 대한 전 세계의 이해에 혁신이 일어납니다. Bard, Llama, Bing Chat, Copilot 등의 다른 LLM도 곧 뒤이어 출시됩니다.
AI의 '제3의 물결'이란?
일련의 혁신과 하드웨어 발전을 기반으로 하는 AI 개발은 수십 년 동안의 느린 진전과 AI의 겨울 끝에 최근 몇 년 동안 가속화되었습니다. 업계 전문가들은 이 AI 붐 동안 빠르게 주류로 진입한 AI 유형의 세 가지 '물결'을 확인했습니다. 이들은 예측 AI, 생성형 AI(예:LLM), 에이전틱 AI입니다.
에이전틱 AI를 사용하면 명확한 지침이 없어도 특정 프롬프트 기반 컨텍스트를 벗어나 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 만들 수 있습니다. AI '에이전트'는 스스로 결정을 내리고, 과거 경험을 통해 학습하며, 그에 따라 행동을 조정할 수 있습니다. 따라서 이들은 독립적으로 작동하거나 사람의 개입 없이도 작동할 수 있습니다.
AI의 미래는 어떤 모습일까요?
새로운 발견과 더 강력한 하드웨어 덕분에 AI는 최근 전례 없는 기능을 확보할 수 있습니다. AI의 역사는 계속 확장되고 있으며, 미래에는 더 흥미로운 진전이 이루어질 수도 있습니다.
Cloudflare에서는 개발자가 AI의 역사에 직접 기여할 수 있도록 지원합니다. 전 세계적으로 분산된 서버리스 AI 인프라, 학습 데이터를 위한 무료 데이터 송신, 분산된 벡터 데이터베이스, 기타 중요한 AI 구성 요소를 갖춘 Cloudflare 플랫폼을 통해 개발자는 AI의 최첨단에서 구축할 수 있습니다. AI의 역사에 기여할 수 있는 활동을 시작하세요.
출처:
- https://cs.stanford.edu/people/eroberts/courses/soco/projects/neural-networks/History/history1.html
- https://www.history.com/articles/7-early-robots-and-automatons
- https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(07)00217-3
- https://www.historyofinformation.com/detail.php?entryid=782
- https://www.historyofinformation.com/detail.php?id=4137
- https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/AI-winter
- https://aaai.org/conference/aaai/aaai80/
- https://blog.google/products/search/introducing-mum/
- https://news.harvard.edu/gazette/story/2012/09/alan-turing-at-100/