[인공지능 AI] 인공지능 이란? 인공지능 역사

이번시간에는 인공지능 시리즈로 인공지능이 무었인지 딥러닝과 머신러닝은 무었이고 이들의 차이점은 무었인지 한번 알아보겠습니다. 😃

 

인공지능 사전적 의미

 

인공지능의 사전적 의미를 찾아보면 다음과 같습니다.

즉, 인공지능이란  인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술 입니다.

 

이 각각의 능력에 대해 다시 사전에 찾아보면 아래와 같이 나옵니다.

 

• 학습능력: 배워서 익히는 능력
  (익히다: 자주 경험하여 능숙하게 하다)
  
• 추론능력: 어떠한 판단을 근거로 삼아 다른 판단을 이끌어내는 능력 
• 지각능력: 감각기관을 통해 대상을 인식하고 사물의 이치나 도리를 분별하는 능력 (도리: 어떤 일을 해 나갈 방도, 방도: 어떤 일을 하거나 문제를 풀어 가기 위한 방법과 도리)
• 자연언어 이해 능력: 인간이 일상생활에서 의사 소통을 위해 사용하는 언어를 분별하여 해석하는 능력

 

이 능력들은 인간만이 할 수 있는 능력이였습니다.

이로써 인공지능은, 지능을 가진 인간만이 할 수 있는 몇가지 능력을 기계도 할 수 있게 구현한 것입니다.

 

 

 

 

인공지능 역사

이러한 인공지능이라는 단어가 언제부터 있었고 어떻게 발전했는지 알기위해 역사를 찾아보았습니다.

출처: EBS

 

인공지능은 1950년대 부터 존재했었습니다.

 

2차 세계대전 당시 독일군의 암호를 해독한 앨런 튜링은 기계가 생각을 할수 있을까 라는 생각을 하였고 그의 논문에 최초로 그 문장을 기재하였습니다. 

 

1956년 다트머스 대학에서 인공지능 연구 라는 주제로 존맥카시를 포함한 10명의 과학자들이 모였습니다. 이때 처음으로 등장한 용어가 인공지능 이였습니다.

 

1958년 사람의 뇌속에 있는 신경세포들을 통해 생각을 하는 원리를 토대로 심리학박사인 프렌크 로젠블렛이 현재의 딥러닝의 초기 모델인 퍼셉트론을 만들었습니다.

 

하지만 1969년  마빈민스키라는 과학자가 퍼셉트론의 학습방법을 수학적으로 증명할 방법이 없다는 주장을 함으로 인공지능의 침체기가 시작되었습니다. 

구체적으로 설명하자면 기존의 퍼셉트론은 AND와 OR문제는 해결할 수 있었지만 선형 분류기라는 한계에 의해 XOR과 같은 비선형 문제는 해결할 수 없었습니다.

이로인해 인공지능의 침체기가 시작되었습니다.

 

그럼에도 불구하고 과학자들은 어떻게 하면 기계를 사람처럼 학습시킬까에 대해 고민을 했습니다. 결국 연구 끝에 머신러닝이라는 기계를 학습시키는 방법이 등장하였습니다.

 

그리고 이후 2006년도에 토론토대학에서 연구하던 제프리힌튼 교수가 딥러닝의 핵심이라 불리는 Deep Neural Network, DNN 심층신경망 을 발표하게 됩니다.

 

이는 앞의  퍼셉트론의 선형분류기적인 한계점을 개선하여 비선형적인 문제도 해결할 수 있었습니다. 

이로인해 다시 인공지능의 전성기가 오게 되었고

이방법으로 2012년에 이미지넷 대회에서 압도적 성적으로 우승을 하고 딥러닝 방법이 기계학습에 있어 주를 이루게 되었습니다.

 

그리고 2016년 우리가 잘 아는 알파고가 등장하게 되었습니다.

 

 

여기까지 인공지능이 무었인지와 인공지능의 역사에 대해 간략하게 알아보았고

다음시간에는 머신러닝과 딥러닝에 대해 알아보는 시간을 가져보겠습니다.