AI를 알아야 대비할 수 있다

AI 이야기로 사회 안팎으로 떠들썩한 시대이다.

 

앞으로 AI 기술이 인류를 지배할 것임은 명약관화한 일이다.

그렇다면, 예상치 못한 빠른 발전으로 성큼 다가온 AI 시대는 생각만큼

누구에게나 반가운 일은 아니다.

 

가장 큰 생존권 문제부터 시작해서 인류가 AI기술에

적응하기 까지 많은 고통이 동반될 것이다.

 

우리 인간은 이 대변화를 맞아 미리 대비를 해야하지 않을까라는 생각이 든다.

 

아래의 글로 이동을 하면

AI가 그린.... 한복입은 매우 아름다운 여자의 그림이 여러장 나와 있다.

https://kokomagae.tistory.com/347#gsc.tab=0

 

정말 무서울 정도의 퀄리티이다.

 

 

우선 AI,

인공지능의 시초와 역사를 통하여 앞으로 그 대비의 주춧돌을 만드는데 도움을

줄 기본적인 정보를 파악하고자 한다.

 

자,

그렇다면 인공지능(AI)이란 과연 무엇일까?

어렴풋이 알고는 있었지만, 정확한 의미를 다시 되새김해 보자.

 

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인공지능의 사전적 의미는 다음과 같다.

(네이버 사전 인용)

 

 인간의 지능이 가지는 
학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템.

 전문가 시스템, 자연 언어의 이해, 음성 번역, 로봇 공학, 인공 시각,
 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 따위에 응용한다.

 

조금 더 디테일한 설명을 덧붙이자면 다음과 같다.

 

인공지능은

인간의 학습, 추론, 문제 해결 등의 지능적인 능력을 모방하거나 
구현하는 컴퓨터 시스템 또는 프로그램을 말한다.

인공지능은 주어진 입력에 대해 패턴을 학습하고, 추론하며, 결정을 내리는
능력을 갖추고 있다.

일반적으로 인공지능은 다음과 같은 기능을 수행할 수 있다.

▶ 기계 학습(Machine Learning):
대량의 데이터를 사용하여 패턴을 학습하고 예측, 분류, 클러스터링 등의 작업을
수행할 수 있다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 다양한 학습 방법이 있다.

▶  자연어 처리(Natural Language Processing):
컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하고 해석할 수 있는 능력을 갖추는 분야이다.
기계 번역, 텍스트 분석, 대화 시스템 등에 활용된다.

▶ 컴퓨터 비전(Computer Vision):
컴퓨터가 이미지나 비디오를 해석하고 이해할 수 있는 능력을 갖추는 분야이다.
얼굴 인식, 객체 검출, 이미지 분류 등에 사용된다.

▶ 음성 인식(Speech Recognition):
컴퓨터가 음성을 인식하고 이해할 수 있는 능력을 갖추는 분야이다. 음성 명령,
음성 검색, 음성 인터페이스 등에 활용된다.

▶ 전문가 시스템(Expert Systems):
전문가의 지식을 컴퓨터 시스템에 적용하여 복잡한 문제를 해결하거나 조언을
제공하는 시스템이다.

인공지능은 이러한 기능을 통해 다양한 응용 분야에서 활용된다.
예를 들어, 의료 진단, 금융 예측, 자율 주행, 개인 비서, 추천 시스템 등에서
인공지능 기술이 적용되고 있다.

 

 

자, 그럼 이제...

과연 AI의 그 시초는 어떻게 시작된 것일까?

 

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인공지능의 시초는 컴퓨터 과학과 인공지능 연구의 초기 단계로 거슬러 올라가면 

1950년대로 돌아간다. 이 당시 컴퓨터 과학자들은 사람과 유사한 지능을 가진 기계를

 개발하는 것에 대한 꿈을 품었었다.

1950년대에는 인공지능을 연구하기 위해 여러 가지 접근 방식이 시도되었었다.

 

그 중에서도 앨런 튜링(Alan Turing)의

 

컴퓨터는 생각할 수 있을까....?

 

라는 논문이 매우 중요한 역할을 했다.

 

이 논문은 기계의 지능을 측정하는데 사용되는 테스트로 유명한

"튜링 테스트(Turing Test)"를 제안했다.

 

튜링 테스트는 

 

사람이 기계와 대화를 하고, 기계의 응답이 사람과 구별할 수 없을 정도로 자연

스러운지 여부를 판단하는 방식이다. 튜링은 이 테스트를 통해 기계가 지능을 가질 수

있다고 주장하였으며, 이는 인공지능의 개념을 확립하는 데 큰 영향을 미쳤다.

1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)는 

 

인공지능 연구를 진행하기 위해 최초의 인공지능 연구 소위인 '다트머스 프로젝트'를

 발표했다. 이 프로젝트를 통해 초기 인공지능 연구의 많은 기초 개념들이 개발되었다.

그 후로도 인공지능 연구는 꾸준히 진화하고 발전해왔다.

 

1960년대에는 "추론"과 "지식 표현"에 중점을 둔 연구가 이루어졌고,

1980년대에는 전문적인 도메인에서 지식을 활용하는 "전문가 시스템"이 개발되었다.

 

1990년대 이후로는 머신러닝과 딥러닝 같은 기술의 발전으로 인공지능 연구가 더욱

활발해지면서 현재의 인공지능 기술을 이루는 다양한 분야가 탄생하게 되었다.

 

마지막으로 인공지능의 역사에 대해 간략하게 정리된 걸 보도록 하자.

 

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< 인공지능의 역사 >

1. 초기 연구 (1950년대 - 1960년대):

▶ 1950년대: 

컴퓨터 과학자 앨런 튜링은 "컴퓨터는 생각할 수 있을까?"라는 논문을 발표하며

 인공지능 연구의 초석을 놓았습니다.

▶ 1956년: 

다트머스 회의에서 최초의 인공지능 연구 프로젝트인 '다트머스 프로젝트'가 

발표되었습니다.

▶ 1950년대 후반부: 

논리 기반의 인공지능 연구가 활발해졌고, "추론"과 "지식 표현"에 초점이 맞추어졌습니다.

 

 

2. 전문가 시스템과 지식 기반 시스템 (1970년대 - 1980년대):

▶ 1970년대: 

인공지능 연구는 "전문가 시스템"에 집중되었습니다. 전문가 시스템은 전문적인 

도메인에서 지식을 활용하여 문제를 해결하는 시스템으로, 지식 베이스와 추론 

엔진으로 구성됩니다.

▶ 1980년대: 

전문가 시스템의 성능 향상과 함께, 인공지능 연구는 지식 표현과 추론 방법론에

 대한 발전에 주력했습니다.

 

 

3. 지식 기반 시스템의 한계와 약진 (1990년대):

▶ 1990년대: 

전문가 시스템의 한계와 복잡성에 대한 인식이 커지면서, 인공지능 연구는 

신경망, 유전 알고리즘, 통계적 학습 등에 관심을 기울이게 되었습니다.

▶ 1997년: 

IBM의 딥 블루(Deep Blue)가 세계 체스 챔피언인 가르리 카스파로프를 이기면서, 

인공지능이 전문적인 인간의 게임에서도 성과를 보일 수 있다는 것이 입증되었습니다.

 

 

4. 머신러닝과 딥러닝의 부상 (2000년대 이후):

▶ 2000년대: 

머신러닝이 인공지능 연구의 핵심이 되었습니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등

 다양한 머신러닝 알고리즘이 개발되었고, 응용 분야에서의 성과가 눈에 띄게 나타났습니다.

 

▶ 2010년대: 

딥러닝 기술의 발전으로 인공신경망을 기반으로 한 깊은 신경망 모델이 등장하였습니다. 

이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 딥러닝을 통한 압도적인 성과가

 이루어졌습니다.

▶ 2010년대 이후: 

대량의 데이터와 더 높은 컴퓨팅 성능, 알고리즘의 발전으로 딥러닝이 인공지능 분야

에서 지속적으로 발전하고 있습니다.

 

 

현재는 머신러닝과 딥러닝을 비롯한 다양한 기술과 방법이 발전하며 인공지능의 

성능과 응용 분야가 계속 확장되고 있다.

 

또한, 인공지능의 윤리, 안전성, 개인 정보 보호 등에 대한 문제들도 주목받고 있어

이러한 측면도 고려된 인공지능의 발전이 진행되고 있다.