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인공지능

인공지능 ⊃ 기계학습 ⊃ 인공신경망 ⊃ 딥 러닝

인공지능 - 인공지능 구현을 위한 몇 가지 기술이 존재한다.

기계학습 - 많은 매개변수를 넣어주면 모델이 스스로 규칙을 학습하는 방식의 인공지능 구현 방법이다.

인공신경망 - 인간의 뉴런 구조를 본떠 만든 기계 학습 방법론이다.

딥 러닝 - 입력층과 출력층 사이에 있는 은닉층에 인공 뉴런을 여러 겹 쌓고 연결한 인공신경망 방법론 중 하나이다. 즉, 단일층이 아닌 실제 뇌처럼 다층 구조로 되어있다. 21세기에 와서는 (인공신경망=딥러닝)이라고 이해해도 무방하다.

인지 컴퓨팅 - 기계학습을 이용하여 특정한 인지적 과제를 해결할 수 있는 프로그램 또는 솔루션을 이야기한다.

뉴로모픽 컴퓨팅 - 인공 신경망을 하드웨어적으로 구현한 것이라고 생각하면 된다.

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1. 개요2. 전개

2.1. 태동기: 논리와 신경망 모방 (1943~1974)2.2. 1차 AI 겨울: 한계 인식과 연구 침체 (1974~1980)2.3. 전문가 시스템의 부상과 신경망 연구의 재개 (1980~1987)2.4. 2차 AI 겨울: 전문가 시스템의 몰락 (1987~1995)2.5. 조용한 발전과 딥러닝의 서막(1995~2012)2.6. 인공신경망의 부활과 딥러닝 (2012-2021)2.7. 생성형 인공지능의 시대(2022-)

3. 연혁

3.1. 50년대 이전3.2. 60년대3.3. 70년대3.4. 80년대3.5. 90년대3.6. 00년대3.7. 10년대3.8. 20년대

1. 개요

인공지능 연구는 크게 기호주의(Symbolic AI) 접근법과 연결주의(Connectionism) 접근법으로 나뉘어 발전해왔다. 20세기 중반 이후로 여러 차례의 부흥기(AI Spring)와 침체기(AI Winter)를 겪으며 현재에 이른다.

2. 전개

2.1. 태동기: 논리와 신경망 모방 (1943~1974)

17세기 그리고 18세기부터 인공지능이 태동하고 있었지만, 이때는 인공지능 그 자체보다는 뇌와 마음의 관계에 관한 철학적인 논쟁 수준에 머물렀다. 그럴 수밖에 없는 것이 당시에는 인간의 두뇌 말고는 정보처리기계가 존재하지 않았기 때문이다.

그러다 시간이 흘러 1943년에 신경과학 연구원이던 워런 매컬럭(Warren S. McCulloch)과 논리학자 월터 피츠(Walter Pitts)가 신경세포(뉴런)의 작동 원리를 이진법 기반의 논리 회로로 표현할 수 있음을 보이며, 소위 '매컬럭-피츠 모델'을 제안했다.# 이 모델은 인공 신경망을 수학적으로 모델링할 수 있다는 가능성을 처음으로 제시한 중요한 연구로 평가받는다.

이후 1947년에 트랜지스터가 상용화되고 컴퓨터의 발전으로 혁신의 물줄기가 터지기 시작하면서 컴퓨터로 두뇌를 만들어서 우리가 하는 일을 시킬 수 있지 않을까? 라는 생각이 널리 퍼지기 시작했다. 이러한 아이디어는 많은 사람들에게 설득력 있게 다가왔고, 자연스럽게 인공지능은 학문의 영역으로 자리잡기 시작했다.

1949년에는 심리학자 도널드 헵(Donald Hebb)이 『The Organization of Behavior』라는 책을 저술하였는데, 이 책의 중요한 아이디어 중 하나가 뉴런 간의 연결 강도가 학습을 통해 변화할 수 있다는 '헵의 학습 규칙(Hebbian Learning)'이었다. 이 가설은 이후 신경망 학습 이론의 기초가 되었다. 한편, 이듬해인 1950년에는 앨런 튜링(Alan Turing)이「Computing Machinery and Intelligence」에서, 기계가 생각할 수 있는가?라는 철학적 질문을 던지고 이를 판별하기 위한 튜링 테스트를 제안하였다. 그는 ‘생각하는 기계’의 구현 가능성을 정면으로 제기하며 인공지능 논의에 큰 전환점을 마련하였다.

특히 마빈 민스키는 딘 에드먼즈(Dean Edmonds)와 함께 헵의 법칙을 모방해 1951년 최초로 회로화된 신경망인 SNARC(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator)라는 시스템을 구축했다. 이는 실제로 작동 가능한 인공 신경망 시스템의 초기 모델 중 하나로, 인공지능 기술의 실험적 시작을 의미하는 사건이었다.

인공지능(AI, artificial intelligence)이라는 용어 자체가 처음 등장한 때는 1955년 8월 31일에 미국 다트머스 대학교에서 마빈 민스키, 클로드 섀넌 등 인공지능 및 정보 처리 이론에 지대한 공헌을 한 기라성 같은 학자들이 개최한 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 존 매카시가 이 용어를 사용하면서부터이다.

1957년에는 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)이 매컬럭-피츠 모델을 기반으로 학습 기능을 갖춘 퍼셉트론(Perceptron) 알고리즘을 제안하고, 이를 실제 기계인 Mark I Perceptron으로 구현하였다. 퍼셉트론은 입력된 데이터를 분류하고 패턴을 인식하는 기능을 갖춘 초기 인공 신경망 모델로, 향후 인공신경망 연구의 중요한 출발점이자 우리가 아는 모든 인공 신경망의 직접 조상이 되었다. 인공 신경망이 곧 인공지능의 동의어로 간주되는 요즘 시기에는, 이 퍼셉트론의 등장시점이 곧 실질적인 인공지능의 시작점으로 받아들여지기도 한다. 인공지능이라는 용어를 처음 만든 존 매카시가 인공 신경망 전공자가 아니었음을 고려하면 꽤나 아이러니한 일.

이 존 매카시는 1958년 인공지능 연구에 적합한 프로그래밍 언어인 LISP를 개발하기도 하였다. LISP은 기호 처리에 강점을 가지며, 유연한 구조 덕분에 오랫동안 인공지능 연구의 표준 언어로 자리잡았다.

인공지능 태동기에 활동하던 연구자들은 논리적 추론과 문제 해결에 초점을 맞추었으며, 이 시기에 체스나 체커와 같은 게임 프로그램, 수학 정리 증명 시스템인 Logic Theorist, 간단한 영어 문장을 해석하는 프로그램 등이 개발되었다. 특히 허버트 사이먼(Herbert Simon)과 앨런 뉴웰(Allen Newell)의 General Problem Solver (GPS)는 목표를 설정하고 단계적으로 문제를 해결하는 방식을 보여주며, 기호주의 인공지능(symbolic AI)의 가능성을 드러낸 대표적 사례였다. 이런 성공 사례로 알 수 있듯 20세기 중반에 이미 인공지능 연구는 자연어처리나 복잡한 수학 문제를 해결하는 등 정말로 인간만이 할 수 있는 영역에 있던 문제들도 컴퓨터로 착착 해결할 수 있었던 상당히 혁신적인 연구 분야였으며, 많은 관심을 받고 지속적으로 연구가 이루어지고 있었다.

그리고 당연하지만 인공지능 개발에 관심을 가진건 서방뿐만이 아니어서, 냉전 시대의 소련에서도 독자적인 인공지능 및 사이버네틱스(cybernetics) 연구가 진행되었다. 아나톨리 키토프(Anatoly Kitov) 박사가 "붉은 책 프로젝트"에서 "ЕГСВЦ(Единой централизованной автоматизированной системы управления народным хозяйством страны - 국가(계획)경제 네트워크 중심적 통제체계)" 라는 것을 제시하였는데, 이는 컴퓨터 네트워크화를 통한 더 나은 계획 경제 체제와 사회의 추구를 목표로 삼은 이론이었다. 이것을 소련 컴퓨터 과학자 빅토르 글루시코프가 더욱 개량한 것이 바로 OGAS(ОГАС - Общегосударственная автоматизированная система учёта и обработки информации, 전연방자동정보처리체계) 계획이다. OGAS는 국가 전체의 정보 처리 및 계획 경제 운영을 자동화하려는 야심찬 프로젝트였으나, 관료주의와 기술적 한계로 인해 끝내 실현되지는 못하였다.

2.2. 1차 AI 겨울: 한계 인식과 연구 침체 (1974~1980)

초기의 성공에도 불구하고 인공지능 연구는 곧 여러 한계에 부딪히게 되었다. 가장 큰 문제 중 하나는 조합적 폭발(Combinatorial Explosion)이었다. 당시 컴퓨터의 연산 능력과 메모리는 현실 세계의 복잡한 문제를 처리하기엔 턱없이 부족했고, 경우의 수가 기하급수적으로 늘어나는 상황에서는 효과적으로 문제를 해결하기 어려웠다. 여기에 더해, 신경망 연구에도 심각한 제약이 드러났다. 1969년, 마빈 민스키와 시모어 페퍼트는 저서 『Perceptrons』에서 단층 퍼셉트론(SLP)이 XOR 문제와 같이 선형적으로 분리할 수 없는 데이터를 학습할 수 없다는 사실을 수학적으로 증명했다. 이 결과는 신경망 연구 전반에 큰 충격을 주었고, 연구 자금 지원이 중단되는 계기가 되었다.

또한 초기 연구자들이 내세운 장밋빛 전망, 예를 들어 “10년 안에 체스 챔피언을 능가하는 AI의 등장”과 같은 과도한 기대가 실현되지 않으면서 실망감이 확산되었다. 특히 미국의 DARPA와 영국 정부는 AI 연구의 실용성에 의문을 제기했고, 이에 따라 연구 자금을 대폭 삭감하게 된다.

이러한 기술적, 사회적 요인들이 복합적으로 작용한 결과, 1970년대 중반부터 약 10년간 인공지능 연구는 큰 침체기를 겪게 되었고, 이 시기를 가리켜 ‘1차 AI 겨울’이라고 부른다.[1]

2.3. 전문가 시스템의 부상과 신경망 연구의 재개 (1980~1987)

1차 AI 겨울 동안에도 연구는 계속되었고, 새로운 돌파구가 마련되었다.

1차 AI 겨울이 끝날 무렵 학계와 산업계에서 새롭게 떠오른 것은 인공 신경망이 아닌 전문가 시스템(Expert System)이었다. 1970년대 후반부터 이미 특정 분야의 전문가 지식을 if-then 형태의 규칙 기반으로 저장하고 문제를 해결하는 전문가 시스템이 주목받기 시작했다. 전문가 시스템은 화학 분석(DENDRAL), 의학 진단(MYCIN), 컴퓨터 설정(XCON/R1) 등 특정 영역에서 실용적인 성과를 거두며 1980년대 초반 AI 산업의 부흥을 이끌었다. 이는 기호주의 AI의 성공 사례로 평가받는다.

전문가 시스템이 득세하는 동안 인공 신경망 학계 또한 가만히 있지는 않았다. 합성곱 신경망(CNN)의 조상격이 되는 모델도 이즈음 처음 나왔는데 1980년 일본의 후쿠시마 쿠니히코(Fukushima Kunihiko)가 개발한 네오코그니트론이 바로 그것이다. 후쿠시마의 네오코그니트론은 시각 피질의 정보 처리 과정을 모방해 만들어진 것인데, 계층적 구조와 특징 추출(Convolution), 풀링(Pooling)과 유사한 개념을 도입하여 이동, 변형, 왜곡된 시각 패턴도 잘 인식할 수 있음을 보여주었다.

한편, 단층 퍼셉트론의 한계를 극복하기 위한 MLP(다층 퍼셉트론)는 아이디어는 있었지만 효과적인 학습 방법이 없었다. 1974년 폴 워보스(Paul Werbos)가 박사 논문에서 역전파 알고리즘(Backpropagation)을 제안했으나 안타깝게도 큰 주목을 받지는 못했다. 이후 1986년, 제프리 힌튼, 데이비드 럼멜하트(David Rumelhart), 로널드 윌리엄스(Ronald Williams)가 역전파 알고리즘을 다층 퍼셉트론 학습에 적용하여 XOR 문제 등을 해결할 수 있음을 보이며# 신경망 연구의 부활을 이끌었다.

제프리 힌튼이 이 시기 달성한 또 다른 혁신 중 하나는 볼츠만 머신(Boltzmann Machine)이었다. 제프리 힌튼과 테리 세이노스키(Terry Sejnowski)는 통계역학의 개념을 도입한 확률적 신경망 모델인 볼츠만 머신을 개발했다. 이는 에너지 기반 모델의 일종으로, 복잡한 데이터 분포를 학습하고 생성하는 능력을 가졌으며, 이후 제한 볼츠만 머신(RBM)과 심층 신뢰 신경망(DBN)의 기초가 되었다.

2.4. 2차 AI 겨울: 전문가 시스템의 몰락 (1987~1995)

하지만 좋은 날도 잠깐, 1980년대에 찾아온 잠깐의 부흥기는 그렇게 오래가지 못했다.

1980년대에 각광받았던 전문가 시스템은 지식을 수작업으로 입력해야 했기 때문에 구축과 유지보수에 많은 비용과 시간이 소요되었으며, 이는 '지식 병목현상'으로 이어졌다. 또한 전문가 시스템은 특정 도메인을 벗어나면 성능이 급격히 저하되는 취약성(Brittleness)을 드러냈고, 일상적인 상식 추론 능력이 부족하다는 근본적인 한계도 함께 드러났다. 또 당시의 전문가 시스템과 LISP 기반 AI 연구는 주로 고가의 전용 하드웨어인 LISP 머신에 의존해야 했는데, 때마침 등장한 범용 워크스테이션과 개인용 컴퓨터(PC)의 성능이 빠르게 향상되면서 이런 전용 장비는 삽시간에 경쟁력을 잃게 된다. 비용과 접근성 측면에서의 불리함은 연구와 응용의 확산에 큰 제약이 되었다.

한편, 인공신경망 분야에서도 난관은 존재했다. 역전파 알고리즘의 등장으로 다층 퍼셉트론(MLP)의 학습이 가능해지면서 새로운 가능성은 열렸지만, 네트워크의 층이 깊어질수록 기울기 소실 문제(Vanishing Gradient Problem)가 발생해 학습이 제대로 이루어지지 않는 경우가 많았다. 게다가 당시에는 지금처럼 대규모 데이터를 수집하거나 고성능 연산 자원을 활용하는 것이 어렵던 시기였기 때문에, 복잡한 문제를 해결하기에는 여러모로 역부족이었다.

결국 전문가 시스템 시장이 붕괴하고 신경망 연구도 실용적인 성과를 내지 못하면서 1980년대 후반부터 1990년대 중반까지 다시 한번 AI 연구는 침체기를 맞이하는데, 이를 "2차 AI 겨울"이라고 한다. 이 시기에는 인공신경망보다는 서포트 벡터 머신(SVM), 의사 결정 나무(Decision Tree) 등 다른 기계학습 알고리즘들이 더 주목받던 시기이기도 했다.

2차 겨울 당시에도 문자인식이나 음성인식 등 에서 일부 가시적인 성과가 있었으나 대화 인공지능 등의 개발 실패 등 눈앞의 목표를 달성하지 못하는 경우가 많았다. 심지어 이런 부분은 수 십년이 지난 21세기 초까지도 극복하지 못해서 한동안 대화영 인공지능은 인간과 대화를 한다기보다는 자동 응답기에 가까운 수준이었다.[2] 그래서 당시에는 2020년대 중반의 인공지능 기술수준조차도 그보다 훨씬 더 미래에나 나올 일로 상상하는 경우가 많았다.

2.5. 조용한 발전과 딥러닝의 서막(1995~2012)

2차 AI 겨울 동안에도 연구는 완전히 멈추지 않았다. 1990년대 이후 인공지능의 목표는 인간지능의 구현이라는 막연히 넓은 목표에서 문제해결과 비즈니스 중심의 더 신중한 접근을 취하기 시작했고 '인공지능'이라는 논란 가득한 명칭 보다는 정보과학(Informatics), 인지 체계(cognitive system), 기계 학습(machine learning)따위의 중립적인 명칭을 내세우며 작지만 확고한 영역을 구축해나갔다.

물론 이렇게 대체 명칭을 쓸 수 밖에 없었던 것은 그 동안의 혹독한 AI 겨울의 탓이 크다. 2차 겨울이 시작된지 시간이 한참 지나 다시 인공지능 분야에도 훈풍이 돌기 시작했으나 당시는 딥러닝 일색의 지금과는 사뭇 다른 분위기였다. 00년대 중반까지도 인공지능 분야에서는 시맨틱 웹, 온톨로지 엔지니어링 분야가 더 주목받았으며 기계학습 분야에서도 가버 필터(Gabor filter)나 SVM, 베이즈 분류기같은 더 단순한 알고리즘이 인공 신경망보다 더 자주 활용되고 각광받았다. 인공지능의 봄이었을 뿐 인공신경망의 봄은 아니었던 것이다.

하지만 90년대가 이전 시기와 달랐던 것이 한 가지 있는데, 그것은 바로 정보화 시대의 시대가 다가오고 있었다는 것이다. 90년대부터 정보 통신 인프라가 이전에 볼 수 없던 규모로 구축되고 폭발적으로 확장되기 시작했으며 무어의 법칙에 따라 컴퓨터 성능은 꾸준히 향상되었다. 인터넷의 확산으로 대규모 데이터, 이른바 '빅 데이터'가 축적되기 시작했으며, 새로운 알고리즘들이 서서히 등장하면서 다가올 딥러닝 시대의 도래를 예고하게 된다.

1989년 얀 르쿤과 그의 동료들은 후쿠시마의 네오코그니트론 개념을 발전시켜 합성곱 신경망(CNN) 구조의 LeNet을 역전파 알고리즘과 결합해 미국 우체국의 손글씨 숫자 인식 시스템에 성공적으로 적용했다. 이는 CNN의 실용적 가능성을 보여준 대표적인 사례로, 이후 이미지 인식 분야에서 신경망이 다시 주목받는 계기가 되었다.

이와 동시에, 순차적인 데이터를 처리하는 데 강점을 가진 순환 신경망(RNN)도 다시금 연구되기 시작하였다. 과거 홉필드 네트워크(Hopfield Network)로 시작한 RNN은 80년대 말부터 90년대 초중반까지 조던 네트워크(Jordan network, 1986)와 엘먼 네트워크(Elman Network, 1991)를 거쳐 여러 차례 개선과 발전을 거듭하고 있었다.

그러나 긴 시퀀스를 학습할 때 발생하는 기울기 소실과 폭주 문제는 여전히 해결되지 않은 과제로 남아 있었다. 이를 해결하기 위해 1997년 제프 호크라이터(Sepp Hochreiter)와 위르겐 슈미트후버(Jürgen Schmidhuber)는 장단기 기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 구조를 제안했다. LSTM은 자연어 처리나 음성 인식 등에서 RNN의 활용 가능성을 크게 확장시켜 주었고, 이후 시계열 기반의 다양한 응용에 널리 쓰이게 된다.

한편, 특징 학습을 위한 비지도 학습 방식인 오토인코더(Autoencoder) 개념은 1980년대부터 존재했지만, 2000년대에 들어서면서 심층 구조(Stacked Autoencoder)와 결합되어 딥러닝 모델의 초기 가중치를 효과적으로 설정하는 데 활용되기 시작했다. 이 방식은 지도 학습 전에 비지도 사전훈련을 수행함으로써 더 깊은 네트워크의 안정적인 학습을 가능하게 했다.

1999년에는 NVIDIA가 GeForce 256을 출시하면서 1994년 Sony가 처음 명명한 GPU라는 개념이 일반 대중과 퍼스널 컴퓨터 시장에 널리 퍼지기 시작했다. 당시에는 아무도 눈치채지 못했으나 이는 인공신경망 연구와 발전에 있어 핵심적인 역할을 수행하게 될 강력한 도구의 탄생이었다.

결정적으로, 2006년 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수 연구팀은 제한된 볼츠만 머신(RBM)을 여러 층으로 쌓은 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN)을 제안하고, 이를 효율적으로 학습시키기 위한 'Greedy Layer-wise Pre-training' 기법을 함께 발표한다. 이 연구는 깊은 신경망 학습에서 주요 장애물이었던 기울기 소실 문제를 우회할 수 있는 돌파구로 평가받았으며, 그동안 불가능이라 여겨졌던 비지도 학습이 하나의 어엿한 학습 패러다임으로 무대에 오르게된 계기가 되었다.

한편 심층 신뢰 신경망은 또 다른 측면에서도 의의가 있었는데, 2000년 이고르 아이젠버그(Igor Aizenberg)와 동료들이 처음으로 인공신경망을 지칭하는데 사용했던# '딥러닝(Deep Learning)'이라는 용어가 본격적으로 사용되기 시작하는 계기를 마련했다는 것이다. 이 때를 즈음하여 퍼셉트론이 사실상 사장되어 딥러닝이 상위개념인 인공신경망이라는 명칭을 대체하게 되었다. 딥러닝이 인공 신경망의 유일한 방법론으로 인정받는 지금의 인식은 이 때부터 시작되었다고 할 수 있다. 비록 당시의 학계나 일반 대중들로부터 큰 주목을 받지는 못했지만 딥러닝은 인간이 수동으로 설계하던 특성 공학(feature engineering)에서 벗어나, 데이터로부터 복잡한 표현을 스스로 학습할 수 있다는 점에서 상당한 가능성을 내포하고 있었으며 결국 2010년대에 찾아올 인공지능의 새로운 르네상스를 여는 주인공 역할을 하게 된다.

2.6. 인공신경망의 부활과 딥러닝 (2012-2021)

2010년대 들어 GPU의 병렬 처리 능력이 비약적으로 발전하고, 대규모 레이블링된 데이터셋(ImageNet 등)이 구축되면서 딥러닝은 폭발적인 성장을 맞이한다.

2012년, 제프리 힌튼의 제자인 알렉스 크리제브스키와 일리야 수츠케버는 합성곱 신경망 아키텍처를 채택한 알렉스넷을 통해 컴퓨터 비전 대회 ILSVRC에서 압도적인 성능으로 우승한다. 이는 딥러닝, 특히 CNN이 기존의 컴퓨터 비전 방법론들(SIFT, HOG 등)을 뛰어넘을 수 있음을 증명한 사건으로, 딥러닝 시대의 본격적인 개막을 알리는 신호탄이 되었다. 또한 이 과정에서 GPU를 활용한 병렬 컴퓨팅의 효율성이 부각되며, 이후 딥러닝 연구의 핵심 인프라로 자리 잡게 된다.

알렉스넷의 성공은 ‘알렉스넷 쇼크’라고 불릴 정도로 학계에 상당한 파장을 불러일으켰으며 딥러닝이 기호주의와 다른 기계학습 알고리즘을 제치고 인공지능계의 압도적인 대세로 등극한 계기가 되었다. 이후 CNN은 이미지 인식, 객체 탐지 등 컴퓨터 비전 분야의 핵심 기술로 자리 잡았고, LSTM이나 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 발전된 순환 신경망 모델들은 기계 번역, 음성 인식, 텍스트 생성 등 다양한 자연어 처리 응용에서 혁신적인 성능을 보여주며 딥러닝의 활용 범위를 빠르게 넓혀나갔다.

2014년에는 이안 굿펠로우가 중심이 된 연구팀이 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)가 경쟁하며 학습하는 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 제안하였다. GAN은 좁은 영역에서 매우 사실적인 이미지 생성 능력을 보여줘 생성 모델링(Generative Modeling) 분야에 꽤 큰 반향을 일으켰고, 이후 예술, 디자인, 데이터 증강 등 다양한 분야에서 응용되며 생성형 인공지능이라는 것의 존재를 일반 대중들에게 인식시키는데 일정부분 역할을 하였다[3]

2016년에는 구글 딥마인드가 개발한 바둑 인공지능 알파고가 구글 딥마인드 챌린지 매치에서 당시 정상급 바둑기사였던 이세돌 9단에게 승리하며 파장을 일으켰다. 이 사건은 딥러닝이 강화학습(Reinforcement Learning)과의 결합을 통해 인간의 고유 영역인 복잡한 지적 활동에서도 인간을 능가할 수 있다는 가능성을 대중에게 보여준 상징적인 사건이었다. 특히 바둑의 발상지이자 프로 기사 제도를 운영하는 동아시아 국가들, 그리고 알파고와 직접 대결한 이세돌 9단의 모국인 한국에서 이 사건은 연일 뜨거운 화제였다. 한국에서 구글 딥마인드 챌린지 매치와 그 이듬해까지 이어진 알파고의 활약은 인공지능의 미래와 역할에 대한 광범위한 사회적 논의를 촉발시켰고 훗날 2022년-2023년에 찾아온 GPT 쇼크에 대해 한국 사회가 미리 고민하고 대비하는 데 예방주사와 같은 역할을 했다는 평가를 받는다.

2017년에는 마침내 구글 연구팀이 "Attention Is All You Need"라는 논문을 통해 새로운 딥러닝 아키텍처인 트랜스포머를 제안했다.# 2012년의 알렉스넷 쇼크가 딥러닝의 가능성을 세상에 널리 알린 사건이었다면 트랜스포머의 등장은 인공지능이 특정 전문 분야를 넘어 일상과 사회 전반으로 깊숙이 침투하는 결정적인 전환점이 되었다고 할 수 있다.[4]

트랜스포머는 기존의 RNN이나 CNN 구조 없이, 순수하게 어텐션 메커니즘만으로 구성되어 있었고 문장 내 단어 간의 장거리 의존성(long-range dependency)을 효과적으로 포착할 수 있다는 강점이 있었다. 트랜스포머는 발표되자마자 곧바로 기계 번역을 비롯한 여러 NLP 태스크에서 SOTA(State-of-the-Art) 성능을 달성하며 큰 주목을 받았고 BERT, GPT 시리즈 등 LLM(Large Language Model)의 핵심 구조로 자리잡게 된다. 이렇듯 트랜스포머의 등장은 이미 2018년부터 인공지능 학계와 산업계에 근본적인 변화를 가져오기 시작했지만 일반 대중이 그 저력을 피부로 느끼기까지는 4년의 시간이 더 필요했다.

2.7. 생성형 인공지능의 시대(2022-)

KBS 2024 미래기획 대전환 - 1부. 누가 부자가 되는가

2020년대에 들어서는 확산 모델(Diffusion Model)이 급부상하게 된다. 노이즈를 점진적으로 제거하며 데이터를 생성하는 이 방식은 이미지 생성 분야에서 기존의 GAN을 뛰어넘는 품질과 안정성을 보여주었고 DALL·E 2의 그림 인공지능 혁명을 선도하며 대중적으로도 널리 알려지게 되었다.

한편 LLM은 발전에 발전을 거듭하여 유례없는 자연어 처리 능력을 가진 공전의 히트작 GPT-3의 발표로 이어졌으며 여기에 RLHF라는 당의(糖衣)를 입힌 챗봇 ChatGPT가 출시되며 생성형 인공지능의 시대가 개막되기에 이른다. 확산 모델과 트랜스포머 디코더는 생성형 모델의 쌍끌이 마차처럼 폭발적인 생산성, 지능 향상을 이끌었고[5] 인공지능 업계의 풍경은 2022년 생성형 인공지능의 대중화 전후로 크게 변화하기 시작했다. 생성형 인공지능의 대표주자인 OpenAI의 ChatGPT [6], 그림 AI는 실제 개인의 취미, 업무 활용에 접목되면서 지난 반세기 동안 꿈만 같던 AI의 실용화가 드디어 시작되었다.

생성형 인공지능으로 AI에 대한 여러 담론이 활발해지고 그중 AI에 대한 경계,위협론도 생겨나기 시작했다.[7] AI의 대부인 제프리 힌튼은 구글을 퇴사한 뒤 "기존의 AGI는 먼 미래에나 도래할 것이라는 입장을 완전히 철회한다"라는 의미심장한 발언을 남겼다. 여담으로 2023년 OpenAI가 출시한 GPT-4와 같은 LLM에 대해 과학자들은 추상적으로 '이런 식으로 작동할 것이다' 라고 추측만 할 뿐, 사실 그 누구도 어떤 이유로 어느 순간 AGI에 버금가는 인공지능이 되는 것인지는 명확하게 밝혀내지 못하고 있다. 아직까지 인간의 인식이 정확히 어떻게 이루어는지 밝혀지지 않은 과학계의 난제이자 인간의 신경망을 모방하여 매우 복잡한 은닉층을 갖게 된 인공지능이 필연적으로 겪는, 더 쉽게 말해 만든 사람조차도 안에서 대체 무슨일이 일어나고 있는지 이해하기 어렵다는 난제인 셈이다.

생성형 인공지능 혁명이 불러온 막대한 자본 및 전문인력 유입을 배경삼아 인공지능 연구는 LLM, 멀티모달 인공지능(Multimodal AI, 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 종류의 데이터를 함께 처리하는 AI), 강화학습, 설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI), AI 윤리 및 안전성(Responsible AI) 등 다양한 방향으로 활발하게 전개되고 있다.

3. 연혁

3.1. 50년대 이전

1943년: 워런 매컬럭과 월터 피츠(Walter Pitts), 신경세포 작동 원리를 이진법 논리 회로로 표현한 '매컬럭-피츠 모델' 제안
1949년: 도널드 헵, 『The Organization of Behavior』 저술하며 '헵의 학습 규칙(Hebbian Learning)' 제안
1950년: 앨런 튜링, 「Computing Machinery and Intelligence」#에서 튜링 테스트 개념 제시
1951년: 마빈 민스키와 딘 에드먼즈, 최초의 회로화된 신경망 'SNARC' 구축
1955년 8월 31일: 존 매카시, 다트머스 회의에서 '인공지능(Artificial Intelligence)' 용어 최초 사용
1956년: 허버트 사이먼과 클리프 쇼, Logic Theorist 개발
1958년 7월: 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt), Mark I Perceptron 구현
1958년 11월: 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt), 「The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain 」에서 학습 기능을 갖춘 '퍼셉트론(Perceptron)' 알고리즘 제안 #
1958년: 존 매카시, 인공지능 연구용 프로그래밍 언어 'LISP' 개발
1959년: 허버트 사이먼, 클리프 쇼, 앨런 뉴웰(Allen Newell) General Problem Solver(GPS)개발
1959년: 아나톨리 키토프(소련), EGSVTs의 기반이 되는 국가 경제 통제 컴퓨터 네트워크 구상 ('붉은 책 프로젝트') 제안

3.2. 60년대

1960년: 버나드 위드로(Bernard Widrow)와 테드 호프(Ted Hoff), ADALINE(Adaptive Linear Neuron) 개발
1962년: 빅토르 글루시코프 (소련), 국가 정보 처리 자동화 시스템 'OGAS' 프로젝트 제안 (이후 1970년대까지 논의, 미실현)
1969년: 마빈 민스키와 시모어 페퍼트, 『Perceptrons』 에서 단층 퍼셉트론의 한계 증명

3.3. 70년대

1974년경: 1차 AI 겨울 시작
1974년: 폴 워보스, 박사 논문에서 '역전파 알고리즘' 제안
1970년대 후반 ~ 1980년대 초: '전문가 시스템(DENDRAL, MYCIN, XCON/R1 등) 부상 및 실용적 성공

3.4. 80년대

1980년: 후쿠시마 쿠니히코(Fukushima Kunihiko), CNN의 전신 '네오코그니트론(Neocognitron)' 개발
1982년: 존 홉필드, 최초의 RNN 홉필드 네트워크(Hopfield Network) 개발
1985년: 제프리 힌튼, 테리 세이노스키, 데이비드 애클리, 확률적 신경망 모델 '볼츠만 머신(Boltzmann Machine)' 및 학습 알고리즘 발표
1986년: 제프리 힌튼, 데이비드 럼멜하트, 로널드 윌리엄스, 역전파 알고리즘 다층 퍼셉트론 학습에 적용
1986년: 조던 네트워크(Jordan Network) 개발
1987년경: 2차 AI 겨울 시작
1989년: 얀 르쿤 등, LeNet(CNN) 개발 및 미국 우체국 손글씨 숫자 인식 시스템에 성공적 적용

3.5. 90년대

1990년: Elman Network 개발
1997년: 제프 호크라이터와 위르겐 슈미트후버, 'LSTM(Long Short-Term Memory)' 구조 제안

3.6. 00년대

2000년대: 심층 오토인코더(Stacked Autoencoder)를 활용한 비지도 사전훈련 기법 등장
2006년: 제프리 힌튼 연구팀, '심층 신뢰 신경망(DBN)' 및 'Greedy Layer-wise Pre-training' 기법 제안

3.7. 10년대

2012년: 알렉스 크리제브스키(Alex Krizhevsky), 일리야 수츠케버, AlexNet(CNN)으로 ILSVRC 대회 우승 (알렉스넷 쇼크, 딥러닝 시대 개막)
2013년: 디데릭 킹마(Diederik P. Kingma) et al. “Auto-Encoding Variational Bayes”#에서 ‘변분 오토인코더(variational autoencoder)’ 개념 처음 제안
2014년: 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow) et al. '생성적 적대 신경망(GAN)' 제안
2015년: 제이샤 솔 딕스테인(Jascha Sohl-Dickstein)et al. 최초의 확산 모델 발표#
2016년: 구글 딥마인드의 알파고, '구글 딥마인드 챌린지 매치'에서 바둑 기사 이세돌 9단과 대련
2017년: 구글 연구팀, "Attention Is All You Need"에서 '트랜스포머(Transformer)' 아키텍처 발표#

3.8. 20년대

2020년: 조너선 호(Jonathan Ho) et al. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models) 발표#
2022년: OpenAI, 'ChatGPT' 출시 (생성형 인공지능 시대 개막 및 AI 대중화)

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[1] 이 1차 AI 겨울의 부침을 겪고도 인공지능 산업은 1980년도에 10억불 규모의 시장을 형성할 정도로 상당히 커져있었는데, 과거에 이런저런 이유로 인공지능에 관심이 없었다든가 실용화가 되지 않아서 인공지능의 발전이 저해되었다고 말하기에는 다소 어폐가 있음을 알 수 있다.[2] 인공지능은 여전히 인간의 수행 노동자이며 해석관계나 진실을 예측할 능력은 없다는 논조의 전통적인 프로그래밍 수준에 그쳐 있는 상황이라고 볼 수 있다.[3] 2010년대에 접할 수 있는 그림 인공지능 모델은 십중팔구 GAN이었다[4] Attention Is All You Need의 피인용수는 2025년 기준 무려 150,000회를 넘어 해당 논문이 불러온 파장의 규모를 짐작할 수 있다.[5] 확산 모델과 트랜스포머는 서로 결합과 경쟁을 거듭하여, 2023년에는 DiT(Scalable Diffusion Models with Transformers)의 형태로 합쳐지기도 하였는데 Stable Diffusion3을 비롯한 많은 최신 그림 인공지능이 이 DiT 아키텍처를 채택하고 있다.[6] 인공지능의 역사는 Chatgpt의 등장 이전과 이후로 나누어도 과언이 아닐정도라는 말도 있을정도다.[7] 인공지능 논란 관련 문서는 인공지능/논란 문서 참고.