박지혁 JIKS 11
세계의 발 빠른 변화에 맞춰 인공지능 또한 빠르게 발전해왔다.
오늘날의 인공지능이라 하면 매우 다양한 분야에 사용되고 있고 향후 발전 가능성이 아주 크다고 보인다.
인공지능은 내비게이션, 은행, 의료, 광고 등에 주로 사용되고 있고 우리의 삶과 밀접해 있다. 이런 인공지능은 지금의 인공지능이 있기까지 1차 인공지능 붐, 2차 인공지능 붐, 3차 인공지능 붐이 있어왔다.
우선 1차 인공지능 붐은 1946년 최초의 컴퓨터 ENIAC이 탄생하고 10년 뒤인 1956년 여름, 미국의 다트머스대학교에서 한 워크숍이 열렸다.
이 워크숍에서 4명의 위대한 학자 존 매카시, 마빈 민스키, 앨런 뉴웰 그리고 허버트 사이먼이 인공지능에 대한 연구 성과를 공유했으며 이 4명의 학자는 AI의 아버지라 불리고 있다.
이 당시의 인공지능의 연구는 추론과 탐색에 중심을 두고 이루어졌다. 추론이란 인간의 사고 과정을 기호로 표현해 실행하는 것을 뜻하며 탐색이란 경우의 수를 계산, 결괏값으로 최적의 수를 파악하는 것이었다.
이때 기계가 스스로 미로를 찾고 계산을 한다는 점에 많은 사람은 열광했다. 하지만, 현실 세계는 미로와 퍼즐처럼 간단하지 않았고 무수히 많은 변수가 존재했으며 현실 세계의 컴퓨터는 무력했다고 한다. 그렇게 1차 붐은 사라지고 인공지능에 겨울이 찾아오게 된다.
다음의 2차 인공지능 붐은 소프트웨어와 하드웨어의 발전으로 일어나게 되었다. 이 발전으로 인간이 기존에 보유하고 있던 지식을 처리할 수 있게 된 것이다.
컴퓨터에 특정 영역의 지식을 집어넣고 앞서 말한 추론을 하게 한 결과 그 분야의 전문가 수준의 판단을 하게 된 것이었다.
하지만 컴퓨터는 지식의 의미를 알지는 못했다. 그저 과제에서 키워드를 찾아 가장 확률이 높은 결괏값을 출력하는 것뿐, 인간은 쉽게 이해할 수 있는 언어적 표현을 컴퓨터는 알아차리기 어려웠기 때문이다. 또, 인간의 지식은 너무 방대해 인공지능에 전부 넣을 수는 없었기에 그렇게 또 2차 인공지능 붐이 사라지고 또다시 겨울이 찾아오게 된다.
그리고 마지막으로 지금의 인공지능을 만든 3차 인공지능 붐이 일어났다. 앞선 1차 그리고 2차 인공지능의 실패에도 불구하고 3차 인공지능 붐이 일어나게 된 이유는 머신러닝과 딥러닝이라는 기술이 생겼기 때문이다.
로봇 신문에 따르면 이때 입력 데이터에서 스스로 특징을 판별하고 특정 지식이나 패턴을 기억시키지 않아도 학습이 가능한 딥러닝이라는 기술이 생겼다고 한다.
이 기술을 쉽게 말하자면 과거를 통해 미래를 예측하는 기술들이고 과거의 데이터를 인공지능이 머신러닝과 딥러닝을 통하여 학습한 후 미래에는 어떤 행동을 해야 할지 예측하는 것이 3차 인공지능 붐의 핵심이었다.
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