인공지능 (Artificial Intelligence)의 정의와 발전역사

인공지능(AI)은 현재 우리 생활과 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 그러나 AI의 발전은 단기간에 이루어진 것이 아니라 긴 역사와 노력을 거쳐 이루어져 왔습니다.

인공지능(Artificial Intelligence)은 "기계로 구현한 지능"을 뜻합니다.

"인간의 학습 능력과 지능의 특징들을 정확하게 기술하면

이것을 모방할 수 있는 기계를 만들 우 있다." 라고 정의

인공지능의 다양한 정의

연구자 및 기관	정의	핵심 키워드
Ray Kurzweil(1990)	인간에 의해 수행될 때 필요한 지능에 관한 기능을 제공하는 기계를 만드는 작업	지능,기계
Rich & Knight(1991)	컴퓨터가 특정 순간에 사람보다 더 효율적으로 작업이 가능하도록 만드는 연구	효율성
Luger & Stubblefield(1993)	지능적인 행동의 자동화에 관한 컴퓨터 과학의 한 부문	지능자동화 컴퓨터과학
가트너(Gartner)	인간을 대체, 인지능력을 제고, 인간의 의사소통 통합, 복잡한 콘텐츠의 이해, 결론을 도출하는 과정 등 인간이 수행하는 것을 모방하는 기술	인지능력,모방
한국정보화진흥원(NIA)	인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 이해능력 등을 실현한 기 술	학습,추론,지각,이해능력
창조경제연구회(2016)	학습을 통하여 예측과 맞춤의 가치를 제공하는 최적화 시스템	학습,예측,맞춤,최적화

- 계산주의는 인간이 보유한 지식을 컴퓨터로 표현하고 이를 활용해 현상을 분석하거나 문제를 해결하는 지식기반시스템

- 1950년대 존 매카시를 비롯하여 마빈 민스키(Marvin Minsky), 나다니엘 로 체스터(Nathaniel Rochester), 클로드 새넌(Claude Shannon) 등 당시 최고 의 정보과학자들이 다트머스대학교에 모여 계산주의 인공지능을 연구

- 컴퓨팅 성능 제약으로 계산기능(연산기능)과 논리체계의 한계, 데이터 부족 등의 근본적인 문제에 직면하여 결국 계산주의 연구는 기대에 부응하지 못함

- 연결주의는 지식을 직접 제공하기보다 지식과 정보가 포함된 데이터를 제공하고 컴퓨터가 스스로 필요한 정보를 학습

- 연결주의는 인간의 두뇌를 모사하는 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 한 모델, 연결주의 시대의 인공지능은 인간과 유사한 방식으로 데이터를 학습하여 스스로지능을 고도화

- 연결주의는 막대한 컴퓨팅 성능과 방대한 학습데이터가 필수적이나 당시에도이들이 부족하여 비즈니스 활용 측면에서 한계가 있음, 연결주의 시대도 학습에 필요한 빅데이터와 컴퓨팅 파워의 부족이라는 한계를 극복하지 못함

- 2010년 이후 GPU(Graphic Processing Unit, 그래픽 프로세서)의 등장과 분산처리기술의 발전으로 계산주의와 연결주의 시대의 문제점인 방대한 양의 계산문제를 대부분 해결

- 최근의 인공지능은 딥러닝(deep learning, 심층학습)의 시대,딥러닝 역시 연결주의 시대와 동일하게 신경망을 학습의 주요 방식으로 사용

- 신경망의 기본 구조인 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 다수의 숨겨진 은닉층(hidden layer)으로 구성된 신경망을 딥 뉴럴 네트워크 (Deep Neural Networks, 심층신경망)라고 부르면서 딥러닝 용어가 탄생

- 최근에는 4차 산업혁명 기술력의 급성장, 혁신적 알고리즘의 등장, 그리고 분산컴퓨팅, 특히 GPU의 발전으로 딥러닝 기술이 진보하고 있다.

- 현재 딥러닝은 음성인식, 이미지인식, 자동번역, 그리고 무인주행(자동차, 드론) 등에 큰 성과를 나타내고 있으며 의료, 법률, 세무, 교육, 예술 등 다양한 범위에서 활용

지금까지는 간단히 인공지능의 역사에 대해 알아봤습니다.

다음 포스팅부터는 인공지능의 유형은 어떤 종류가 있는지, 머신러닝과 딥러닝의 차이는 뭔지 등등 좀 더 자세히 인공지능에 대해 알아보겠습니다.

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참고자료