AI는 새로운 기술이 아니다: 얼마나 오래된 기술인지 알아보자

AI는 상당히 새로운 것처럼 보일 수 있지만 AI의 역사는 생각보다 훨씬 더 오래전으로 거슬러 올라갑니다.

주요 시사점

인공 지능의 사용은 지난 10년 동안 대부분의 산업에서 증가해 왔으며 이 기술은 많은 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 AI는 상당히 새로운 개발입니까, 아니면 그 뿌리가 훨씬 더 이른 시기에 시작되었습니까? AI의 실제 나이는 다음과 같습니다.

AI는 언제 개념화되었는가?

기계가 의식을 얻거나 적어도 인간의 행동을 모방한다는 아이디어는 아주 오래 전에 나왔습니다. 가장 기본적인 형태로 AI에 대한 아이디어는 인간이 인간과 유사한 존재를 창조한다는 아이디어가 시인 헤시오도스의 탈로스 이야기에서 쓰여졌을 때 고대 그리스인에 의해 처음 등장했습니다.

다음 세기에는 파라셀수스가 그의 작품 '사물의 본질'에서 "인공 인간"의 창조에 대해 논의한 것과 같이 인간과 유사한 인공 창조물에 대한 더 많은 이야기, 예측 및 신화가 기록되었습니다. 20세기 중반이 되어서야 인공지능이라는 개념이 현실화되었습니다.

AI의 창조

인공 지능을 사용하여 작동하는 최초의 시스템은 1955년 Herbert Simon, Clifford Shaw 및 Allen Newell에 의해 만들어졌으며 논리 이론가라고 명명되었습니다. 정치과학자이자 사회학자인 사이먼(Simon)은 컴퓨터 과학자인 휴웰(Hewell)과 함께 특정 인간의 사고 과정을 인위적으로 모방하기 위해 논리 이론가(Logic Theorist)를 개발했습니다. 프로그램 자체는 당시 RAND에서 근무하던 컴퓨터 프로그래머 Shaw가 작성했습니다. 1955년 논리이론가가 개발될 당시에는 아직 '인공지능'이라는 용어조차 만들어지지 않았습니다. 이것은 1년 후 John McCarthy로부터 나올 예정이었습니다.

Logic Theorist는 인간의 기술을 사용하여 수학적 문제를 해결하도록 특별히 설계되었으며 이를 통해 인간 정신의 기본 버전을 시뮬레이션합니다. Logic Theorist 주제에 관한 2006년 학술 기사에서 언급했듯이, 이 프로그램은 "아마도 복잡한 문제를 해결하는 사람들의 능력의 일부 측면을 시뮬레이션한 최초의 작업 프로그램"이었습니다.

AI는 어떻게 진화했나

최초로 만들어진 AI 시스템과 오늘날 우리가 보는 AI 시스템은 서로 크게 다릅니다. 기술에 대한 이해가 높아짐에 따라 우리는 시간이 지남에 따라 AI의 기능을 지속적으로 향상시킬 수 있었고, 이는 오늘날 우리가 볼 수 있는 인상적인 AI 기반 도구로 자리 잡았습니다. 그러나 이것은 쉬운 여정이 아니었습니다.

HODS의 설명에 따르면, 1970년대와 1980년대에 AI Winter(20년대 후반에 만들어진 용어)로 알려진 기간이 시작되었습니다. 이 기간에는 당시 존재했던 컴퓨팅 성능의 한계로 인해 AI 시스템의 개발 및 개선이 정체되었습니다. 과학자들이 중요한 발전을 이루는 데 필요한 재정적 지원을 받지 못했기 때문에 AI 연구에 대한 자금 지원 감소도 이러한 침체에 기여했습니다.

그러나 80년대 후반이 되면서 이러한 동결이 녹기 시작했고 AI 개발이 다시 증가하기 시작했습니다. 머신러닝 훈련 알고리즘인 역전파(Backpropagation)가 이러한 부활의 촉매제 역할을 했습니다.

역전파는 1970년 Paul Werbos에 의해 처음 소개되었습니다. Werbos는 자신의 논문 'Recurrent Gas Market Model에 대한 적용을 통한 역전파의 일반화'에서 역전파의 작동 방식을 분석하고 알고리즘의 몇 가지 가능한 적용에 대해 논의했습니다. 간단히 말해서, 역전파를 통해 신경망은 최상의 출력을 위한 올바른 경로를 조정하고 선택할 수 있습니다. 이 과정에서 신경망은 과거 성능을 기반으로 가중치와 편향을 변경하여 연결의 관련성을 변경할 수 있습니다(경사하강법이라고도 함).

1980년대에는 역전파의 구현을 통해 연구자들이 인공 신경망(ANN)을 효율적으로 훈련할 수 있게 되었는데, 이는 AI 분야에서 큰 진전이었습니다. 향후 몇 년 동안 오늘날 우리가 볼 수 있는 많은 AI 도구에 중요한 기술인 자연어 처리(NLP)의 개선을 포함하여 AI 시스템에 몇 가지 주요 발전이 이루어졌습니다.

세기가 바뀌면서 AI는 더욱 발전할 예정이었습니다. 2000년대에는 검색 알고리즘, 소셜 미디어 맞춤화, 금융 산업의 알고리즘 거래 등 AI의 도움으로 많은 중요한 기술이 만들어지거나 크게 개선되었습니다. 2000년대 AI에 있어 주목할 만한 많은 순간 중에는 IBM Watson이 있었습니다.

IBM Watson은 2006년 연구 프로젝트로 시작하여 수많은 놀라운 성과를 거두었습니다. 그러한 결과 중 하나인 Watson 슈퍼컴퓨터는 AI를 사용하여 대부분의 기존 컴퓨터가 답할 수 없었던 질문에 답했습니다.

왓슨은 기능을 수행하기 위해 자연어 처리, 머신러닝, 다양한 추가 기술을 구현한 QA(질문응답) 슈퍼컴퓨터로, 2011년 '제퍼디!' 게임에서 1위를 차지하며 주류의 악명을 얻었다.

2010년대에도 AI의 상황은 둔화되지 않았으며, 2010년대 중후반의 발전으로 인해 데이터를 수신하고 분석하는 방법이 완전히 바뀌었습니다. 그럼 여기서 무슨 일이 일어났나요?

AI 투데이

Statista 연구에 따르면 오늘날 전 세계 AI 시장의 가치는 2조 달러가 넘습니다. 2026년까지 시장은 5조 달러를 초과할 것으로 예상되며, 이 숫자는 시간이 지남에 따라 계속 증가할 것으로 예상됩니다.

아마도 오늘날 우리 세계에서 가장 주목할만한 AI의 예는 LLM(대형 언어 모델)으로 알려진 AI 아키텍처를 기반으로 하는 널리 인기 있는 챗봇인 ChatGPT일 것입니다. 2010년대 후반 내내 LLM은 AI 발전의 최전선에 서 있었습니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 사용하여 학습하고 인간 언어를 처리하고 관련성과 언어 연결을 식별하며 효과적인 응답을 제공하도록 가르치는 일종의 신경망입니다.

최초의 진정한 LLM은 2017년 Google에서 개발되었으며 검색 결과를 개선하는 데 사용되는 알고리즘인 BERT의 형태로 출시되었습니다. BERT, 즉 Transformers의 양방향 인코더 표현을 사용하면 Google에서 사용자의 검색 입력을 더 잘 해석할 수 있어 더욱 관련성이 높고 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.

BERT는 오늘날에도 여전히 Google에서 사용되고 있지만 더 이상 유일한 LLM이 아닙니다. 이전에 언급했듯이 ChatGPT는 광범위한 기능을 갖추고 거의 모든 사람이 사용할 수 있기 때문에 현재 가장 잘 알려진 LLM 중 하나입니다. ChatGPT는 사실적인 질문에 답할 수 있을 뿐만 아니라 텍스트를 분석 및 번역하고, 창의적인 콘텐츠를 생성하고, 코드를 작성하는 등의 작업도 수행할 수 있습니다.

ChatGPT는 개발사인 OpenAI가 개발한 GPT(Generative Pre-trained Transformer)를 사용하여 이를 수행합니다. 변환기는 신경망이 맥락을 도출하기 위해 주어진 프롬프트에서 각 단어의 중요성을 결정할 수 있도록 해주기 때문에 LLM에 필수적입니다. 그러면 LLM이 유용한 응답을 제공할 수 있습니다.

GPT-3.5 및 GPT-4는 OpenAI에서 현재 사용 가능한 기술 버전으로, 전자는 완전히 무료이고 후자는 월 20달러의 유료화를 지원합니다. OpenAI의 ChatGPT LLM과 함께 Claude 및 Google Bard를 포함한 다양한 다른 LLM 기반 챗봇도 사용할 수 있습니다.

그러나 AI는 가상 비서와 같은 다른 많은 기술에도 사용됩니다. Siri, Alexa, Google Assistant 및 Cortana는 모두 AI를 사용하여 사용자의 음성 명령을 더 잘 이해합니다. 게다가 소셜 미디어, 온라인 소매업체 및 유사한 플랫폼에서 얻을 수 있는 추천도 AI를 기반으로 하는 경우가 많습니다. 당신은 자신도 모르게 AI와 여러 번 접촉했을 가능성이 높습니다.

AI의 미래

AI의 미래는 AI의 잠재력이 본질적으로 무한하다는 사실 때문에 많은 우려를 불러일으키는 주제입니다. 기술이 발전함에 따라 AI 시스템은 더 큰 컴퓨팅 성능, 더 완벽한 신경망 및 전반적인 기능을 향상시킬 수 있습니다. 우리는 AI의 보다 현실적인 미래 적용부터 시작해 보다 공상과학적인 측면을 살펴볼 것입니다.

최근 몇 년 동안 AI는 고객에게 자율주행을 도입하려는 자동차 브랜드의 초점이 되었습니다. 이에 대한 가장 주목할만한 예는 Tesla의 Autopilot 기능에 대한 AI 작업입니다.

보다 개념적인 측면에서 AI는 언젠가 인간 지능을 충족하거나 능가할 잠재력을 갖게 될 수도 있습니다. AI의 성장과 진화가 멈출 수 없게 되는 시점을 가리키는 용어인 '특이점(Singularity)'에 대해 들어보셨을 것입니다. 이는 AI 시스템이 스스로 진화하고 인간 지능의 수준을 통과할 수 있기 때문에 발생하는 결과일 수 있습니다. 즉, 더 이상 개발을 위해 인간이 훈련하거나 프로그래밍할 필요가 없습니다. 이는 많은 사람들이 인간이 AI 기술에 대한 통제력을 상실하는 지점으로 간주됩니다.

오늘날에도 AI는 일부 환경에서 인간의 성능을 능가합니다. Our World In Data의 연구에 따르면 AI 시스템은 2010년대 중후반부터 이미지 인식, 언어 이해 등 다양한 작업에서 인간을 능가할 수 있었습니다. 이는 AI가 이미 특정 영역에서 인간의 능력을 능가할 잠재력을 갖고 있음을 보여줍니다.

향후 몇 년 안에 AI 기반 챗봇의 기능과 정확성이 향상될 수 있으며 거의 모든 산업 분야에서 AI의 존재감이 높아질 가능성이 높습니다.

AI는 의심할 여지없이 세상을 변화시켰습니다

AI가 인간의 두뇌를 실제로 모방하기까지는 아직 갈 길이 멀지만, 이 기술은 이미 세상을 변화시켰습니다. AI가 앞으로 어떻게 발전할지는 알 수 없고, AI가 인간 지능을 뛰어넘는가에 대한 의문도 여전히 제기되고 있다. 그러나 AI가 이미 온라인 환경을 변화시켰고 인류 전체의 미래를 변화시켰다는 점에는 의심의 여지가 없습니다.