AI 인공지능

인공지능 [Artificial Intelligence]

2025년 현재

1) 1950년대 ‘생각하는 기계’ 꿈꾸다!

• 주요 이벤트: 앨런 튜링의 ‘튜링 테스트’ 제안 (기계가 생각하는지 테스트하는 방법), 다트머스 워크숍 (AI라는 용어 탄생 및 본격 연구 시작!).
• 특징: “기계가 사람처럼 생각하고 문제를 풀 수 있을까?” 하는 순수한 호기심과 가능성에 대한 탐구 시기. 초창기에는 엄청 낙관적. “몇 년 안에 사람처럼 될 거야!” 이런 분위기? ㅎㅎ

2) 1950년대 후반 ~ 1970년대 초기 성공과 기대감 폭발!

• 주요 성과: 논리 추론, 기계 번역, 간단한 문제 해결 프로그램 등에서 초기 성공을 거뒀어. 똑똑해 보이는 프로그램들이 막 나오기 시작.
• 특징: 연구 자금도 빵빵하게 지원받고, AI 연구에 대한 기대감이 하늘을 찔렀어. 하지만 현실은… 복잡한 문제를 해결하기엔 계산 능력이나 데이터가 턱없이 부족하다는 한계에 부딪힘.

3) 1970년대 후반 실망과 침체

• 주요 원인: 초기 기대만큼 눈에 띄는 성과가 나오지 않고, 예산 대비 결과가 미미하다는 비판이 커졌어. 대규모 연구 자금이 삭감.
• 특징: AI 연구 자체가 거의 중단되거나 축소되는 시기. ‘AI 겨울’이라는 말이 이때 처음 나옴

4) 1980년대 실용적인 AI의 등장!

• 주요 기술: 특정 분야 전문가의 지식과 경험을 컴퓨터 시스템에 넣어 문제를 해결하는 ‘전문가 시스템(Expert System)’이 등장.
• 특징: 의료 진단이나 금융 자문 같은 특정 분야에서 꽤 유용하게 사용되면서 상업적인 성공을 거뒀어. AI가 드디어 돈을 벌기 시작한 거지! 다시 AI에 대한 관심이 살아남.

5) 1980년대 후반 ~ 1990년대 중반 또다시 찾아온 냉전…

• 주요 원인: 전문가 시스템이 너무 비싸고, 유지보수하기 어렵고, 특정 분야 외에는 확장하기 어렵다는 한계가 드러났어. 또다시 거품이 꺼지면서 자금 지원 축소.
• 특징: 이전 겨울처럼 연구 자체가 크게 줄진 않았지만, 대중의 관심이나 대규모 투자는 축소. 조용히 밑바닥 연구가 진행되던 시기

6) 1990년대 후반 ~ 2010년대 초반 데이터 학습의 시대!

• 주요 기술: 규칙 기반이 아니라 데이터에서 스스로 학습하는 ‘머신러닝(Machine Learning)’ 기법들이 발전하기 시작. 통계학이나 확률 이론을 활용한 접근 방식들이 주목. (서포트 벡터 머신, 결정 트리!)
• 특징: 인터넷 발달로 데이터가 많아지고, 컴퓨터 성능도 좋아지면서 머신러닝이 빛을 보기 시작했어. 검색 엔진, 스팸 필터, 추천 시스템 같은 실용적인 분야에서 성과를 내면서 AI가 다시 서서히 주목.

7) 2010년대 ~ 현재 딥러닝 혁명과 AI 전성기 폭발적인 발전!

• 주요 기술: 머신러닝 기법 중 하나인 ‘신경망(Neural Network)’을 여러 층으로 쌓아 올린 ‘딥러닝(Deep Learning)’ 기술이 결정적인 역할. 대규모 데이터(Big Data)와 GPU 같은 강력한 계산 장치의 발전이 뒷 받침.
• 특징: 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 분야에서 사람 능력을 뛰어넘거나 필적하는 혁신적인 성과가 막 쏟아짐! 알파고의 바둑 승리, 아이폰 시리, 구글 번역, 그리고 요즘 핫한 챗GPT의 딥러닝 발전으로 지금 우리가 AI 시대에 살고 있다고 느끼게 된 시점!

최신 AI 기술 중에서 뭐가 제일 대박인지 궁금하시죠?

요즘 AI 세상이 진짜 하루가 다르게 변하고 있어서 엄청 신기한 기술들이 막 쏟아져 나오고 있습니다!

내가 봤을 때 요즘 제일 핫하고 혁신적이라고 할 수 있는 AI 기술 발전 사례 몇 가지를 딱 찝어서 알려드릴께요!

1. 초거대 언어 모델 (Large Language Models, LLMs) 및 생성 AI:

• 이게 요즘 AI 판을 뒤흔들고 있는 주인공이지! 대표적으로 챗GPT 같은 애들인데, 사람이랑 대화하는 것처럼 자연스러운 글을 만들고, 소설도 쓰고, 코딩도 해주고, 질문에 답도 척척 해줌.
• 왜 혁신적일까?: 이전 AI보다 훨씬 방대한 데이터를 학습해서 말귀도 잘 알아듣고, 창의적인 결과물(글, 이미지, 코드 등)을 직접 만들어내는 능력이 엄청나게 발전했어. 단순히 정보를 찾는 걸 넘어, 새로운 걸 만들어내는 ‘생성 능력’이 진짜 확! 좋아진 거지. 이건 진짜 게임 체인저라고 할 수 있음.

2. AI 기반 신약 개발 및 과학 연구:

• AI가 과학 연구 분야에서도 미친 속도로 발전을 이끌고 있어. 예를 들어, 알파폴드(AlphaFold) 같은 AI는 단백질이 어떤 모양으로 접히는지 예측하는 걸 엄청나게 정확하고 빠르게 해내서 신약 개발이나 질병 연구에 혁명을 가져오고 있음.
• 왜 혁신적일까?: 복잡하고 시간이 엄청 오래 걸리던 과학 문제들을 AI가 순식간에 해결하거나 새로운 해결책을 제시해 줘. 이건 인류가 과학적 난제를 푸는 속도를 엄청나게 가속화시킬 잠재력이 있음!

3. AI 기반 예술 및 콘텐츠 생성:

• 달리(DALL-E), 미드저니(Midjourney) 같은 AI들 들어봤어? 말 몇 마디 글로 쓰거나 간단한 이미지를 보여주면, AI가 진짜 멋지거나 기발한 그림, 이미지, 때로는 짧은 영상이나 음악까지 뚝딱 만들어냄!
• 왜 혁신적일까?: 이건 AI가 인간의 ‘창의성’ 영역까지 침범하기 시작했다는 걸 보여주는 사례. 예술이나 디자인 같은 창작 분야에서 AI가 단순 보조 도구를 넘어 공동 창작자 또는 독립적인 창작 주체로 등장할 가능성을 열어줬지. 표현의 지평을 엄청나게 넓히고 있음.

4. 자율 주행 기술 및 로봇 공학의 발전:

• 완전히 자율적으로 움직이는 자동차나 복잡한 작업을 스스로 해내는 로봇 기술도 AI 덕분에 엄청 발전하고 있어. 주변 환경을 인식하고, 위험을 판단하고, 스스로 경로를 계획하는 능력이 점점 정교해지고 있음.
• 왜 혁신적일까?: 물리적인 세계에서 AI가 직접 행동하고 상호 작용하는 능력이 극적으로 향상되고 있다는 걸 의미해. 물류, 제조, 심지어 일상생활까지 엄청난 변화를 가져올 수 있는 기술.

이것 말고도 특정 산업 분야나 의료 분야에서도 AI의 혁신적인 발전 사례들이 엄청 많아서 특히 ‘생성 AI’ 가 요즘은 거의 모든 분야에 영향을 미치고 있다고 봐도 될 정도로 계속 진행 중입니다 !

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