최근 딥러닝에 대해 공부를 하고 있으며, 이를 기록하기 위해서 정기적인 포스팅을 할 계획입니다. 그 첫번째로 인공지능의 발전사와 주요 이슈에 대해서 정리하면서 여러분과 공유하고자 합니다.
시대 별 인공지능 붐
인공지능 붐은 3차에 거쳐 나눌 수 있습니다. 초창기 인공지능은 단순 퍼셉트론을 이용해서 패턴인식을 할 수 있는 수준이었으나 Back Propagation, 초기화 기법, 활성화 함수 들을 개선하면서 잘 알려져 있는 지금의 알파고 까지 이르렀습니다.
# 1960~1980년 : 1차 인공지능 붐
전문가 시스템이 주요 관심 대상으로, 전문가 시스템은전문가가 수행하는 조건 판단을 프로그램화해서 문제를 처리하는 방법입니다.
# 1980~2000년 : 2차 인공지능 붐
초기 신경망의 한계를 확인한 시기로, 이 시기 이전의 신경망 연구는 단순 퍼셉트론을 이용한 패턴인식 알고리즘을 만드는 수준이었습니다.
# 2000~2010년 : 3차 인공지능 붐
통계 기반 기계학습과 분산 처리 기술의 발전 기간으로, 이후 기계학습, 딥러닝 알고리즘 등으로 진화하여 현재까지 발전되었습니다.
년도 별 주요 이슈
인공지능이란 단어는 1956년 다트머스 회의에서 처음 사용된 후, 위에서 설명한 시대를 거쳐 현재 사용하는 인공지능까지 이르렀습니다. 우리가 잘 알고있는 인공지능은 2016년 이세돌과의 바둑 대국에서 승리하였지만, 최초의 인간계를 이긴 인공지능은 IBM의 딥블루라고 볼 수 있습니다. IBM 딥블루는 세계 체스 챔피언을 이기면서 인간계에게 패배를 안겼습니다.
1956년 : 다트머스 컨퍼런스, 인공지능 용어 첫 사용
1997년 : IBM 딥블루가 세계 체스 챔피언 대결 승리
2010년 : 구글이 인공지능 자율주행차 시험 운전 시작
2012년 : 구글 인공지능이 고양이 이미지 인식 시작
2016년 : 구글 알파고, 이세돌 바둑 대결 승리
구글 알파고는 인간의 바둑 기보를 학습데이터를 사용한 강화학습이었지만, 최근 구글 알파고 제로는 인간과의 대국을 기반으로 제로 베이스에서 강화학습을 시켰는데 알파고보다 성능이 뛰어납니다. 이는 지금까지 인간계에서 사용하는 바둑 패턴과는 다른 형태로, 인공지능이 인간의 생각을 뛰어넘을 수 있다는 것을 보여주는 단적인 예입니다.
마무리
이번 포스팅에서는 인공지능의 발전사에 대해 알아보았습니다. 사실, 인공지능의 발전은 딥러닝 알고리즘을 학습하면서 진화하다가 멈췄다가를 반복하면서 발전해왔습니다. 기회가 있다면 위와 같은 알고리즘 발전사에 대해 자세히 포스팅하겠습니다.
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