[금융기초] 미국의 인공지능(AI) 진화 발달과정의 시대순 핵심 정리

소개

 인공지능(AI)은 수십 년 동안 매력적인 호기심의 주제였습니다. 다트머스 AI 컨퍼런스의 AI 연구 초기부터 최첨단 기계 학습 기술의 현시대에 이르기까지 미국에서의 AI 발전은 주목할 만한 했으며 비약적인 발전을 보여주었습니다. 이번 포스팅에서는 AI의 역사의 흐름을 형성한 저명한 기업과 연구자들의 기여를 강조하면서 미국에서의 AI의 연대적 진화를 심도 있게 살펴볼 것입니다.

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• 1. 다트머스 AI 컨퍼런스 - AI 연구의 탄생 (1956)

 인공지능의 역사는 1956년 여름 뉴햄프셔의 다트머스 대학에서 시작되었습니다. 다트머스 인공지능 컨퍼런스로 알려진 이 역사적인 사건은 공식적인 학문으로서 인공지능 연구의 탄생을 기념했습니다. 록펠러 재단에 의해 후원되는 이 컨퍼런스는 종종 "인공지능의 아버지"라고 불리는 컴퓨터 과학자 존 매카시에 의해 조직되었습니다.

 

 다트머스 인공지능 컨퍼런스에서, 한 그룹의 선견지명 있는 연구자들이 "생각하는 기계"를 만들 수 있는 가능성을 탐구하기 위해 모였습니다. "인공지능"이라는 용어는 인간과 같은 지능을 보여줄 수 있는 기계를 개발하는 노력을 설명하기 위해 이 컨퍼런스 동안 만들어졌습니다.

 

 그 회의의 참석자들은 다른 사람들 중에서도 마빈 민스키, 나다니엘 로체스터, 클로드 섀넌, 앨런 뉴웰과 같은 저명인사들을 포함했습니다. 그들의 토론은 미래의 인공지능 연구를 위한 기초를 마련했고 이 떠오르는 분야에서 수십 년간의 탐험의 방향을 정했습니다.

 

• 2. IBM의 초기 기여 - 논리 이론가와 그 이상(1950-1960년대)

 다트머스 AI 컨퍼런스 이후 AI가 견인력을 얻으면서 여러 기관이 연구 개발에 투자하기 시작했습니다. AI의 초기에는 저명한 기술 회사인 IBM이 중요한 역할을 했습니다.

 

 1955년, 다트머스 인공지능 회의의 주요 인물들 중 두 명인 Allen Newell과 Herbert A. Simon은 세계 최초의 인공지능 프로그램인 논리 이론가를 개발했습니다. 논리 이론가는 일련의 논리 규칙을 사용하여 수학적 정리를 증명하도록 설계되었습니다. 이 선구적인 성과는 기계가 이전에 인간만의 것이라고 생각되었던 지적인 작업을 수행할 수 있다는 것을 증명했습니다.

 

 논리 이론가의 성공을 바탕으로, IBM은 AI 연구에 대한 기여를 계속했습니다. 1960년대에, 그 회사는 가능한 해결책을 검색함으로써 광범위한 문제를 해결할 수 있는 AI 프로그램인 일반 문제 해결자 (GPS)를 개발했습니다. GPS는 미래의 AI 시스템을 위한 기반을 마련했고 특정한 해결책을 다른 것보다 우선시하는 문제 해결 전략인 "발견"의 개념을 도입했습니다.

• 3. 스탠포드 AI 연구소의 탄생 (SAIL) - AI 연구 발전 (1962)

 1962년, 스탠포드 AI 연구소 (SAIL)가 스탠포드 대학에 설립되었습니다. 그 연구소는 AI 연구의 주요 센터가 되었고 수년에 걸쳐 그 분야의 발전에 크게 기여했습니다. SAIL의 설립은 다트머스 AI 회의를 조직하는 데 중추적인 역할을 했던 존 매카시에 의해 주도되었습니다.

 

 SAIL에서 연구원들은 자연어 처리, 로봇 공학 및 지식 표현을 포함하여 AI의 다양한 측면을 탐구했습니다. SAIL의 주요 성과 중 하나는 간단한 작업을 수행할 수 있는 초기 로봇 암인 Stanford Arm의 개발이었습니다. 이 작업은 로봇 공학 및 자동화에서 더 많은 발전을 위한 기반을 마련했습니다.

 

• 4. 로봇 쉐이키 - AI, 모바일화 (1966)

 1960년대 후반, 인공지능 연구는 Shakey the Robot의 탄생과 함께 중대한 도약을 했습니다. Stanford Research Institute (현재 SRI International)에서 개발된 Shakey는 환경과 행동에 대한 이유를 탐색할 수 있는 능력을 갖춘 세계 최초의 이동 로봇이었습니다.

 

 Shakey의 디자인은 텔레비전 카메라, 거리 측정기 및 다양한 센서를 통합하여 주변 환경을 인식했습니다. 그것은 실시간으로 행동을 계획하고 결정을 내리기 위해 컴퓨터 프로그램을 사용했습니다. Shakey의 움직임은 느리고 체계적이었지만 로봇공학과 인공지능 인식에서 획기적인 성과를 나타냈습니다.

 

• 5. 전문가 시스템 시대 - 전문 영역의 인공지능 (1970년대-1980년대)

 1970년대와 1980년대에는 특정 영역에서 인간의 전문성을 모방하는 것에 초점을 맞춘 AI의 하위 분야인 전문가 시스템이 등장했습니다. 전문가 시스템은 인간 전문가의 의사 결정 과정을 시뮬레이션하고 지식 기반을 통해 추론하여 복잡한 문제를 해결하도록 설계되었습니다.

 

 이 시대 동안 여러 회사가 전문가 시스템 개발에 상당한 기여를 했습니다. 주목할 만한 회사 중 하나는 1981년에 설립된 Symbolics였습니다. Symbolics는 최초의 AI 회사가 되었고 AI 프로그래밍에 최적화된 LISP 기계를 개발하는 데 전문화되었습니다.

 

 LISP(List Processing)는 기호 처리 및 재귀를 지원하기 때문에 AI 연구에서 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 기호의 기계는 AI 응용을 발전시키는 데 중요한 역할을 했고 연구 기관과 산업에서 널리 사용되었습니다.

 

 전문가 시스템 시대의 또 다른 영향력 있는 회사는 XCON으로, 디지털 장비 회사(DEC)에서 개발되었습니다. XCON은 고객의 요구에 따라 컴퓨터 시스템을 구성하도록 설계된 전문가 시스템이었습니다. XCON의 성공은 복잡한 의사 결정 작업에서 AI의 실제적인 적용을 보여주었습니다.

 

• 6. 뉴럴 네트워크의 등장 - 기계학습의 발전 (1980년대-1990년대)

 1980년대와 1990년대에 인간 뇌의 기능에 의해 영감을 받은 인공지능의 한 분야인 신경망에 대한 관심이 다시 떠오르는 것을 목격했습니다. 신경망은 가중치가 있는 연결을 통해 정보를 처리하고 전송하는 상호 연결된 노드, 즉 "신경"으로 구성됩니다.

 

 이 기간 동안, 연구원들은 패턴 인식, 음성 인식, 기계 번역과 같은 작업을 위한 다양한 신경망 구조와 알고리즘을 탐구했습니다. 카네기 멜론 대학과 NEC Corporation과 같은 회사들은 신경망 연구를 발전시키는 데 중요한 역할을 했습니다.

 

 1986년, 신경망의 선구자인 제프리 힌튼은 다층 신경망의 보다 효율적인 훈련을 가능하게 한 역전파 알고리즘을 도입했습니다. 역전파 알고리즘은 신경망의 성능을 크게 향상시켰고 기계 학습 응용 분야에 더 광범위하게 채택될 수 있는 길을 닦았습니다.

 

• 7. 인공지능 겨울 - 도전과 좌절 (1990년대)

 AI 연구의 놀라운 진전에도 불구하고, 그 분야는 흔히 "AI 겨울"이라고 알려진 1990년대 후반에 관심과 자금이 줄어든 시기를 경험했습니다. "AI 겨울"이라는 용어는 AI에 대한 열정이 기술적인 능력을 능가하여 환멸과 AI 연구에 대한 투자 감소로 이어진 시기를 말합니다.

 

 비현실적인 기대, 제한된 컴퓨팅 능력, 주요 AI 영역의 돌파구 부족을 포함하여 여러 요소가 AI 겨울에 기여했습니다. 그 결과, 많은 AI 프로젝트가 보류되었고 AI 연구를 위한 자금이 감소했습니다.

 

 하지만, AI 겨울은 AI 커뮤니티에 귀중한 교훈을 제공했습니다. 그것은 현실적인 기대, 꾸준한 발전, 그리고 AI 기술을 발전시키기 위한 장기적인 헌신의 중요성을 강조했습니다.

 

• 8. IBM의 딥 블루 - AI의 체스에서의 승리 (1997)

 1997년, IBM의 딥 블루가 지배적인 세계 체스 챔피언인 게리 카스파로프를 6게임 경기에서 이겼을 때 AI는 전세계적으로 대서특필되었습니다. 체스 경기를 위해 특별히 설계된 슈퍼 컴퓨터인 딥 블루는 복잡한 문제 해결과 전략적인 사고에서 AI의 힘을 보여주었습니다.

 

 높은 수준의 인지 능력이 필요한 과제를 해결하는 데 있어 AI의 잠재력을 보여주었기 때문에 딥 블루의 승리는 AI 역사에 획기적인 순간이었습니다. 딥 블루의 성공은 AI 알고리즘에 대한 추가적인 연구와 더 정교한 AI 시스템의 개발에 영감을 주었습니다.

 

• 9. 구글의 강화된 학습 - 알파고의 승리 (2013)

 2013년, 구글은 강화 학습 전문 영국 AI 회사인 딥마인드를 인수함으로써 AI 분야에서 큰 움직임을 보였습니다. 강화 학습은 에이전트가 보상 신호를 최대화하기 위해 환경에서 행동을 취하는 것을 배우는 기계 학습의 한 종류입니다.

 

 딥마인드의 알파고는 딥 강화 학습에 의해 구동되며 2016년 세계 바둑 챔피언 이세돌을 5게임에서 이겼을 때 역사를 만들었습니다. 천문학적인 수의 가능한 움직임을 가진 보드 게임인 바둑은 오랫동안 인공지능이 숙달하기 가장 어려운 게임 중 하나로 여겨졌습니다.

 

 이세돌에 대한 알파고의 승리는 복잡한 작업에서 초인적인 수행을 달성하는 데 있어 강화 학습과 심층 신경망의 잠재력을 보여주었습니다. 이 성과는 게임에서 로봇 공학 및 자율 시스템에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 AI에 대한 새로운 가능성을 열었습니다.

 

• 10. 일상 속 AI 통합 - AI의 유비쿼터스 존재감(현재)

 오늘날, 인공지능은 우리의 일상 생활의 필수적인 부분이 되었습니다. 아마존, 구글, 마이크로소프트, 그리고 애플과 같은 회사들은 다양한 제품과 서비스에 인공지능 기반의 솔루션을 통합했습니다. 인공지능 알고리즘은 전자 상거래 플랫폼에서 개인화된 추천을 이끌어내고, 검색 엔진 결과를 향상하며, 시리와 알렉사와 같은 가상 비서를 작동시킵니다.

 

 의료 산업에서, 인공지능은 의료 데이터를 분석하고, 진단을 돕고, 환자 치료 결과를 개선하기 위해 사용되고 있습니다. 인공지능 기반의 자율 주행 차량은 교통 수단을 변화시키는 최전선에 있고, 운전을 더 안전하고 효율적으로 만듭니다.

 

 AI의 영향력은 거래 전략을 최적화하고, 사기를 탐지하고, 고객 서비스를 개선하는 금융과 같은 산업으로 확장됩니다. 엔터테인먼트에서, AI는 비디오 게임을 향상시키고 영화에서 실제와 같은 컴퓨터 생성 이미지 (CGI)를 만드는 것을 돕습니다.

 

 일상 생활에서 AI의 통합은 이 기술의 사회에 대한 엄청난 영향을 강조합니다. 그것의 적용은 광범위한 분야에 걸쳐 있으며, AI를 21세기의 가장 혁신적인 기술 중 하나로 만듭니다.

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결론

 미국에서의 인공 지능의 발전은 선구적인 연구, 획기적인 혁신, 그리고 때때로 좌절로 특징지어지는 매혹적인 여행이었습니다. 1950년대의 다트머스 AI 컨퍼런스부터 유비쿼터스 AI 통합의 현시대까지, 선견지명 있는 기업들과 연구자들은 이 기술을 발전시키는데 중추적인 역할을 해왔습니다.

 

 인공지능의 진화는 인간의 독창성과 인내에 대한 증거였습니다. 인공지능이 계속해서 진화하면서, 그것은 지능형 기계가 인간과 함께 작동하고 우리의 능력을 증강하고 이전에는 상상할 수 없었던 방식으로 진보를 이끄는 미래를 형성할 가능성을 가지고 있습니다.

 

 우리가 새로운 AI 혁명의 전조에 서 있을 때, AI의 잠재력과 도전에 대한 균형 잡힌 관점을 유지하는 것이 필수적입니다. 윤리적 고려, 데이터 프라이버시, 그리고 AI의 책임 있는 사용을 보장하는 것은 이 기술이 사회에 어떻게 영향을 미치는지를 결정할 중요한 요소입니다.

 

 미국은 AI 연구와 혁신의 최전선에 머물러 있으며, 우리가 인류의 향상을 위해 AI의 잠재력을 마음껏 펼칠 수 있는 것은 협업과 책임 있는 개발, 지속적인 호기심을 통해서입니다. AI의 여정은 이제 시작된 것일 뿐이며, 우리가 함께 이 변혁적인 탐구에 착수하면서 미래는 무궁무진한 가능성을 안고 있습니다.