AI의 역사는 ‘분류’의 역사다
[AI의 역사를 설명하고 있는 모 (출처 : 코리아비즈니스리뷰)]
오늘날 우리가 사용하는 AI는 단순한 기술이 아니라 진화의 결과다.
1950년대부터 시작된 인공지능 개발은 단순한 규칙 기반 시스템에서, 인간처럼 말하고 그리는 생성형 AI로 발전해왔다.
AI의 ‘분류’는 이 기술이 어떻게 발전했는가를 이해하는 가장 중요한 출발점이다.
1. AI의 태동기 (1950~1980년대)
1950년, 앨런 튜링은 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문을 던지며 AI 담론의 시작을 알렸다.
1956년 다트머스 회의에서 'Artificial Intelligence'라는 용어가 최초 등장했다.
이 시기의 AI는 사람이 직접 만든 규칙에 따라 작동하는 규칙 기반 시스템이 중심이었다.
주로 체스 프로그램, 계산기, 자동화 응답 시스템 등에 활용되었지만 유연성이 부족했고, AI에 대한 기대가 꺾이는 'AI 겨울'로 이어졌다.
2. 기계학습의 등장 (1980~2000년대)
데이터와 컴퓨팅 파워가 증가하면서 규칙이 아닌 데이터를 기반으로 학습하는 기계학습이 등장했다.
기계학습은 사람의 개입 없이 알고리즘이 패턴을 찾아내는 구조로, 추천 시스템, 스팸 필터, 신용카드 이상거래 탐지 등에 활용되었다.
대표 기법으로는 지도학습, 비지도학습, 강화학습이 있으며 KNN, 의사결정트리, SVM 등이 활용되었다.
3. 딥러닝 시대의 도래 (2012년~)
2012년 이미지넷 대회에서 딥러닝 모델이 압도적 성과를 내며 AI 제2의 부흥기가 시작됐다.
딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망을 다층으로 구성해 영상, 음성, 언어까지 인식할 수 있게 했다.
CNN은 이미지 분석, RNN은 음성 및 순차 데이터, GAN은 이미지 생성에 활용되며, 의료, 자율주행, 보안, 예술 등 거의 모든 산업으로 확장되었다.
4. 생성형 AI의 폭발 (2020년 이후)
2020년 GPT-3를 시작으로 생성형 AI 시대가 열렸다.
ChatGPT의 출시(2022년), GPT-4(2023), GPT-4o(2024)까지 이어지며 AI는 단순 응답을 넘어 창작과 추론을 할 수 있게 되었다.
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 코드 등 다양한 콘텐츠를 생산하며, 마케팅, 교육, 디자인, 엔터테인먼트 등 전 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있다.
이전까지의 AI가 정답을 "고르는" 기술이었다면, 이제는 정답을 "만드는" 기술로 전환된 것이다.
5. AI 분류 체계 요약
기능 기준
- 약인공지능: 특정 작업만 수행 (예: 음성인식, 번역기)
- 강인공지능: 인간처럼 추론 가능 (이론상 존재)
- 초인공지능: 인간 능력을 초월한 AI (개념적 존재)
기술 방식 기준
- 규칙 기반: 사람이 직접 조건을 넣는 전통 AI
- 기계학습: 데이터로부터 스스로 학습
- 딥러닝: 인공신경망 기반의 고도화된 기계학습
출력 기준
- 판별형 AI: 정답을 분류하거나 예측 (예: 이 메일이 스팸인가?)
- 생성형 AI: 정답을 창작하거나 생성 (예: 시를 써줘)
데이터 처리 기준
- 텍스트 AI: GPT, Claude 등
- 이미지 AI: DALL·E, Midjourney 등
- 음성 AI: Whisper, ElevenLabs 등
- 멀티모달 AI: GPT-4o, Gemini 등 다양한 형태를 동시에 이해하고 생성
K지식사전 요약
AI는 1950년대 규칙 기반 시스템에서 시작해 데이터 중심의 기계학습, 인간 수준의 인식을 구현하는 딥러닝, 그리고 오늘날 콘텐츠를 창작하는 생성형 AI에 이르기까지 끊임없이 진화해 왔다.
AI를 올바로 이해하려면, 단순히 ‘똑똑하다’는 개념을 넘어서 그 기술이 어떤 원리로 작동하고 어떤 시대적 흐름 속에서 나왔는지를 보는 시각이 필요하다.
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