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1. 인공지능(AI)의 개념 및 역사
1.1. 인공지능의 정의
AI라고 불리는 "인공지능"은 인간의 지능적 행동을 모방하여 컴퓨터가 수행할 수 있도록 하는 연구 분야이다. 인간과 같은 지성을 갖춘 존재 또는 시스템을 만들어내는 것이 인공지능의 목표이며, 컴퓨터가 사고, 학습, 자기계발 등의 지적 활동을 수행할 수 있도록 하는 방법을 연구한다. 이러한 인공지능은 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용하는 것을 전제로 하며, 그러한 지능을 구현할 수 있는 방법론과 실현 가능성 등을 연구하는 과학 분야를 의미한다.
1.2. 인공지능의 역사
1.2.1. 1950년대: 기계 계산 가능성 탐구
1950년대는 인공지능의 근원이 되는 기계 계산 가능성에 대한 탐구가 이루어진 시기였다. 이 당시 수학자 앨런 튜링은 "튜링 기계"라는 개념을 제시하여, 컴퓨터가 수행할 수 있는 계산 가능한 함수의 범위를 정의하였다. 또한 그는 "튜링 테스트"라는 개념을 통해 기계가 인간과 구별할 수 없을 정도로 지능적으로 행동할 수 있다는 것을 보여주었다.
이와 더불어 수학자 존 매카시는 "기계지능"이라는 용어를 처음 사용하며, 컴퓨터가 인간의 지적 활동을 모방할 수 있다는 아이디어를 제시하였다. 당시 학계에서는 이러한 아이디어에 대해 활발한 논의가 이루어졌고, 인공지능에 대한 연구가 본격적으로 시작되었다.
이 시기 핵심적인 발전은 기계가 계산을 수행할 수 있다는 것이 증명된 것이었다. 이를 통해 컴퓨터가 인간의 지적 활동을 모방하고 재현할 수 있다는 가능성이 확인되었고, 이후 인공지능 분야의 연구가 진행될 수 있는 기반이 마련되었다.
1.2.2. 1960년대: 전문가 시스템 연구
1960년대에는 전문가 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 전문가 시스템이란 특정 분야의 전문가의 지식과 경험을 컴퓨터 프로그램으로 구현한 것으로, 사람이 직접 문제를 해결하는 것처럼 동작하는 인공지능 시스템이다. 이 시기에 전문가 시스템은 여러 분야에 적용되었는데, 대표적으로 의료 진단, 화학 실험 설계, 농업 관리 등의 영역에서 활용되었다.
대표적인 사례로 MYCIN 시스템을 들 수 있다. MYCIN은 의사들이 세균성 감염증 진단 및 치료 방법을 결정할 때 사용할 수 있도록 개발된 전문가 시스템이었다. MYCIN은 의사의 질문에 답변하고 치료법을 제시하는 등 의사를 보조하는 역할을 수행했다. 이처럼 전문가 시스템은 전문가의 지식을 효과적으로 활용할 수 있게 해주었다.
또한 이 시기에는 지식 표현 및 추론 기법에 대한 연구도 활발히 이루어졌다. 전문가 시스템을 구현하기 위해서는 전문가의 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 표현하고, 그 지식을 바탕으로 문제를 해결하는 추론 과정을 설계해야 한다. 이를 위해 논리 기반의 지식 표현 방식과 규칙 기반의 추론 기법 등이 개발되었다.
이와 같은 전문가 시스템 연구를 통해 인공지능이 실제 문제 해결에 활용될 수 있다는 가능성이 확인되었다. 하지만 전문가 시스템은 특정 도메인에 국한된 지식만을 다룰 수 있었기 때문에, 범용적인 인공지능 시스템을 구현하는 데에는 한계가 있었다.
1.2.3. 1970년대: 기술적 한계 노출
1970년대는 인공지능 연구에 있어서 기술적 한계가 명확히 드러나던 시기였다. 당시의 인공지능 기술은 복잡하고 대규모의 문제를 실제로 적용하는 데에는 많은 어려움이 있었다. 대표적으로 자연언어 처리나 이미지 인식과 같은 분야에서 기술적 난관에 봉착했다.
예를 들어, 자연언어 처리의 경우 단순한 규칙 기반의 접근으로는 복잡한 언어 표현을 제대로 해석할 수 없었다. 언어의 모호성과 다양성, 맥락 의존성 등을 고려하기 어려웠던 것이다. 또한 이미지 인식 기술도 당시의 컴퓨터 처리능력으로는 복잡한 이미지를 정확히 인식하는 데 한계가 있었다.
더불어 전문가 시스템 연구 분야에서도 실제 현장에 적용하기에는 어려움이 있었다. 전문가 시스템은 특정 분야의 전문지식을 토대로 의사결정을 내리는 시스템이었지만, 현실 세계의 복잡한 문제를 해결하기에는 역부족이었다.
이처럼 1970년대의 인공지능 기술은 실제 문제 해결에 많은 한계를 보였고, 연구자들은 새로운 돌파구를 찾아야 했다. 당시의 기술적 제약으로 인해 인공지능에 대한 회의적인 시각이 확산되면서 이 시기를 "인공지능의 겨울"이라고 부르기도 했다.
1.2.4. 1980년대: 상용화와 연구 투자 확대
1980년대에는 인공지능 기술의 상용화와 연구 투자가 크게 확대되었다. 1970년대에 겪었던 기술적 한계를 극복하고자 정부와 기업들이 인공지능 분야에 대규모 투자를 진행했기 때문이다.
이 시기 일본 정부는 제5세대 컴퓨터 프로젝트를 추진하면서 대규모 연구 개발 자금을 투입했다. 제5세대 컴퓨터는 인간의 지적 능력을 모방하고자 하는 목표 아래 논리 프로그래밍과 지식 처리 기술 등을 연구했다. 일본의 대규모 투자는 다른 국가들로 하여금 인공지능 분야에 주목하게 만들었고, 미국과 유럽 등지에서도 정부와 기업의 인공지능 연구 개발이 활발히 진행되었다.
기업들 또한 인공지능 기술의 실용성을 인정하고 상용화에 박차를 가했다. 1980년대 중반부터 기업용 전문가 시스템이 출시되기 시작했으며, 금융, 의료, 제조업 등 다양한 분야에서 활용되기 시작했다. 특히 전문가 시스템은 기업들의 의사결정을 지원하는 데 활용되어 높은 효율성을 보여주었다.
아울러 이 시기 인공신경망 기술 또한 크게 발전했다. 1982년 존 호프필드가 제안한 호프필드 신경망 모델이 주목받기 시작했으며, 1986년 데이비드 루멜하트, 제프리 힌턴, 로널드 윌리엄스가 제안한 역전파 알고리즘이 널리 활용되면서 인공신경망 기술이 급속도로 발전했다. 이를 통해 음성 인식, 이미지 분류 등 다양한 응용 분야에서 인공지능 기술의 실용화가 이루어졌다.
이처럼 1980년대에는 정부와 ...
