인공지능 역사와 학습 원리

AI(Artificial Intelligence)란

인간의 인지, 판단, 추론, 문제 해결, 언어나 행동 지령, 학습기능과 같은 인간의 두뇌 영역을 컴퓨터로 구현하기 위한 기술 혹은 그 연구 분야를 총칭하는 용어로 사용된다. 컴퓨터와 같은 기계는 인간과 비교하면 제어, 연산 등의 능력이 뛰어나지만, 사람이 가지고 있는 지능을 기반으로 하는 스스로 인지, 추론, 학습, 판단하는 능력은 갖추고 있지 않다. 이러한 사람의 고유 능력을 컴퓨터에서 구현해 보고자 시작된 것이 인공지능이다.

출처 케티이미지뱅크

인공지능의 역사

1930~1940년대부터 생각하는 기계에 대한 기대가 본격화되기 시작했다. 튜링테스트가 개발되고, 수리논리학이나 컴퓨테이션, 인공두뇌학, 정보 이론 등 인간의 사고 과정에 대한 이론들이 등장했다. 
1956년 처음으로 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이라는 용어가 등장했다. 최초의 인공신경망 알고리즘인 퍼셉트론(Perceptron)과 뒤이어 기계학습(ML, Machine Learning) 등이 등장하면서 인공지능이 1차 부흥기를 맞이했었고, 이후 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 등장과 신경망을 재학습시키는 역전파(Back Propagation) 알고리즘의 등장으로 2차 부흥기를 맞게 된다.

1980년대 후반 월드와이드 웹(WWW, World Wide Web)의 출현과 이로 인한 대용량 데이터인 빅데이터(BigDate)의 등장으로 인공지능 시험을 위한 데이터 부족 현상이 보완되었다. 1990년대에는 컴퓨터 하드웨어의 급속한 발전과 인공지능 병렬 프로세스 처리에 최적화된 GPGPU(General-Purpose Graphics Processing Unit) 아키텍처의 출현 등으로 고속 병렬처리가 가능해졌다.

2000년대에는 인공신경망 알고리즘을 획기적으로 개선한 딥 러닝(Deep Learning)이 등장하였으며, 이를 바탕으로 하는 알파고(AlphaGo)가 나타났고 이세돌 기사와 알파고의 대국으로 인공지능이 우리나라를 넘어 전 세계의 관심을 끌게 되었다. 
현재는 급격한 변화와 발전을 거듭하면서 우리 사회 전반의 영역에서 다양하게 시도, 활용되고 있다. 그중 ‘챗봇’은 인공지능 기술의 하나로 인간 방식의 대화를 하는 컴퓨터 프로그램이다. 과거의 챗봇은 단순 패턴 매칭 방식을 사용해 사전에 정의된 키워드만 인식해 입력된 응답을 출력하는 방식이었지만 요즘은 인공지능에 기반을 두고 있어 자연스러운 언어로 질문이나 명령하면 맥락을 파악해 응답하는 것이 가능해졌고 일방적이지 않으며 소통하며 필요한 정보를  정리해서 단 몇 초 만에 제공해 준다. 그리고 인공지능이 사물인터넷(IoT)과 결합하여  홈, 자동차, 의료등 다양한 서비스를 누릴 것으로 기대하고 있다.

 

 

인공지능 학습 원리
기계학습 (Machine Learning) -문제 해결 및 과업 달성을 위해 사람이 컴퓨터 코드를 일일이 작성하지 않아도 엄청난 데이터와 일반화된 알고리즘을 통해 문제해결 모델을 자동학습이라는 기술이다.
딥러닝(Deep Learning)-컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술이다. 많은 데이터를 통해서 같은 집합들끼리 묶고 상·하의 관계를 파악하는 기술이다.
 LLM(Large Language model)- 단어를 조합해 나오는 문장 가운데 자연스러운 문장에 가중치를 부여하는 통계학적 모델이다. 언어 모델은 하나 이상의 언어로 텍스트 말뭉치를 교육함으로써 확률을 생성하고, 언어는 무한 다양한 문장을 만들어 낼 수 있기 때문에 훈련 데이터 많아질수록 훨씬 정확해진다. 
 GPT(Generative Pre-trained Transformer)- LLM을 바탕으로 학습한 방대한 데이터를 기반으로 인간과 비슷한 문장을 써 내려간다.