인공지능총론 : 인공지능의 역사, 인공지능의 현재, 인공지능의 미래

• 인공지능의 시작
• 초기발전과 낙관적 전망
• 인공지능의 1차 암흑기 (1번째 겨울)
• 1번째 겨울 그 이후
• 인공지능의 2차 암흑기 (2번째 겨울)
• 인공지능의 봄 : 신경망개발
• 인공지능의 현재
• 인공지능의 미래

 

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1. 인공지능의 시작

• 1956년, 뉴햄프셔 하노버의 다트머스대학의 10명의 과학자의 세미나 연구에서 인공지능이라는 단어를 최초로 사용
• 이 세미나에서 과학자들은 앨런튜링의 '생각하는 기계"를 구체화 하기 위한 논리적이고 형식적인 시스템 개발 방안에 대하여 논의하였음.

 

 

2. 초기 발전과 낙관적 전망 (1956년 ~ 1970년대)

• 뇌세포의 작용을 모델링한 논문 발표 (0과1로 이뤄진 2진 논리 모델) - 워런 맥컬록, 윌터 피츠
• 가중값의 개념을 추가한 퍼셉트론 - 프랭크 로젠블랫
• '기호주의' 입장에서 인공지능의 개념 확립 - 마빈 민스키
• ~1970년대까지 많은 대수학 문제를 풀고 증명할 수 있는 기계들이 개발되었음.

 

3. 인공지능의 1차 암흑기 (1번째 겨울)

• 컴퓨터가 수학적 증명을 하는 것은 뛰어났지만, 인간에게 너무나도 쉬운 걷기나 이미지 인식과 같은 기능의 발현이 매우 어려웠음.
• 또한, 사람이 간단하게 해결할 수 있는 문제를 컴퓨터가 해결하는 데에 며칠이 걸림.
• 1) 컴퓨터의 성능과 2) 하드웨어가 충분히 뒷받침 되지 못하였음.
• 위와 같은 상황은 인공지능연구 지원이 끊기면서 인공지능의 첫번째 겨울이 찾아옴.

 

 

4. 첫번째 겨울 그 이후

• 다층 퍼셉트론 구현 가능성 확장 (역전파 알고리즘의 개발) - 유치호, 브라이손
• 오류 역전파 알고리즘 박사 학위 논문 (다층 퍼셉트론에서 학습을 가능케 하는) - 폴 워보스
• 그러나 여전히 컴퓨터가 지능을 갖기에 매우 약하다 - 모라벡
• 의료진단 시스템 구성 (인공지능을 눈으로 확인 가능한) - 파이겐바움
• 상용 전문가 시스템 R1의 운용을 시작하여 매년 4천만 달러를 절약

 

 

5. 인공지능의 2차 암흑기 (2번째 겨울)

• 당시 인공지능의 1)하드웨어의 고비용과, 2) 비싼 유지비용, 3) 학습의 어려움이 있었으며,
• 애플 컴퓨터, IBM의 데스크톱이 등장하면서 인공지능보다 실용적인 결과를 나타낼 수 있는 로봇공학에 투자를 돌림

 

 

6. 신경망 개발과 인공지능의 봄

• 홉필드넷 : 정보에 접근하고 학습할 수 있는 신경망의 형태를 찾아냄 - 존 홉필드
• 네오코그니트론 : 기존 코그니트론보다 패턴 인식 능력이 훨씬 좋고 위치, 크기 변화의 영향을 덜 받는 네오코그니트론 개발 - 구니히코 후쿠시마
• 볼츠만 머신 - 제프리 힌튼 / 테이 세이토프스키
• LeNet5 : 손글씨로 쓴 우편물의 우편 코드를 인식해 자동으로 분류하는 프로그램 - 얀 르쿤
• 컨볼루션 신경망(CNN): 요수아 벤지오의 오류 역전파 알고리즘과 볼츠만 머신을 발전시켜 CNN을 개발 - 얀 르쿤
• 신경망의 은닉층에서 나타나는 '그레이디언트 소실 문제'의 발생

 

7. 인공지능의 현재

• 1997년 체스 : 세계 챔피언 게리 카스파로프(패) vs IBM의 '딥블루'(승) - 2승1패3무
• 2005년 DARPA의 무인자동차 경주대회 : 스탠퍼트팀 우승
• 2007년 타르탄 레이싱 : 도시챌린지 완주
• 2011년 미국 제퍼디 퀴즈쇼 : 챔피언 브래드 루터, 켄 제닝스(패) vs IBM '왓슨' (승)
• 2012년 이미지넷 인식대회 : (CNN 알고리즘을 바탕으로 개발된) 알렉스넷 - 오류율을 26%에서 16%로 낮춤
• 2012년 고양이 사진 딥 러닝 프로젝트 : 컴퓨터가 프로세서 1반 6,00개와 10억개 이상의 신경망으로 유튜브에 있는 1,000 만개 이상의 동영상 중에서 고양이 사진을 찾아내도록 하는 프로젝트
• 2015년 딥러닝 소프트웨어 구글 포토 : 스마트폰 속 수천 장의 사진을 자동으로, 수백 억 장의 사진을 학습하여 사진 속의 사물의 특징을 익혀 수억장의 사진을 단 몇 초만에 판독함
• 2016년 바둑 : 세계챔피언 이세돌(패) vs 구글 딥마인드의 '알파고'(승) - 4승1패
• 신경망 은닉층에서 나타나는 '그레이디언트 소실 문제'의 발생을 ReLU, LSTM 구조를 사용하여 해결

 

 

 

 

 

8. 인공지능의 미래 (다보스포럼)

• 2016년 다보스포럼의 4차산업혁명
• 1) 기술 혁명이 가져울 변화의중심에 인공지능이 있음
• 2) 현재의 기술 진보는 인류가 경험하지 못했던 속도로 진행
• 3)전문가의 70%는 인간 수준의인공지능이 개발될 것으로 추측

 

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