인공지능의 개념과 역사

▶ 인공지능의 개념
- 인공지능이란 인간같은 지능이 있는 것처럼 보이는 프로그램
- 인공지능은 인간의 지적인 활동을 흉내내고 있는 기술
- 지능이 있다고 생각하게 만드는 장치라면 인공지능이라고 판단 가능함
- 기계가 스스로 사물을 배우고, 인식하고, 판단하는 능력이 있는지 여부에 따라 구분하기도 함
- 인공지능의 정의에 대해서 이견이 많지만 인공지능의 목표는 인간의 지능을 기계로 재현하는 것임

▶ 인공지능의 역사
- 1956년 다트머스 대학에서 근무하던 존 매카시가 주최한 다트머스 회의에서 인공지능(Artificial Intelligence)라는 말이 처음 등장
- 다트머스 회의에서는 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼이 자동으로 정리를 증명하는 프로그램인 Logic Theorist를 시연
- 1차 붐(1950년대 후반 ~ 1960년대) : 추론과 탐색의 시대, 탐색 Tree, 미니맥스법, 그러나 미로나 퍼즐 등 규칙이 명확하게 정의된 문제만 해결 가능하고 현실의 복잡한 문제는 해결하기 어려웠음
- 2차 붐(1980년대) : 지식의 시대, 어떤 전문 분야의 지식을 받아들이고 추론해서 그 분야의 전문가처럼 행동하는 프로그램, 그러나 지식을 기술하고 관리하는 것이 매우 어려웠고 상식 수준의 지식을 모두 기술해야 하는 문제에 직면함
- 3차 붐(2000년대) : 기계학습과 딥러닝, 기계학습은 컴퓨터가 대량의 자료를 처리하면서 분류 방법을 자동적으로 습득하는 시스템, 컴퓨터가 데이터를 기초로 스스로 특징량을 선택할 수 있게 된 것이 딥러닝

 

▶ 인공지능의 탄생
- 컴퓨터의 등장 : 인간이 규칙을 만들어 복잡한 사고를 기계에 전달할 수 있게 됨
- 신경세포 모델링 : 신경세포가 컴퓨터의 동작과 유사하다는 것을 발견하였고 이로서 뇌를 재현할 가능성이 열림
- 컴퓨터가 인간의 법칙을 이해하고 인간의 뇌처럼 정보를 전달하려면 고도로 복잡한 계산 처리 기능이 필요함
- 하나의 테이프에 인간이 명령(규칙)을 쓰고 기계가 그것을 실행하도록 한 튜링 머신이 등장하여 수학적 문제를 해결함, 프로그램으로 정보처리를 하는 기초이론이 되었음(튜링머신 : 모든 계산 가능한 것을 컴퓨터로 실현할 수 있다는 개념)
- 프로그램을 데이터로 기억하고 그 데이터를 순서대로 읽고 실행하는 노이만형 컴퓨터 등장, 범용 컴퓨터의 원형임
- 인간 뇌의 신경세포를 모방해 만든 인공뉴런으로 뇌 구조 재현, 인공뉴런은 여러 개의 입력층에서 받아들인 정보를 처리하고 출력층으로 전달함
- 컴퓨터는 1과 0으로 정보를 표현하고 이 둘을 조합해 복잡한 작업도 처리함, 뇌의 신경세포도 컴퓨터처럼 0과 1만으로 복잡한 일을 처리한다는 사실을 발견

 

▶ 인공지능의 레벨
- 단순제어 프로그램 : 극히 단순한 제어 프로그램을 탑재하고 있는 것
- 고전적인 인공지능 : 입력과 출력을 관계짓는 방법이 세련되어 행동의 패턴이 다채로운 것
- 기계학습을 적용한 인공지능 : 입력과 출력을 관계짓는 방법이 데이터를 기초로 학습되고 있는 것
- 딥러닝을 도입한 인공지능 : 기계학습을 할 때의 데이터를 나타내기 위해서 사용되는 변수(특징량) 자체를 학습하는 것