Ai의 역사, 거품이면 어때 똑똑한 사람은 이미 유료 사용 중

거품이라고 생각하긴 함. 이제 시작인데...
저는 제미니 3.0 Pro 사용중
안 쓰면 뒤질 수 밖에
5년안에 시대 계급은 극소수의 지배층과 떨거지로 양분됨
지금, 대화형 Ai는 기계와 대화를 어떻게, 얼마나 잘 나누는 지를 배우는 시간!
인공지능(AI)의 역사는 기대와 실망이 반복되는 '봄(황금기)'과 '겨울(침체기)'의 연속이었습니다. 1950년대의 태동부터 현재의 생성형 AI 시대까지, 주요 흐름을 5단계로 정리해 드립니다.
1. 태동기 (1950년대): AI의 탄생
**"기계도 생각할 수 있을까?"**라는 질문에서 시작된 시기입니다.
앨런 튜링 (1950): '튜링 테스트'를 제안하며 기계 지능의 개념을 정립했습니다.
다트머스 회의 (1956): 존 매카시, 마빈 민스키 등이 모여 'Artificial Intelligence(인공지능)'라는 용어를 처음 사용했습니다. 이 회의를 AI 학문의 시작점으로 봅니다.
특징: 수학적 문제를 풀거나 미로를 찾는 등 단순한 논리 연산에 집중했습니다.
2. 첫 번째 황금기와 암흑기 (1960~1970년대)
초기에는 낙관론이 지배했지만, 곧 한계에 부딪혔습니다.
황금기 (1960s): 컴퓨터가 기하학 정리를 증명하고, 엘리자(ELIZA) 같은 초기 챗봇이 등장했습니다. 사람들은 "20년 안에 기계가 모든 일을 할 것"이라고 믿었습니다.
첫 번째 AI 겨울 (1970s): 당시 컴퓨터의 연산 속도와 메모리 용량 부족으로 실생활의 복잡한 문제를 해결하지 못한다는 것이 밝혀지면서 정부 지원이 끊기고 침체기가 찾아왔습니다.
3. 전문가 시스템과 두 번째 암흑기 (1980~1990년대 초)
AI가 실용적인 도구로 다시 주목받기 시작했습니다.
전문가 시스템 (Expert Systems): 의사, 변호사 등 전문가의 지식을 "If-Then(만약 ~라면 ~이다)" 규칙으로 컴퓨터에 입력해 특정 분야의 문제를 해결하려 했습니다. 기업들이 도입하며 다시 붐이 일었습니다.
두 번째 AI 겨울 (Late 80s): 규칙을 일일이 입력하고 관리하는 비용이 너무 비싸고, 예외 상황에 대처하지 못하는 한계가 드러나며 다시 관심이 식었습니다.
4. 머신러닝과 딥러닝의 부상 (1990년대 후반 ~ 2010년대)
규칙을 입력하는 방식에서 데이터를 통해 스스로 학습하는 방식으로 패러다임이 바뀌었습니다.
머신러닝의 발전: 인터넷의 발달로 데이터가 풍부해지면서 통계적 학습 방법이 성과를 냈습니다. 1997년 IBM의 '딥 블루'가 체스 챔피언을 이긴 것이 대표적입니다.
딥러닝 혁명 (2012~): 제프리 힌튼 교수가 이끄는 팀이 이미지 인식 대회에서 압도적인 성과를 내며 **인공신경망(딥러닝)**이 부활했습니다.
알파고 (2016): 구글 딥마인드의 알파고가 이세돌 9단을 꺾으며 전 세계에 AI의 충격과 가능성을 각인시켰습니다. (GPU 성능 향상과 빅데이터가 핵심 요인)
5. 생성형 AI 시대 (2020년대 ~ 현재)
AI가 정보를 분석하는 것을 넘어, 창조의 영역으로 들어섰습니다.
트랜스포머(Transformer) 모델: 구글이 발표한 이 기술을 기반으로 거대언어모델(LLM)이 발전했습니다.
GPT 시리즈와 ChatGPT: OpenAI가 인간과 자연스럽게 대화하고 글을 쓰고 코딩을 하는 AI를 내놓으며 대중화의 길을 열었습니다.
멀티모달 AI: 텍스트뿐만 아니라 이미지(Midjourney), 영상(Sora), 오디오를 동시에 이해하고 생성하는 단계로 진화 중입니다.
요약하자면: AI는 **'규칙 기반(과거)'**에서 **'학습 기반(현재)'**으로, 그리고 이제는 **'생성 및 추론 기반(미래)'**으로 진화하고 있습니다.