인공지능의 발전 과정

인공지능 기초 · 인공지능의 이해 — 인공지능은 탄생(1950s) → 기대와 규칙 기반(1960~70s) → 두 번의 침체(AI 겨울) → 기계학습·딥러닝의 부흥(2010s~) 을 거쳐 왔다. 계산 능력·데이터·알고리즘이 함께 갖춰지며 지금의 발전이 가능해졌다.

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인공지능 발전의 흐름

시기	특징	대표 사건
1950s 태동	지능을 기계로 구현하려는 발상	튜링 테스트(1950), 다트머스 회의(1956)
1960~70s 기대	규칙·논리 기반, 자연어·문제해결 시도	엘리자(대화 프로그램)
1970~80s AI 겨울	성과 부족, 투자 중단	규칙 기반의 한계 노출
1980s 전문가 시스템	특정 분야 지식을 규칙으로	의료 진단 등 상업적 활용
1990~2000s 기계학습	데이터로 스스로 규칙 학습	딥블루 체스 승리(1997)
2010s~ 딥러닝	심층 신경망 + 빅데이터 + GPU	이미지넷(2012), 알파고(2016), 생성형 AI(2020s)

지능을 어떻게 판단할까

튜링 테스트: 행동(대화)이 사람과 구별 안 되면 지능이 있다고 본다. 하지만 ‘이해 없이 흉내만 낸다’ 는 중국어 방 반론이 있다. 현대에는 특정 과제 성능(번역·인식 정확도)으로 평가하는 경우가 많고, 인간처럼 여러 일을 두루 잘하는 범용 인공지능(AGI) 은 아직 없다.

핵심 AI는 튜링 테스트·다트머스 회의로 태동해 두 번의 AI 겨울을 거쳤고, 2010년대에 빅데이터·GPU·딥러닝이 만나며 급성장했다.