[ML&DL] AI - 2 - AI 역사

* 이 내용은 2017년 발표용으로 개인적으로 작성한 내용을 정리한 내용입니다.

 

---

 

 

인공지능 연구의 시작은 1950년도부터 시작된다.

그 시작은 "인간의 지저/지능 활동을 기계도 할 수 있을까?" 라는 질문에서 시작되었다.

천재 수학자 앨런 튜링은 지식이 있는지 여부를 판단하기 위해서 튜링 테스트를 고안하게 된다.

즉, 두 개의 분리된 방에서 한 쪽은 사람이, 한 쪽은 기계가 답을 모니터를 통해서 하도록 하고 누가 사람인지를 3명 중 1명이 알 수 없다면 이는 기계가 인간의 지적 활동을 할 수 있다고 판단할 수 있다고 정의 하였다.

이 테스트는 14년에 유진이라는 프로그램에 의해서 처음으로 통과를 하게 되었는데, 이때에도 13세 남아를 연기하면서 어려운 질문에 대해서는 모르는 것처럼 넘어가는 것으로 3명 중 1명의 손을 들게 만들었다. 

 

1956년에 AI의 개념 정립 및 1차 전성기가 도래하게 되는데 그 시작은 존마카시에 의한 Dartmouth AI conference에서 시작되었다.

처음에는 탐색과 추론의 시대로 시작하였는데, 이는 정해진 룰에 의해서 계산하는 방식 이었다.

하지만 룰(알고리즘)을 모두 만들어야 하는 데에 어려움이 있었다.

이때 처음 시작된 머신러닝은 파라미터 조정기법을 이용하였으나 여기서 파라미터가 사람의 경험이나 생각에 의해 좌우된다는 한계에 부딛히게 된다.

인공 신경망의 경우에도 다중 신경만 퍼셉트론을 이용하게 되는데 당시의 컴퓨터 파워로는 XOR 연산이 불가하다는 한계에 부닫히게 된다.

이 한계는 결국 70년대의 AI 빙하기로 들어가게 되는 한계가 된다.

 

 

 

80년대에 들면서 Expert system과 인공 신경망의 발전으로 다시 전성기를 맞이하게 된다

특히 기존의 인공신경망의 한계였던 XOR 문제는 오차역전파법에 의해서 해결이 되면서 급진전을 하게 된다.

이로 인해 딥블루는 체스대회 승리를 통해서 다시 도래한 전성기의 정점을 찍었다.

하지만

Expert 시스템의 경우는 지식 Base의 구축이 너무 어렵다는 것이 한계로 도래하였고

인공 신경망은 데이터의 부족과 컴퓨터 파워가 한계로 인해서 다시 AI의 빙하기로 다시 들어가게 된다.

 

 

 

2010년부터 시작된 글로벌 이미지 인식대회가 개최되고 있었다.

사진을 분류하는 것으로 1000 class로 1.2M개로 Tranin을 시키고 50K개로 Validation을 해서 100K의 테스트를 해서 인식률을 가지고 승자를 가리는 대회인데 인식률이 80% 대에서 정체 중이었다. 그러다가 2012년 토론토대의 SuperVision이 CNN알고리즘과 GPU를 가지고 기존과의 비교할 수 없을 정도의 인식율을 보이며 우승을 하게 된다.

이와 같은 Deep Learning의 재림에 의해서 이미지 인식, Speech 인식, Face 인식에서는 비약적인 발전을 하게 된다.

얼굴인식의 경우에는 이미 사람의 인식률보다 높은 수준을 보이고 있다. (*17년 기준입니다)

이런 비약적인 발전을 통해서 앞에서 언급한 알파고도 출현을 하게된 것이다.