1. 인공지능 역사
ㅇ 초창기
- 1950년, 앨런 튜닝이, 컴퓨터가 사람 처럼 생각,판단할 수 있는 `튜링 테스트`를 제안
- 1956년, 다트머스 회의 때 "인공 지능(AI)" 용어 최초 언급
. 시대에 따라 그 정의가 점차 변하고 있음
※ 발전 단계 : "추론기 → 지식기 → 학습기"
- "논리 기반 → 지식 기반 → 데이터 기반" 방식으로 지능 구현 패러다임이 발전 됨
ㅇ 추론기 (1950 ~ 1970년대) : 논리와 규칙으로 지능을 구현하려는 시기
- 논리 기반 추론, 상태공간 탐색(A*, minimax) 중심
- Logic Theorist, GPS 등 초기 AI
- 한계 : 규칙 폭발, 현실 데이터 처리 불가 → 더 많은 지식을 넣는 "지식기"로 이동
ㅇ 지식기 (1970 ~ 1990년대) : 전문가의 지식을 규칙으로 넣어 문제 해결
- 전문가 시스템 전성기 (MYCIN, DENDRAL)
- 지식 표현(Frames, semantic networks), 규칙기반 추론
- 퍼지 논리, 베이지안 네트워크 등장
- 한계 : 지식 입력·관리 어려움(지식 획득 병목), 학습 기능 부재
- 후반에는 AI 암흑기 도래, 신경망 연구는 지속됨
ㅇ 학습기 (1990 ~ 현재) : 데이터를 이용한 자동 학습 중심
- 1990~2000년 : 머신러닝(SVM, RF), 분산처리(Hadoop) 발전
- 2010 이후 : 딥러닝(CNN/RNN)로 이미지,음성 혁신
- 2017 Transformer → LLM,생성형 AI 시대
- AlphaGo, GPT 등 등장
- 특징 : 대규모 데이터로 패턴 자동 학습, 비정형 데이터 처리 능력 향상