[AI 이야기] 인공지능의 결정적 순간들 1

11:30 am

-

October 29, 2021

오래전부터 인간은 자신을 닮은 존재를 창조하고 싶어 했습니다. 고대 신화 속 골렘이나 중세 연금술사의 호문쿨루스, SF 영화 속 안드로이드와 같은 존재들을 보면 알 수 있죠. 다만 과학기술이 발전한 오늘날까지도 아직 완성하지 못한 오랜 꿈에 불과하기는 합니다.

 

인공지능의 목적 또한 이런 인류의 오랜 꿈과 닮아있습니다.

위키백과에는 다음과 같이 인공지능이 정의되어 있습니다. ‘인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터과학의 세부분야이다. …’ 이 외에도 출처에 따라 조금씩 달라지지기는 하지만, 요약하면 인공지능은 인간에 근접한 지능을 기계로 구현하는 것을 목적으로 합니다.

 

이런 인공지능 연구의 역사는 생각보다 오래되었습니다. 첨단기술인 만큼 최근에 등장했을 것 같지만, 사실 컴퓨터가 개발되기 전부터 연구되기 시작했죠. 아직은 애초 상상했던 만큼의 결과를 내놓지 못한 것은 사실이지만, 이제는 앞날을 예측하기 힘들만큼 빠른 속도로 발전하고 있습니다.

 

이번 포스팅을 시작으로 인공지능의 등장에서부터 오늘날에 이르기까지 결정적 순간들을 돌아보고, 인공지능과 함께해야 할 미래에 대해서도 생각해보고자 합니다.

 

1943, 딥러닝의 기원

Warren McCulloch(1889 - 1969) and Walter Pitts(1923 - 1969), 출처

1943년 월터 피츠(Walter Pitts)와 워렌 맥컬럭 (Warren McCullonch)이 논문 ‘A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity’*를 발표합니다. 이것이 딥러닝의 기원이 되는 인공신경망(Artificial Neural Networks) 모델의 등장이었죠. 두 사람은 인공 신경망에 기인한 네트워크를 분석하고 그들이 어떻게 간단한 논리적 기능을 하는지 보여줬습니다.**

McCulloch-Pitts 모델, 출처

다음은 이들이 쓴 논문의 요약 부분 중 첫 단원입니다.

신경 활동의 '전부 아니면 전무(All-or-Nothing)'적인 특성 때문에 신경계의 일과 그들 사이의 관계들은 명제논리(Propositionallogic)로 취급된다. 모든 망의 행동은 이러한 관점에서 기술될 수 있다. … 어떠한 조건들을 만족시키려는 논리적 표현에 대하여, 우리는 그것이 기술하는 방법대로 행동하는 망을 찾을 수 있다.***

 

이들의 연구는 실제 뇌가 뉴런으로 이루어진 전기적인 네트워크라고 본 아이디어에 기반합니다. 위 논문을 통해 뉴런의 작용을 0과 1로 이루어지는 2진법 논리 모델로 설명해냈죠. 이는 처음으로 인간 뇌신경의 작용을 논리적으로 모델링한 것으로 오늘날의 딥러닝 연구로 발전하게 됩니다.

 

 

1950, 튜링의 사고기계 제안

앨런 튜링(Alan MathisonTuring), 출처

1950년 컴퓨터 과학의 아버지로 불리는 앨런 튜링이 ‘Computing Machinery and Intelligence’라는 논문을 발표합니다. 생각하는 기계의 구현 가능성에 대한 분석이 담긴 인공지능 역사에 혁혁한 공헌을 한 논문이었죠.*** 여기에서 “Can machines think?”라는 유명한 질문과 함께 지능적 기계의 가능성을 제시합니다.

튜링 테스트, 출처

또한 이 논문을 통해 오늘날 튜링 테스트****라 불리는 유명한 실험을 제안합니다. 얼마나 인간과 비슷하게 대화할 수 있는지 테스트를 통해 기계의 지능을 판단할 수 있다는 것이죠. 만약 기계의 반응이 인간의 그것과 구분하기 힘들다면, 기계도 인간처럼 생각할 수 있다는 개념입니다.

 

잘 알려져 있듯 앨런 튜링과 그의 연구는 오늘날 인공지능이 있기까지 막대한 영향을 주었습니다.

 

 

1956, 인공지능의 등장

다트머스 컨퍼런스 참가자들, 출처

1956년 존 매카시(John McCarthy)가 개최한 다트머스(Dartmouth) 컨퍼런스를 통해 인공지능이라는 용어가 처음으로 등장합니다. 인공지능(ArtificialIntelligence, AI)이란 용어, 목표점, 중요한 인물들이 등장하는 등 사실상 인공지능이 탄생한 순간이라 할 수 있죠. 이 회의 이후 인공지능이 본격적으로 활발하게 연구되기 시작합니다.

인공지능이란 용어를 처음 사용한 제안서, 출처

이 회의에 모인 과학자들은 튜링의 '생각하는 기계'를 구체화하고 논리와 형식을 갖춘 시스템으로 이행하는 방안을 논의했습니다. 또한 인공지능의 가능성에 대해서도 높은 신뢰와 확신을 보였죠. 실제로도 컴퓨터가 체스 세계 챔피언이 될 것이며, 미적으로 가치 있는 음악을 작곡할 것,***** 등 회의에서 나온 예언들이 현실화됐습니다.

 

1958, 퍼셉트론의 탄생

퍼센트론의 개략적 구조, 출처

1958년 프랭크 로젠블렛(FrankRosenblatt)이 퍼셉트론(Perceptron)을 고안합니다. 수 많은 신경망으로 이루어진 인간의 뇌처럼 컴퓨터도 신경망으로 학습시켜 추론하게 하자는 아이디어였죠. ‘그는 인간의 뇌에서 일어나는 학습 원리를 ‘가중치(Weight)’라는 개념을 추가하여 만들어냈습니다. 논리적인 계산을 염두에 둔 인공신경망은 이미지 인식과 만나면서 좀더 다양한 측면에서 인공지능을 활용할 수 있게 되었습니다.’ ******

1958년 뉴욕타임즈에 소개된 퍼셉트론, 출처

이렇게 등장한 퍼셉트론은 사진으로부터 남자와 여자를 구별해내기도 합니다. 이는 머지않아 인공지능 시대가 도래할 것이라는 기대를 갖게 만들었죠. 당시 뉴욕타임즈에서도 이것을 기사화하는 등 세상의 관심을 불러일으켰습니다.

 

지금까지 인공지능의 태동기라 볼 수 있는 시기에 대해 간략히 알아봤습니다. 당시 사람들이 느낀 놀라움은 인공지능에 대한 낙관적 기대를 갖게 만들기 충분했죠. 다만 1970년대 들어 퍼셉트론이 한계에 부딪히며 인공지능 연구는 어려운 시기를 맞이하게 됩니다.

 

다음에는 인공지능의 첫번째 겨울이라고 불리는 이 시기의 이야기와 그 이후의 발자취를 계속해서 따라가보겠습니다.

* https://www.semanticscholar.org/paper/70th-Anniversary-of-Publication%3A-Warren-McCulloch-%26-Posp%C3%ADchal-Kvasnicka/50044ca6ad13e2e852de81237c4939e5973b8982
** 인용 https://ko.wikipedia.org/wiki/인공지능#역사
*** 인용 http://www.aistudy.co.kr/neural/McCulloch_Pitts.htm
**** https://ko.wikipedia.org/wiki/튜링_테스트
***** 인용 https://terms.naver.com/entry.naver?docId=1691762&cid=42171&categoryId=42187
****** 인용 http://ai4school.org/?page_id=4100

References

[1] https://ko.wikipedia.org/wiki/인공지능#역사

[2] https://terms.naver.com/entry.naver?docId=1691762&cid=42171&categoryId=42187

[3] 인공지능의 역사, 분류 그리고 발전 방향에 관한 연구 – 조민호 http://koreascience.or.kr/article/JAKO202113254541050.pdf

[4] http://www.aistudy.com/history/history.htm

[5] 퍼셉트론: 인공지능의 시작 https://horizon.kias.re.kr/17443/

함께보면 좋은 콘텐츠

  • [AI 이야기] 인공지능의 결정적 인물들 (1)앨런 튜링