[DT] 인공지능의 역사와 트렌드

인공지능

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• 인공지능이란?
  • 사전적 정의: 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 및 자연언어의 이해 능력을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술
  • 최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 더욱 다양하고 복잡한 업무를 인공지응 기술을 활용하여 수행
• 다양한 분야에 적용
  • 의료, 작곡, 자동차
• 목적과 적용되는 기술의 발전정도에 따라 구분
  • 강인공지능(Strong AI): 인간이 하는 일을 인간과 유사한 방법으로 수행하는 자동화 시스템
    • 아이언맨, Her와 같은 영화에 나오는 인공지능
  • 약인공지능(Weak AI): 인간의 특정 행위 결과를 모방하는 시스템. 특정 분야에 특화되어 있는 인공지능
    • 자율주행 자동차에 내장된 기술, 알파고, 시리 등

인공지능의 역사

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• 상징적인 시작점: Turing Test
• 본격적인 시작점: Dartmouth Conference
• 인공지능 1차 황금기(1956-1974년): 기하학 정리 증명, 영어 학습 등
• 인공지능 1차 암흑기(1974-1980년): 모라벡의 역설, 상식의 저주
• 인공지능 2차 황금기(1980-1987년): 전문가 시스템 도입
• 인공지능 2차 암흑기(1987-1993년): 전문가 시스템(지식기반)의 한계
• 인공지능 3차 황금기(1993-현재): 머신러닝과 딥러닝(데이터기반)
  • Deep Blue
  • Watson
  • AlphaGo

인공지능의 개념

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• 인공지능의 분류
  • 인공지능: 기계가 인간처럼 생각하고 학습할 수 있게 하는 기술의 넓은 분야
  • 머신러닝: 인공지능의 한 분야로서, 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측/분류를 수행할 수 있도록 설계된 알고리즘의 집합
  • 딥러닝: 머신러닝의 한 분류로, 인공 신경망을 기반으로 하는 알고리즘의 집합
• 인공지능의 학습 방식
  • 지도학습: 정답 라벨이 포함되어 있는 데이터를 사용하는 학습 방법
    • 분류/회귀
  • 비지도학습: 정답 라벨이 없는 데이터를 비슷한 특징을 갖는 것들끼리 묶은 후 새로운 데이터에 대하여 추론
  • 준지도학습: 정답 라벨이 있는 데이터와 정답 라벨이 없는 데이터를 모두 학습에 사용하는 방법
  • 강화학습: 환경으로부터의 피드백, 행위자의 행동 분석, 시행 착오와 지연 보상 등을 통해 최적의 행동

인공지능 트렌드의 변화

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• 이미지 분류 모델
  • ImageNet, AlexNet
• 강화학습 기반 모델
  • AlphaGo
• Generative Adversarial Network: GAN 기반 모델
• 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)
  • 2022년 ChatCPT 등장
• Diffusion 모델
  • DALL-E 2 이후 Stable Diffusion, Midjourney 등
• 멀티 모달형 생성형 AI