AI 요약관련 정보

• 공상 과학 영화들이 AI를 예측했지만, 실제 AI 발전 속도는 인간의 인지 능력을 훨씬 뛰어넘어 수년에서 수개월 단위로 가속화되었습니다. 🚀
• 인간은 기하급수적인 성장을 이해하기 어려워 AI의 급진적인 발전을 과소평가하는 경향이 있습니다. 📈
• 초기 AI(1950-1970년대)는 '규칙 기반' 시대로, 튜링 테스트 제안, 다트머스 회의에서 '인공지능' 용어 탄생, 퍼셉트론 개발, 엘리자 챗봇 등이 특징입니다. 🤖
• 첫 번째 AI 겨울은 퍼셉트론에 대한 비판과 컴퓨팅 파워 부족으로 1970년대부터 1980년대 중반까지 연구 자금 지원이 중단된 시기였습니다. ❄️
• 1980년대 중반부터 '머신러닝' 시대가 도래하며 데이터 기반 학습으로 전환되었고, 역전파 알고리즘(신경망 훈련)과 르넷(이미지 인식 CNN) 같은 혁신이 있었습니다. 🧠
• 두 번째 AI 겨울은 초기 머신러닝 붐 이후 회의론과 자금 부족으로 다시 찾아왔습니다. 🥶
• 1997년 IBM 딥블루가 체스 챔피언을 이기며 AI가 다시 주목받았지만, 이는 규칙 기반 모델이었습니다. ♟️
• 1999년 엔비디아의 GPU(GeForce 256)와 2007년 CUDA 아키텍처는 병렬 처리를 가능하게 하여 AI의 폭발적인 성장에 결정적인 역할을 했습니다. 💻
• 2006년 이후 '딥러닝' 시대는 다층 신경망을 활용하며 GPU와 CUDA를 통해 방대한 데이터 처리 및 자율 학습(심층 신뢰 신경망)을 가능하게 했습니다. 🌐
• 딥러닝의 주요 이정표로는 IBM 왓슨(제퍼디 우승), 시리(음성 비서), 구글 브레인(비지도 학습), 딥마인드 알파고(바둑 챔피언), GANs(사실적 이미지 생성), TPU(AI 전용 하드웨어), 트랜스포머 아키텍처, GPT 시리즈(1, 2, 3, 4, 4o), 알파폴드(단백질 접힘 문제 해결), DALL-E/미드저니/스테이블 디퓨전(이미지 생성), ChatGPT(대중화), 라마, 소라(비디오 생성) 등이 있습니다. 🌟
• 현재 AI의 광범위한 채택, 막대한 투자, 그리고 AI 스스로 AI를 발전시키는 능력 때문에 또 다른 장기적인 'AI 겨울'은 발생하기 어렵거나, 발생하더라도 인지하기 어려울 것입니다. ☀️
• AI가 AI를 발전시키는 단계에 이르러 인간이 더 이상 병목 현상이 아니게 되었고, 이는 AI 발전 속도를 더욱 가속화하고 있습니다. ⚙️
• 존 매카시의 "일단 작동하면 아무도 그것을 AI라고 부르지 않는다"는 말처럼, 성공적인 AI는 일상에 통합되어 더 이상 'AI'로 인식되지 않습니다(예: 시리, 알렉사). 💡
• 현대 AI 모델은 앨런 튜링이 튜링 테스트를 통해 상상했던 수준을 훨씬 뛰어넘었지만, 우리는 그 엄청난 변화를 거의 알아차리지 못했습니다. 🤯