튜링테스트 부터 챗지피티까지 인공지능 발달 과정 정리

ChatGPT는 Generative Pre-trained Transformer입니다. 여기서 Transformer는 딥러닝 모델 중 하나로, 주로 자연어 처리 분야에서 사용되는 모델입니다. 이 모델은 2017년 구글(Google)에서 제안되었으며, 딥러닝의 이전 모델들에 비해 높은 성능을 보이고 있습니다. Transformer는 주로 기계 번역, 대화 시스템, 요약 등 다양한 자연어 처리 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 과거의 인공지능과 GPT까지의 인공지능의 역사를 알아봅시다. 

 

인공지능의 시작

1950년대에 컴퓨터 과학자들이 인간의 사고과정을 모방할 수 있는 기계를 만드는 방법을 탐구하기 시작한 때로 거슬러 올라갑니다. AI의 첫 중요한 발전은 Alan Turing이 1950년에 개발한 Turing Test입니다. Turing Test는 기계가 인간과 동등하거나 구별할 수 없는 지능적인 행동을 발휘할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 고안되었습니다. 초기에는 일부 성공을 거두었지만, 인간과 같은 지능을 달성하는 것이 초기 예상보다 훨씬 어려워졌음이 빠르게 드러났습니다.

엑스마키나 영화에서도 튜링 테스트가 등장하지요. 

엑스 마키나 영화 이야기 | 인공지능로봇이 인간을 공격한다면

 

노암 촘스키가 AI에 끼친 영향

AI에서 가장 중요한 초기 발전 중 하나는 Noam Chomsky의 언어 습득 이론이었습니다. Chomsky는 인간이 언어를 쉽게 배우고 생산할 수 있는 내재적인 언어습득장치(LAD)를 가지고 있다고 주장했습니다. 이 이론은 컴퓨터 과학자들이 인간처럼 언어를 배우고 사용할 수 있는 기계를 만드는 데 매우 영향력이 있었습니다.

 

Noam Chomsky에 대해 더 알아보자면, 노암 촘스키는 1950년대부터 언어학의 발전에 큰 영향을 끼친 학자 중 한 명입니다. Chomsky는 언어의 본질과 인간의 언어능력에 대한 이론을 제시하면서, "언어를 이해하는 인간의 뇌는 생각보다 복잡하고, 기계 학습으로 언어를 모델링하기에는 한계가 있다"는 주장을 하였습니다. 하지만, GPT의 등장으로 자연어 처리 분야에서 큰 성과를 거두고 있습니다. GPT는 대량의 텍스트 데이터를 학습하여, 자연어 처리 분야에서 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이 모델은 인간의 언어 이해 능력을 흉내 내는 데에 성공하였으며, 이전의 기계 학습 기반 모델보다 훨씬 높은 성능을 보입니다.

 

따라서, GPT의 등장으로 인해 Chomsky의 주장은 약간 모양 빠지는 형태가 되었습니다. 왜냐면 언어 처리 분야에서 딥러닝 모델의 성과는 매우 높은 수준을 보이고 있기 때문입니다.

 

1960년대부터 1990년까지의 인공지능의 발전

1960년대와 1970년대에는 연구원들이 지능적인 기계를 구축하기 위한 방법으로 기계 학습을 탐구하기 시작했습니다. 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍되지 않은 데이터에서 학습할 수 있는 알고리즘을 만드는 것을 의미합니다. 이 접근 방식은 전문가 시스템과 의사결정 나무와 같은 초기 AI 시스템의 개발에서 매우 영향력이 있었습니다.

 

1980년대에는 신경망이라는 새로운 유형의 기계 학습이 등장했습니다. 신경망은 인간의 뇌 구조를 모델링하며 상호 연결된 노드의 계층으로 구성됩니다. 이 접근 방식은 이미지 및 음성 인식과 같은 패턴 인식 문제를 해결하는 데 매우 성공적이었습니다. 그러나 신경망은 추론과 추론이 필요한 복잡한 작업을 처리할 수 없다는 한계가 있었습니다.

 

1990년대에는 커널 방법이라는 수학적 기법을 사용하여 복잡한 결정 경계를 생성하는 지지 벡터 머신(SVMs)이라는 새로운 접근 방식이 등장했습니다. 이 접근 방식은 스팸 이메일 식별과 같은 분류 문제를 해결하는 데 매우 성공적이었습니다.

 

딥러닝의 등장

2000년대에는 딥 러닝이라는 새로운 유형의 기계 학습이 등장했습니다. 딥 러닝은 여러 계층으로 구성된 신경망을 만들어 데이터의 점점 복잡한 표현을 학습할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 바둑 및 체스와 같은 게임을 플레이하는 것과 같은 다양한 문제를 해결하는 데 매우 성공적이었습니다.

딥 러닝의 가장 중요한 발전 중 하나는 Yann LeCun이 1998년에 만든 합성곱 신경망(CNN)입니다. CNN은 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터에서 패턴을 인식하도록 설계되었습니다. 입력 데이터에서 기능을 추출하기 위해 합성곱이라는 수학적 연산을 사용하고 처리의 여러 계층을 통해 데이터의 점점 복잡한 표현을 학습할 수 있습니다.

딥 러닝에서 또 다른 중요한 발전 중 하나는 Sepp Hochreiter와 Jürgen Schmidhuber가 1997년에 만든 순환 신경망(RNN)입니다. RNN은 텍스트와 음성과 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 이전 입력에 대한 정보를 저장하기 위해 피드백 루프를 사용하며 시간이 지남에 따라 데이터의 점점 복잡한 표현을 학습할 수 있습니다.

 

구글 : 새로운 딥러닝을 만들다

2014년에 Google의 연구원들은 구글 신경 기계 번역 시스템(GNMT)이라는 새로운 유형의 딥 러닝 모델을 만들었습니다. 이 모델은 이미지와 음성 인식에 대한 정확도를 향상하기 위해 CNN과 RNN의 조합을 사용했습니다. 이 모델은 다양한 언어 번역 작업에서 최첨단 성능을 발휘할 수 있었습니다.

최근 몇 년간 가장 중요한 발전 중 하나는 OpenAI가 만든 생성적 사전 교육 트랜스포머(GPT) 모델입니다. GPT 모델은 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 자연어 텍스트를 생성하는 유형의 딥 러닝 모델입니다. 대규모 텍스트 데이터셋에서 학습되었으며 일부에서는 인간의 글쓰기와 구별할 수 없는 고품질의 텍스트를 생성할 수 있습니다.

 

 

현재의 인공지능 수준과 한계

인공지능의 개발은 몇 가지 접근 방식과 기술을 거쳐 오랜 기간 동안 복잡한 여정이었습니다. Turing Test와 Chomsky의 언어 모델의 초기 단계부터 기계 학습, 딥 러닝 및 GPT와 같은 현대 기술이 등장한 시대까지 AI는 중요한 변화를 겪었습니다.

 

AI의 많은 성공에도 불구하고, 어려움과 과제가 있었습니다. 오늘날 AI가 직면한 가장 큰 문제 중 하나는 설명 가능성 문제입니다. 딥 러닝 모델은 매우 복잡하며, 그들이 결론에 이르는 방식을 이해하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 투명성의 결여는 의료 및 금융과 같은 분야에서 AI가 내린 결정이 중대한 결과를 초래할 수 있습니다.

 

AI가 직면한 또 다른 과제는 편견 문제입니다. AI 시스템은 그들의 창조자와 그들이 학습하는 데이터의 편견을 반영할 수 있어 불공정하고 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하는 것은 AI가 윤리적이고 책임감 있는 방식으로 사용되도록 보장하는 데 매우 중요합니다.

 

그러나 이러한 과제에도 불구하고, AI의 미래는 밝습니다. 기술과 컴퓨팅 파워의 발전으로 점점 더 정교한 AI 시스템을 구축할 수 있게 되었으며, 의료, 금융 및 교통 등의 분야에서 더 많은 실제 AI 응용 프로그램을 볼 수 있습니다.

 

결론적으로, AI의 역사는 인간의 창의력과 인내력의 이야기입니다. 1950년대 초반의 초기 개척자들부터 GPT와 같은 고급 AI 시스템에 노력하는 현대 연구원까지, 과학자와 엔지니어들은 인간처럼 생각하고 배우며 추론하는 기계를 만들기 위해 노력해 왔습니다. 여전히 극복해야 할 많은 과제가 있지만, AI의 잠재적 이점은 엄청나며, AI가 우리의 삶에서 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.