[AI역사] [첫번 째 이야기]

 [AI 역사] 첫 번째 이야기: 알파고

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**1. 인공지능의 기원**

1770년, 오스트리아에서 등장한 '메케니컬 터크'는 사람을 속여 기계가 체스를 두는 것처럼 보이게 했던 초기의 사례입니다. 이후, 1956년 다트머스 대학교에서 ‘지능을 가진 기계’라는 주제로 열린 학술회의에서 인공지능(AI)의 개념이 처음으로 제안되고 사용되었습니다. 1958년에는 인공 신경망의 초기 모델인 퍼셉트론이 등장했으며, 이는 AI 발전의 기초를 마련했습니다.

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**2. 머신러닝과 딥러닝의 부상**

1980년대에는 머신러닝 알고리즘이 등장하면서 사람이 규칙을 입력하지 않아도 학습할 수 있는 시스템이 개발되었습니다. 그러나 2000년대 초반까지 인공 신경망은 주목받지 못했으며, 2010년대에 들어서야 이미지 인식 분야에서 다시 부활하게 됩니다.

2010년 스탠포드 이미지넷 대규모 시각 인식 챌린지에서 아마존의 메케니컬 터크가 탄생했으며, 매년 정확도가 1~2%씩 향상되었습니다. 2012년, 토론토의 제프리 힌튼 교수가 84.7%의 정확도를 기록하며 우승했고, 이를 통해 딥러닝이 다시 주목받기 시작했습니다. 이후 대다수의 AI 연구에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하게 되었으며, 딥러닝은 이미지 인식의 핵심 기술로 자리 잡았습니다.

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**3. 알파고와 AI의 발전**

인공 신경망은 1950년에 등장했지만, 실질적인 성과는 2012년에 나타났고, 2016년에는 알파고가 이세돌을 이기면서 AI의 능력이 전 세계에 알려졌습니다. GPT와 같은 최신 AI 모델들은 수백억 개의 매개변수를 사용하여 인간 뇌의 뉴런 수에 버금가는 복잡성을 지니고 있습니다.

AI의 발전은 알고리즘, 데이터, 그리고 시스템이라는 세 가지 요소의 조화로 이루어졌습니다. 2001년 마이크로소프트의 논문에서는 충분한 데이터만 있으면 알고리즘에 관계없이 정확도가 높아진다는 사실을 밝혔습니다. 이후 2012년, 빅데이터의 등장과 함께 AI 연구의 초점이 데이터의 중요성에 맞춰지기 시작했습니다.

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**4. GPU와 병렬 연산의 도래**

GPU의 등장은 AI 연구에 큰 변화를 가져왔습니다. 엔비디아는 1998년부터 GPU를 개발하기 시작했으며, 2005년 스탠포드 대학에서 GPU를 이용한 병렬 연산 연구가 본격적으로 시작되었습니다. CUDA의 출시로 GPU를 이용한 병렬 연산이 가능해졌고, 엔비디아는 이 분야에서 독점적인 위치를 차지하게 되었습니다. 2009년, 스탠포드 대학교에서 인공 신경망에 GPU를 도입한 논문이 발표되었으며, 이는 AI 연구의 속도를 크게 향상시켰습니다.

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**5. 오픈소스와 AI 발전**

오픈소스 소프트웨어의 등장은 AI 발전에 중요한 역할을 했습니다. 예를 들어, 리눅스와 구글의 텐서플로, 페이스북의 파이토치 등이 있습니다. 이러한 오픈소스 프로젝트들은 AI 연구자들에게 강력한 도구를 제공하였으며, 알파고, 스마트 스피커, 기계 번역, 챗봇 등 다양한 AI 기술들이 이들 플랫폼을 기반으로 구현되었습니다.

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**6. 알파고의 전략과 성공**

알파고는 딥블루와 달리 몬테카를로 트리 탐색 방법을 사용하여 일부만 조사하고, 정책망과 가치망을 통해 승패를 예측했습니다. 알파고 제로는 더욱 발전하여 3일 만에 알파고를 이겼습니다. 알파고의 전략은 정책망, 롤아웃 정책망, 가치망을 결합한 것으로, 강화학습을 통해 성능을 지속적으로 향상시켰습니다.

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**요약**

인공지능(AI)의 역사는 1956년 다트머스 대학교에서 시작되었으며, 인공 신경망과 머신러닝 알고리즘의 발전을 거쳐, 2010년대에는 딥러닝이 주목받기 시작했습니다. AI의 발전에는 알고리즘, 데이터, 시스템의 삼박자가 필요하며, GPU의 등장과 오픈소스의 활성화가 AI 연구에 큰 기여를 했습니다. 알파고의 성공은 이러한 AI 기술의 집합체로, 정책망과 가치망을 통한 전략적 접근이 핵심이었습니다.