인공지능/공부

인공지능과 빅데이터 1주차 2차시 - 인공지능의 역사

이게될까 2024. 3. 6. 20:55
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인공지능은 과학, 의학, 교육 및 산업을 포함한 전 분야에 관련되어 있다.

인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 기술로 중요하게 여겨지고 있다.

인공지능을 처음 접하는 사람은 새로운 최신의 기술로 여겨질 것이나 사실 1950년대부터 시작하여 꾸준하게 발전한 오래된 기술이다.

인공지능 역사

신경망 연구에서의 문제로 첫번째 겨울을 맞이하게 된다.

다층신경망은 잘 되었지만 더 복잡하게 하려고 했더니 문제가 생겼다. 그리하여 두번째 겨울이 생기게 되었다.

복잡한 신경망을 학습하는 기술이 나왔고, 2011년부터 다양한 어플리케이션이 나오고 있다.

 

인공지능의 준비기

-AND, OR, NOT으로 뉴런을 연결하면 인간의 두뇌를 따라할 수 있다.

엘렌 튜링의 인간과 기계의 대화 가능성을 제시, 튜링 테스트를 제시 - 인공지능을 실질적으로 제시

 

인공지능의 요람기

다크머스 워크숍에서 시작되다.

존 메커시 - 인공지능으로 부르기로 제안

마크 1 퍼텝트론 - 집적 회로를 직접 연결하여 복잡한 연결도를 완성했다. 그리하여 a,c와 같은 문자를 인식할 수 있었고, 대중들의 환호를 얻었다.

인공지능 프로그램 언어를 개발하기도 했고, 전문가 시스템 DENDRAL을 개발하고, 엘리자 프로그램을 개발하기도 했다.

퍼셉트론 단층 신경만의 문제로 종료되었다.

레이어를 늘림으로써 다층 퍼셉트론에서 문제가 발생한 것 이다.

 

인공지능의 첫번째 겨울기

1974년 무렵부터 상당한 어려움에 봉착하였고, 지나친 낙관과 기대에 대한 실망감이 적용되었다.

전문가 연구 시스템으로의 변환

 

인공지능의 발전기

1980년대 인공지능계 최대 화두는 신경망의 부활

다층 모델로 비선형 문제까지 풀 수 있게 되었고, 패턴 인식을 통해 문자, 영상 인식에 크게 기여하게 되었다.

 

인공지능의 두 번째 겨울

다층 퍼셉트론의 성능과 느린 컴퓨터의 속도로 신경망 연구가 정체되게 되었다.

신경망을 학습시키는데 컴퓨팅 파워가 약했기 때문이다.

 

인공지능 안정기

지능형 에이전트 연구 시작

머신러닝 도입 시작

DEEP BLUE가 체스 챔피언을 승리하였다.

2006년 힌튼 교수가 딥러닝 기반의 학습 알고리즘 제안 - > 복잡한 신경망 활용 가능 -> 빅데이터 활용 가능

딥러닝은 사진, 동영상, 음성 정보를 분류하는 분야에 많이 활용되었다.

2011년 IBM의 왓슨이 TV 퀴즈쇼에서 인간 우승자들을 이겼다.

 

인공지능의 부흥기

2012년 구글과 앤드류 응 교수 -> 심층 신경망(DNN) 구현 - 10억 개 이상의 신경망, 고성능 어플리케이션

2014년 페이스북 딥 페이크 얼굴인식 알고리즘 개발

2016년 알파고 이세돌 9단 승리

2021년 하이퍼클보바 공개 : 우리말 가장 잘하는 초대형 AI
알파폴드 2 공개 : 단백질 구조 예측

2023년 자율주행 레벨 4 서비스 예정

인공지능 부흥기는 빅데이터를 활용하여 우리에게 많은 영향을 끼치고 있다.

인공지능의 시작과 역사

단층 퍼셉트론 - linear 문제만 해결 가능하다.

 

인공지능의 발전!

다양한 분야에서 사용되고 있다.

벌써 소라와 같은 모델로 영상도 제작하고 있다.

그러나 저작권 문제가 아직까지 대두되고 있다. - 관련 법, 윤리가 필요하다.

창의성은 인간의 특권으로 보고있어 인공지능의 창의성은 아직 멀었다고 보고 있다.

기자가 쓴 글과 컴퓨터가 쓴 글의 구분이 힘들어 졌다.

데이터를 통해 인공지능이 만들고 있는 것이다.

 

로봇기자와 인공지능 저널 리스트

 

인공지능이 시를 쓸 수 있을까?

1960년대부터 시작되었다.

인공지능 컴퓨터가 쓴 시를 '컴퓨터 시 Computer poem'라고 부른다.

구문을 맞게, 의미가 통하게 문장을 만드는 것이 중요하다.

'빵이 강아지를 먹는다'란 문장은 글로써 적합하지 않는다.

이 두 시는 모두 인공지능이 작성한 것이다.

인공지능의 발전을 확인할 수 있는 것이다.

 

인공지능이 소설을 쓸 수 있을까?

인공지능의 단편 소설

장편소설은 창의력이 필요해서 창의적 감성 표현은 어렵다고 판단하기도 한다.

 

인공지능 그림

서양화를 학습하여 그린 인공지능 그림이다.

분위기를 변환해주기도 합니다.

 

작곡 인공지능

 

요즘 인공지능엔 살짝 뒤처진 것 같다.

몇분짜리 작곡하는 인공지능도 나왔으니.....

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