사람과 같이 생각하고, 이해하고, 창의적인 아이디어를 낼 수 있는 머신이 과연 가능할 것인가?

고대인들에게는 신화에서나 등장했을 법한 이같은 상황이 현실로 닥쳐오고 있다. 

미디엄은 한때 공상 과학 소설의 영역에 국한되었던 인공 지능 (AI)은 이제 우리의 일상 생활에 확고하게 자리 잡았다고 보도했다.

인공지능은 경제를 재편하고 있으며, 그것이 사회에 미칠 수 있는 영향에 대한 논쟁을 촉발했다.

인공지능은 어디에서 유래되었을까?

그것은 고대로 거슬러 올라간다. 인간과 같은 자질이 배어 있는 오토몬과 로봇에 대한 이야기를 서술하는 여러 고대 신화와 민속이 있었다.

그러나 20세기가 되어서야 AI가 독특한 연구 분야로 부상하기 시작했다.

현대 인공지능의 탄생은 종종 이론 컴퓨터 과학과 인공지능의 아버지로 여겨지는 앨런 튜링의 중요한 연구로 거슬러 올라갈 수 있다.

1950년, 튜링은 기계의 지능의 척도로서 유명한 튜링 테스트를 제안했다. 이 테스트는 기계가 인간의 그것과 구별할 수 없는 행동을 보여줄 수 있는지에 대해 도전했다.

튜링의 아이디어는 획기적이었지만, 그의 시대의 기술은 그의 비전을 완전히 실현하기에 아직 충분히 발전되지 않았다.

1950년대와 1960년대는 컴퓨팅 능력과 알고리즘의 급속한 발전에 힘입어 인공지능을 둘러싼 낙관론과 흥분의 급증을 목격했다.

1956년 존 매카시(John McCarthy), 마빈 민스키(Marvin Minsky), 나다니엘 로체스터(Nathaniel Rochester), 클로드 섀넌(Claude Shannon)이 주최한 다트머스 컨퍼런스(Dartmouth Conference)는 공식적인 학문 분야로서 인공지능의 탄생지로 널리 여겨진다. 매카시가 유명하게 선언한 것은 이 컨퍼런스에서였다.

그는 "학습의 모든 측면 또는 지능의 다른 특징은 원칙적으로 매우 정확하게 묘사될 수 있으므로 기계가 이를 모방하도록 만들어질 수 있다"고 말했다.

이 대담한 주장은 이 분야에서 수십 년 동안의 연구와 혁신의 토대를 마련했다.

인공지능 연구의 초기 몇 년 동안, 과학자들은 주로 추론과 문제 해결을 가능하게 하기 위해 지식을 기호와 규칙의 형태로 표현하는 것을 포함하는 기호 인공지능에 집중했다.

이 접근 방식은 특정 영역에서 인간 전문가의 의사 결정 과정을 모방할 수 있는 전문가 시스템의 개발과 같은 중요한 성과로 이어졌다.

하지만 인공지능의 발전에 차질이 없는 것은 아니었다. 1970년대와 1980년대의 소위 ‘인공지능 겨울’은 과도한 기대와 압도적인 결과로 인해 인공지능 연구에 대한 자금과 관심이 감소했다.

이러한 어려움에도 불구하고 헌신적인 연구원들은 계속돼 다음 AI 돌파구의 물결을 위한 기반을 마련했다.

20세기 후반과 21세기 초반은 기계 학습과 신경망의 발전에 힘입어 인공지능에 대한 관심이 다시 증가하는 것을 목격했다.

연구자들은 기계가 경험을 통해 배울 수 있도록 손으로 만든 규칙과 기호에서 데이터 기반 접근 방식으로 초점을 옮기기 시작했다.

이러한 패러다임의 변화는 데이터와 계산 능력의 기하급수적인 성장과 함께 음성 인식 및 자연어 처리에서 컴퓨터 비전 및 자율 주행 차량에 이르기까지 광범위한 응용 분야에 걸쳐 인공지능의 급속한 발전을 촉진했다.

오늘날 AI는 스트리밍 서비스의 개인화된 권장 사항부터 중요한 인프라를 검사하는 자율 드론에 이르기까지 우리 삶의 거의 모든 측면에 스며들고 있다.

AI가 계속 진화하고 성숙해짐에 따라 윤리적 및 사회적 고려 사항이 커 보인다. 편향성, 공정성, 투명성 및 책임에 대한 질문은 AI가 인류 전체에 이익이 되도록 보장하는 데 핵심이다.

인공지능의 미래는 여전히 불확실하지만, 한 가지 분명한 것은 우리가 일하고, 살고, 우리 주변의 세계와 상호 작용하는 방식을 형성하면서 사회에 미치는 영향이 심할 것이라는 것이다.

전문가들은 우리가 이 끊임없이 변화하는 풍경을 탐색할 때, 인공지능에 더 큰 이익을 위해 인공지능의 잠재력을 활용하려는 낙관주의, 주의 및 헌신의 혼합으로 접근하는 것이 필수적이라고 주장하고 있다.