세상에는 ‘인공지능 탑재’를 붙인 제품이나 서비스가 많이 존재하는 반면 전문가들 사이에는 아직 인공지능은 실현되지 않고 있다는 인식을 하고 있다.

그렇다면 왜 아직도 인공지능이 미완성이라는 것일까? 그 대답의 실마리를 풀기 위해서 인공지능의 역사를 확인할 필요가 있다.

인공지능 연구는 지금까지 ‘붐’과 ‘겨울의 시대’를 되풀이햐 왔다. 제1차 AI 붐은 1950년대 후반~1960년대를 말한다.

컴퓨터로 추론과 탐색을 하는 것으로 특정한 문제를 푸는 연구가 진행됐다. 그러나 소위 ‘토이프로블럼’은 풀려도 복잡한 현실의 문제는 풀리지 않는 것이 밝혀지면서 붐은 빠른 속도로 수그러들었고 결국 1970년대에 긴 겨울을 맞이해 버렸다.

제2차 붐은 1980년대이며 컴퓨터에 ‘지식’을 넣으면 쪽쪽해진다는 접근법이 전성기를 맞이하고 익스퍼트시스템이라 불리는 실용적인 시스템이 많이 만들어졌다.

그러나 지식을 서술하고 관리하는 것이 엄청나게 방대하다는 것이 밝혀지면서 AI는 1995년 무렵 다시 겨울의 시대로 돌입해 버린다.

한편 1990년대 중반 검색 엔진 탄생 이후 인터넷이 폭발적으로 보급되면서 2000년대에 들어서 웹이 널리 보급되면서 대량의 데이터를 이용한 ‘기계학습’이 조용히 퍼져 왔다. 그리고 현재 AI 연구는 3번째 붐에 당도했다.

제3차 AI 붐은 빅데이터 시대에 널리 퍼진 기계학습과 기술적으로 크게 발전한 딥러닝 등 2개의 큰 파도가 겹치면서 탄생했다.

거기에 IBM의 왓슨 프로젝트나 장기전왕전 등 상징적인 사건이 생기고 또 앞서 서술한 레이 커즈와일의 싱귤래리티에 대한 걱정이나 스티븐 호킹의 발언 등 공포감을 부채질하는 요소가 나타나면서 더욱 그 물결이 높아지고 있다.

간단히 말하면 제1차 AI 붐은 추론과 탐색의 시대, 제2차 AI 붐은 지식의 시대, 제3차 AI 붐은 기계학습과 특징표현 학습의 시대이지만 더 엄밀하게 말하면 이 3회의 붐은 서로 겹쳐져 있다.

예를 들면 제2차 붐의 주역인 지식 표현과 제3차 붐의 주역인 기계학습도 본질적인 기술의 제안은 제1차 붐에 이미 일어났고, 반대로 제1차 붐의 주역이었던 추론이나 탐색과 제2차 붐의 주역이었던 지식 표현이 아직도 여전히 중요한 연구로서 면면히 계속되고 있다.

이처럼 인공지능 연구 역사에 대략적으로 3회의 붐이 있다는 것을 이해할 필요가 있다.***

/ 도움말씀= 정보통신산업진흥원