AI 30년 역사 및 관련 용어

By wisian / 2024-03-07

update : 2024 MAR

ChatGPT가 AI의 역사를 본격화시켰습니다. 1990년대에는 지능형 에이전트와 체스 우승으로 AI가 대중에게 알려지기 시작했습니다. 2011년에는 왓슨이 퀴즈쇼에 출연하며, 컴퓨터와 통신네트워크의 발전으로 인해 딥러닝과 빅데이터 시대가 도래했습니다. 2020년부터는 LLM(대규모 언어모델)을 적용한 상품이 출시되어 대중이 AI를 본격적으로 사용할 수 있게 되었습니다.

AI 역사

AI의 시작(1993–2011)

기술 산업 전반에서 성공적으로 사용되기 시작했으나, 비공개적으로 사용됨.
1990년대에 “지능형 에이전트”라는 새로운 패러다임이 널리 받아들여짐.
1997년 5월 11일, Deep Blue는 세계 체스 챔피언을 이긴 최초의 컴퓨터 체스 시스템이 됨.
2005년, 스탠퍼드 로봇이 DARPA 그랜드 챌린지에서 자율 주행으로 사막 트레일을 131마일 달림.
2011년, IBM의 Watson이 Jeopardy! 퀴즈쇼에서 최고의 챔피언들을 대파함.

딥러닝, 빅데이터 (2011–2020)

대량의 데이터, 더 저렴하고 빠른 컴퓨터, 고급 머신러닝 기법이 경제 전반에 성공적으로 적용됨.
빅 데이터와 딥러닝은 이미지 및 비디오 처리, 텍스트 분석, 음성 인식 등에서 진전을 이끌어냄.
2016년, AI 관련 제품 시장은 80억 달러를 넘어섬.

AI 시대, 인공 일반 지능 (2020–현재)

대규모 언어 모델들은 인간과 유사한 추론, 인식, 주의, 창의력을 보유하게 됨
2017년, 트랜스포머 아키텍처는 Google 연구원에 의해 제안, LLM에 활용
2023년, MS는 GPT-4 대규모 언어 모델을 다양한 작업에 테스트(인공일반지능, AGI 시스템의 초기 버전으로 간주)
2018년, 대규모 언어 모델인 Foundation 모델은 2018년에 개발되기 시작
2020년, 오픈AI GPT-3 출시
2022년, 딥마인드 가토(Gato) 출시

OpenAI ChatGPT 출시 이후 발전사

OpenAI ChatGPT 발전

AI 관련 용어

약자	영어	한글	설명
AI	Artificial Intelligence	인공 지능	인간의 학습, 추론, 인식 등의 지능적 행위를 컴퓨터 프로그램을 통해 모방하는 기술
ML	Machine Learning	기계 학습	데이터로부터 패턴을 학습하여 미래의 결과를 예측하거나 결정하는 AI의 한 분야
DL	Deep Learning	심층 학습	다층적인 인공 신경망을 통해 학습하는 기계 학습의 한 방법으로, 특히 이미지, 음성 인식 등에서 뛰어난 성능을 보임
NLP	Natural Language Processing	자연어 처리	인간의 언어 형태로 된 데이터를 컴퓨터가 처리하도록 하는 기술 분야
ANN	Artificial Neural Network	인공 신경망	뇌의 신경망 구조를 모방하여 개발된 컴퓨터 시스템의 네트워크
CNN	Convolutional Neural Network	합성곱 신경망	이미지나 비디오 처리에 주로 사용되는 심층 학습의 한 형태
RNN	Recurrent Neural Network	순환 신경망	시퀀스 데이터 처리에 적합한 신경망 구조로, 이전의 정보를 기억하는 능력이 특징
GAN	Generative Adversarial Network	생성적 적대 신경망	실제와 유사한 데이터를 생성하기 위해 두 신경망이 서로 경쟁적으로 학습하는 방식
RL	Reinforcement Learning	강화 학습	보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 기계 학습의 한 분야
LLM	Large Language Model	대규모언어모델	대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리 태스크를 수행하는 데 사용되는 큰 규모의 모델
sLLM	Smaller Large Language Model	경량화LLM	LLM보다 작은 규모이지만 여전히 상당한 양의 데이터를 처리할 수 있는 언어 모델 기업 내에서 제한적으로 사용하거나 On-Device AI를 구축하기 위한 방법으로 활용
sLM	Small Language Model	소형언어모델	상대적으로 작은 규모의 데이터를 처리하는 언어 모델로, 보다 제한된 자연어 처리 작업에 사용됨 극히 제한적인 AI 모델 또는 On-Device AI 구현에 활용
LMM	Large Multimodal Model	대규모 다모달 모델	여러 형태의 입력 데이터(텍스트, 이미지, 소리 등)를 처리할 수 있는 큰 규모의 AI 모델
AGI	Artificial General Intelligence	범용인공지	범용성, 자율성이 풍부한 인공지능, 추론 능력을 갖춰 범용성을 확보하고, 어떤 분야든 스스로 학습하고 문제해결을 할 수 있는 자율성을 보유

Reference

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