인공 지능(AI)는 오늘날 우리의 일상 생활에 깊숙이 들어와 있습니다.
검색 엔진에서부터 음성 인식, 스마트 홈 장치까지 다양한 분야에서 활용되는 AI는 그 발전 과정을 통해 혁명적인 변화를 이루어냈습니다.
이 글에서는 AI 기술이 처음 시작 된 초기 단계부터 현재까지 주요 발전 단계와 그 영향에 대해 알아보겠습니다.
![AI 기술의 발전과정 AI의 첫 탄생부터 현재까지의 3단계 과정 1 AI 기술](https://softwareshare.co.kr/wp-content/uploads/2023/10/제목을-입력해주세요_-001-84-optimized.png)
AI 기술의 초기 단계: 기호주의 (1950-1970)
1950년대부터 1970년대 초반까지는 AI의 초기 단계였습니다.
이 단계에서는 기호적 방법(symbolic methods)을 중심으로 인공 지능을 연구해 왔습니다.
알란 튜링의 ‘튜링 테스트’가 바로 이 시기의 대표적인 사례가 될 수 있습니다.
이 단계의 AI는 기본적인 로직과 규칙 기반 시스템을 통해 인간의 사고를 모방하려는 시도가 주를 이루는 단계입니다.
머신러닝의 탄생 (1980-2000)
1980년대부터 2000년대 초반에 걸쳐, 데이터를 기반으로 스스로 학습하는 알고리즘인 머신러닝이 탄생하였습니다.
이를 통해 AI는 사전에 정의된 규칙이 아닌 데이터를 통해 스스로 판단하게 되었습니다.
결정 트리, 서포트 벡터 머신 등의 기법이 이 시기에 대표적으로 사용되었습니다.
딥러닝의 혁명 (2010-현재)
2010년대 들어, 딥러닝이라는 개념이 등장하며 AI의 발전은 또 다른 차원으로 진입하였습니다.
딥러닝은 인간의 뇌의 뉴런 구조를 모방한 인공신경망 기반의 학습 방법으로, 빅데이터와 GPU의 발전 덕분에 급격히 발전하게 되었습니다.
이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 높은 성능을 보여주며, 현재의 AI 붐을 주도하고 있습니다.
![AI 기술의 발전과정 AI의 첫 탄생부터 현재까지의 3단계 과정 2 AI 기술](https://softwareshare.co.kr/wp-content/uploads/2023/10/ai-generated-8296401_1280-1024x855-optimized.jpg)
결론
AI의 발전은 과거의 단순한 로직 기반에서 시작해, 현재는 복잡한 딥러닝 알고리즘을 통해 사람처럼 사고하고 판단하는 수준에 이르렀습니다.
이러한 기술의 발전은 우리 일상뿐 아니라 산업 전반에 큰 영향을 미치고 있으며, 미래에는 더욱 혁신적인 변화를 가져올 것 입니다.
이 글은 인공지능의 주요 발전 단계를 간략히 소개 하였습니다.
다음 글에서는 머닝러신과 딥러닝에 대한 내용을 더 자세히 알려드리겠습니다.
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