주목할 만한 AI 발전의 타임라인
게시 됨: 2022-12-16
인류의 역사를 통틀어 우리는 기술적으로 가능하다고 생각하는 것의 경계를 넓히고 작업을 더 쉽게 만드는 새로운 방법을 발명했습니다. 바퀴는 물건을 더 빨리 운반할 수 있게 했고, 전화기는 연락을 유지하는 것을 더 쉽게 만들었습니다. 인터넷은 우리가 상호 작용하고 콘텐츠를 소화하고 작업하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다.
빠르게 성장하고 있는 기술의 한 형태는 인공 지능입니다. 인간의 마음이 작동하고 생각을 전달하는 방식은 글이든 말이든 기계가 역사적으로 어려움을 겪었지만 OpenAI의 ChatGPT-3 도입으로 인간의 마음과 기계에 의해 생성된 아이디어 사이의 경계가 거의 사라졌습니다. 구분할 수 없는.
새로운 모든 것과 마찬가지로 AI 분야에는 고유한 어휘가 있습니다. 알아야 할 기본 용어는 다음과 같습니다.
AI(인공 지능) – 이것은 인간이나 동물의 지능과 달리 기계 내에 존재하는 일종의 지능입니다.
기계 학습 – 이 용어는 AI가 프로그래밍이 아닌 경험을 기반으로 "학습"하는 과정을 의미합니다.
챗봇 – 이것은 인간이 상호 작용하는 방식으로 텍스트 또는 음성을 통해 사람들과 의사 소통할 수 있는 기능이 있는 프로그램입니다.
딥 러닝 – 사전 프로그래밍된 알고리즘을 따르지 않고 데이터가 구성되는 방식을 학습하여 인간의 뇌를 모방하는 AI의 기능입니다.
신경망 – 인간의 두뇌처럼 기능하도록 설계된 컴퓨터 시스템. 말과 시각이 필요한 작업을 수행할 수 있으며 게임에서 이기기 위한 전략을 수립할 수도 있습니다.
오늘날 우리가 마음대로 사용할 수 있는 고급 AI는 하룻밤 사이에 달성된 것이 아니며, AI를 여기까지 발전시키기 위해서는 많은 단계가 필요했습니다. AI의 간략한 역사와 그 단계가 무엇인지 살펴보겠습니다.
1940~1950년대
과학자와 연구자들은 인간처럼 생각하고 분석할 수 있는 인공 두뇌를 만드는 가능한 방법을 논의하고 탐색하기 시작했습니다.
1956년
인공지능 분야는 다트머스 대학에서 공식적으로 만들어졌고 첫 번째 인공지능 컨퍼런스가 열렸습니다. 이것은 이 분야의 최고 연구자들이 모여 지능형 기계를 만드는 방법에 대해 논의하면서 인공 지능 및 기계 학습 분야에서 중요한 발전을 의미했습니다.
1966년
ELIZA라는 이름의 챗봇 프로토타입이 만들어졌습니다. 이 AI는 인간과 간단한 대화를 할 수 있었습니다. 또한 튜링 테스트(인간과 같은 행동을 보이는 기계의 능력을 측정하기 위해 고안된 테스트)를 시도한 최초의 프로그램 중 하나였습니다.
1969년
올해는 최초의 자율주행차가 탄생했습니다. AI는 차량을 도로에 유지하고 장애물을 통해 운전할 수 있습니다. 그 자동차 회사의 설립자는 계속해서 독수리 형제단을 사들였고, 그의 까다로운 리더십 스타일로 그것을 땅에 박았습니다. (분명히 AI와 작동하는 것은 사람과 작동하지 않습니다).
1980년대
다양한 산업에서 일상적인 작업에 고급 의사 결정 AI를 사용하기 시작했습니다. 전문가 시스템을 실행하면 AI는 특정 규칙과 기준에 따라 결정을 내릴 수 있습니다.
1997년
IBM이 개발한 체스 AI 딥 블루(Deep Blue)가 6경기에서 세계 챔피언 게리 카스파로프(Garry Kasparov)를 이겼습니다. 이 승리로 게임에서 승리한 최초의 컴퓨터가 되었습니다.
2011년
IBM의 또 다른 AI 프로그램 중 하나인 Watson은 Jeopardy! 쇼에서 인간 상대를 제압합니다. AI가 대규모 공개 포럼에서 자연어를 이해하고 처리하는 능력을 시연한 것은 이번이 처음입니다.
2014년
신경망을 사용하여 많은 양의 데이터에서 "학습"하는 딥 러닝은 실제 문제를 해결하는 데 사용되기 시작했습니다. 이러한 종류의 고급 AI 프로그램은 의료, 금융 및 소매와 같은 산업에서 채택됩니다.
2016년
구글이 만든 인공지능 알파고가 바둑 세계 챔피언 이세돌을 5연전에서 이겼다. AI가 게임에서 인간을 이긴 것은 이번이 처음은 아니지만 바둑은 체스보다 플레이하기 훨씬 더 어려운 것으로 여겨진다. 인공 지능의 이 획기적인 업적은 바둑 플레이어가 이 고대 게임을 더 잘하고 창의적이고 새로운 전략을 개발하도록 영감을 주었습니다.
2017년
Deepfakes 생성 알고리즘이 널리 사용되었습니다. 이 AI는 사람의 모습과 목소리를 재현할 수 있습니다. 이것은 기계 학습의 발전을 보여주지만 윤리 및 사용에 대한 전 세계적 논쟁을 촉발합니다. 한편으로는 원래 배우가 더 이상 살아 있지 않더라도 영화에 캐릭터를 넣는 데 사용할 수 있습니다(디즈니, 당신을 보고 있습니다). 그러나 보다 부정적인 면에서는 세계 지도자들이 결코 말하지 않은 것을 말하게 만드는 데 쉽게 사용될 수 있습니다.
2018년
AI 알고리즘을 기반으로 하는 고급 가상 비서는 Amazon Echo 및 Google Home과 같은 장치에서 공용으로 사용할 수 있게 되었습니다. 이러한 음성 기반 도우미는 사람의 말을 인식하고 여러 가지 방법으로 질문에 답할 수 있습니다.
2020년
기업들은 차량에 사용되는 AI 시스템이 덜 통제된 환경에서 의사결정을 내릴 수 있음을 보여주기 위해 전 세계 여러 도시에서 자율주행차와 개방형 로보택시 서비스를 테스트하기 시작했습니다.
2021년
딥 러닝 칩은 신경망 처리 시간을 단축하기 위해 개발되었습니다. AI 및 머신 러닝의 이러한 내부적인 발전은 데이터를 정렬하고 처리할 수 있는 속도를 극적으로 향상시켰습니다.
2022년
DeepMind Technologies는 Flamingo라는 새로운 시각적 언어 모델(VLM)에 대한 블로그를 게시했습니다. 이 고급 AI는 몇 개의 트레이닝 이미지만으로 그림을 정확하게 설명할 수 있습니다.
또한 2022년에는 OpenAI의 GPT-3 기술이 대중에게 공개되었습니다. 이 최첨단 언어 처리 AI는 거의 인간 수준에서 텍스트와 코드를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 프롬프트가 입력되면 프로그래밍되지 않은 응답이 거의 즉시 생성됩니다.
표면적으로 이것은 콘텐츠를 생성해야 하는 모든 사람에게 놀라운 도구처럼 보입니다. 그러나 해당 콘텐츠를 사용하여 Google의 SEO 알고리즘과 같은 특정 시스템을 속이는 것은 거의 확실히 부정적인 결과를 초래할 것입니다. 이것이 Coalition Technologies가 고객을 보호하고 순위를 유지하기 위해 AI Content Detector를 만든 이유입니다. AI 탐지기를 사용해보고 콘텐츠가 Turing 테스트 버전을 통과하는지 확인하세요.
이 타임라인은 AI 혁신의 포괄적인 목록이 아니라 지난 수십 년 동안 AI가 어떻게 진화했는지에 대한 개요로 간주되어야 합니다. 인공 지능 분야가 공식적으로 등장한 지 70년이 넘었음에도 불구하고 우리의 컴퓨팅 기술과 AI에 대한 이해가 수년 동안 어떻게 발전했는지로 인해 장애물은 점점 더 작아지고 극복하는 데 더 적은 시간이 필요합니다.
매일 우리는 AI에게 인간의 행동을 더 밀접하게 복제하고 우리처럼 생각하는 방법을 가르치는 더 나은 방법을 찾고 있습니다. 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업을 AI로 자동화함으로써 작업을 간소화하고 생산성을 높여 짧은 시간에 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기술은 정말 훌륭하지만 세계를 장악하기 전에 아직 가야 할 길이 남아 있습니다.