머신러닝(Machine Learning) 기초

머신러닝 이미지

 

1. 인공지능의 역사

인공지능(AI, Artificial Intelligence)이라는 용어가 처음 등장한 때는 1956년에 미국 다트머스 대학교에서 마빈 민스키,클로드 섀넌 등 인공지능 및 정보 처리 이론에 지대한 공헌을 한 사람들이 개최한 학회에서 존 매카시가 이 용어를 사용하면서부터이다. 하지만 인공지능이라는 개념 자체는 훨씬 예전부터 있었다.

예를 들면, 앨런 튜링이 ‘생각하는 기계’의 구현 가능성과 튜링 테스트를 제안한 것은 1950년의 일이며, 최초의 신경망 모델은 1943년에 제안되었다.

20세기 중반에도 인공지능 연구는 자연어처리나 복잡한 수학 문제를 해결하는 등 정말로 인간만이 할 수 있는 영역에 있던 문제들도 컴퓨터로 착착 해결할 수 있었던 상당히 혁신적인 연구였으며, 많은 관심을 받고 지속적으로 연구가 이루어진 분야이다.

당연히 AI 산업은 이미 1980년도에 10억불 규모의 시장을 형성할 정도로 큰 분야였으므로 과거에 이런저런 이유로 관심이 없었다던가 실용화가 되지 않았다는 것은 어불성설이다. 다만 아무래도 당시의 정보처리 능력의 한계와 정보량의 부족, 그리고 이런저런 이유로 연구자금지원이 중단되는 트러블과 특히 1969년도에 Marvin Minsky와 Seymour Papert가 "Perceptrons"이라는 책을 출간하면서 지적한 단일 계층 신경망의 한계로 인해 1970년대에 한동한 인기가 시들시들 하기도 했었다.(1차 AI 겨울/AI winter) 이 문제는 1980년도에 다층 신경회로망이 도입되면서 해소되었지만 정보처리 능력의 한계와 해소되기까지는 더 시간이 필요했다.

이후 1974년도에 제시된 역전파 알고리즘, 전문가시스템의 성장과 1980년도에 신경망 이론에 대한 연구가 다시 재개되면서 많은 연구가 있었지만 여전히 성장이 지지부진하여 큰 실망을 안겨주기도 했다.

(2차 AI 겨울/AI winter) 문자인식이나 음성인식등의 가시적인 성과가 있는 분야도 있었지만 대화 인공지능등의 개발 실패 등, 눈앞의 목표를 달성하지 못하는 경우도 많았기 때문인데, 심지어 이런 부분은 수십년이 지난 현재도 극복하지 못해서 아직까지는 인간과 대화를 한다기보다는 자동 응답기에 가까운 수준이다. 이 때문에 1990년도 이후부터 인공지능의 목표는 인간지능의 구현이라는 막연히 넓은 목표에서 문제해결과 비즈니스 중심으로 더 신중하고 좁은 분야가 되었으며, 그제서야 때맞춰 나타난 하드웨어의 성장을 업고 더 성공적인 분야가 될 수 있었다.

21세기 이후로는 2006년 제프리 힌튼교수에 의해 딥러닝 논문이 발표되어 불가능이라 여겨졌던 비지도 학습방법이 가능해졌고 이미 몇 가지 분야에서는 인간의 수준을 뛰어넘은 결과물이 속속 나타나고 있다. 알파고 이외에도 2017년 현재의 인공지능은 사람의 능력과 비교하여 얼굴 인식율이 더 높거나 사물을 더 잘 인식하는 결과를 나타내고 있어, 약인공지능 분야에서는 빠른 속도로 사람의 능력을 추월할 수 있다는 의식이 확산되고 있다.

[출처] 나무위키
https://namu.wiki/w/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5

 

앨런튜링 일대기 : 이미테이션 게임[영화]

앨런튜링 Alan Mathison Turing(1912.6.23 ~ 1954.6.7) : 영국의 수학자, 암호학자, 논리학자

이미테이션게임

2. 인공지능 서비스 종류

학습한 데이터를 기반으로 모델을 향상시킨 인공지능 서비스의 종류들

작곡 인공지능 Aiva(유튜브채널)

 

출처[유튜브채널 작곡인공지능 Aiva]

 

전투기 인공지능 AI Falco

 

바둑 인공지능 딥마인드 알파고

 

 

음성인식비서AI 구글 어시스턴트

 

Google 어시스턴트 - 나만의 Google

 

그림그리는 인공지능 구글 딥드림생성기

 

Deep Dream Generator

 

인공지능 변호사 IBM ROSS

 

대한민국 인공지능 작곡 시스템 이봄(EvoM)

 

 

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