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1950
AI의 기초 형성
1950년, 앨런 튜링(Alan Turing)은 논문 「컴퓨팅 기계와 지능」에서 튜링 테스트를 제안하며, 기계가 인간처럼 사고할 수 있는지에 대한 기준을 제시하였습니다.
1956년, 다트머스 학회에서 '인공지능(AI)'이라는 용어가 처음 사용되었으며, 이 회의는 현대 AI 연구의 시작을 알리는 중요한 순간이 되었습니다.
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1960
초기 탐구
1966년, MIT의 조셉 와이젠바움(Joseph Weizenbaum)은 최초의 챗봇인 엘리자(ELIZA)를 개발하였으며, 이는 자연어 처리를 통한 대화 프로그램의 시초가 되었습니다.
1969년, 셰이키(Shakey)는 최초의 자율 로봇으로, 주어진 환경에서 스스로 행동을 추론하고 목표를 수행할 수 있었습니다.
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1970
AI 겨울 시작
AI 기술의 발전이 기대에 미치지 못하면서 AI 연구에 대한 투자와 관심이 급감하였고, 이로 인해 첫 번째 AI 겨울이 시작되었습니다.
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1980
전문가 시스템과 복귀
전문가 시스템은 특정 지식 분야에서 인간 전문가의 의사결정을 모방하는 시스템으로 1980년대에 널리 사용되었습니다. 1986년, 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)은 백프롭(backpropagation) 알고리즘을 도입하며 딥러닝의 기반을 마련하였습니다.
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1990
AI 성과
1997년, IBM의 딥 블루(Deep Blue)는 체스 세계 챔피언 가리 카스파로프(Garry Kasparov)를 이기며, 인간과 AI 간의 중요한 경기를 통해 AI의 잠재력을 증명하였습니다.
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데이터와 머신러닝의 발전
2006년, 제프리 힌튼은 딥러닝(Deep Learning)이라는 용어를 처음 사용하며, 기계가 다층 신경망을 통해 학습할 수 있는 능력을 제시하였습니다.
2000
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2010
AI의 대중화와 딥러닝의 발전
2011년, IBM의 왓슨(Watson)은 퀴즈쇼 제퍼디!(Jeopardy!)에서 인간 챔피언을 물리치며 자연어 처리와 빅데이터 분석에서 강력한 성능을 보여주었습니다. 2012년, 제프리 힌튼의 연구팀은 딥러닝을 사용해 이미지넷(ImageNet) 이미지 인식 대회에서 승리하며, 컴퓨터 비전 분야에서 획기적인 성과를 냈습니다. 2016년, 구글 딥마인드의 알파고(AlphaGo)는 바둑에서 세계 챔피언 이세돌을 이기며, AI가 창의적 사고가 필요한 영역에서도 인간을 능가할 수 있음을 입증하였습니다.
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2020
초거대 AI와 생성형 AI
2020년, 오픈AI는 1,750억 개의 파라미터를 가진 GPT-3를 발표하며, 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 거두었습니다. 헬스케어 분야에서는 IBM 왓슨 헬스와 구글 딥마인드 같은 AI 시스템이 의료 영상 분석과 진단을 도와 암과 같은 질병을 예측하는 능력이 크게 향상되었습니다. 유럽연합(EU)은 AI 규제법을 제안하며, AI 기술의 윤리적 문제와 위험을 관리하기 위한 법적 틀을 마련하기 시작했습니다. 예술과 창작 분야에서도 딥아트(DeepArt), 런웨이ML(RunwayML), 달리2(DALL·E 2), 스테이블 디퓨전 같은 생성형 AI 모델이 등장하여 인간과 AI의 협업이 가능해졌습니다.
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