인공지능이라는 개념은 수천 년 전부터 시작되었으며, 현재는 모든 분야에서 자동화 혁명을 일으켰습니다.
AI(인공지능)는 컴퓨터의 행동을 자동화하고, 인간의 지능을 시뮬레이션하는 것을 목표로 하는 프로그래밍된 지능입니다. 즉, 문제를 해결하기 위해 생각하고 추론하는 방법, 언어와 말을 이해하여 소통하는 방법, 학습하고 적응하는 방법을 아는 것입니다.
첫 번째 벽돌
인공지능은 고대 철학자들이 삶과 죽음의 문제를 고심하면서 탄생했습니다. 이 당시 발명가들은 인간의 개입 없이 독립적으로 움직이는 기계식 "자동 장치"를 여러 개 만들었습니다. "오토마타"는 고대 그리스어에서 유래되었으며, 자신의 의지에 따라 행동한다는 의미입니다.
이러한 기계에 대한 가장 초기의 기록 중 하나는 기원전 400년으로 거슬러 올라가는데, 철학자 플라톤의 친구가 만든 기계 비둘기에 대한 언급이 나와 있습니다. 그로부터 수년 후, 가장 유명한 자동 기계 중 하나가 1495년경 레오나르도 다빈치에 의해 만들어졌습니다.
1900년대 초, 미디어는 인공 인간이라는 개념을 이용했습니다. 그래서 과학자들은 이제 인공 두뇌를 만드는 것이 가능한지 묻기 시작했습니다. 일부 혁신가들은 오늘날의 로봇을 여러 가지 버전으로 만들기도 했지만, 그것들은 모두 비교적 단순합니다. 대부분은 증기로 작동하고, 일부는 얼굴 표정을 보이고 걸을 수도 있습니다.
1929년, 니시무라 마코토 교수(일본)가 가쿠텐소쿠라는 이름의 일본 최초의 로봇을 만들었습니다. 1949년 컴퓨터 과학자 에드먼드 칼리스 버클리는 컴퓨터 모델을 인간의 뇌와 비교하면서 《거대한 두뇌 또는 생각하는 기계》라는 책을 출판했습니다.
AI가 탄생하다
1950년은 과학자들이 인공지능 분야로 진출할 수 있는 문을 열어준 중요한 이정표가 되었습니다. 이 당시 앨런 튜링은 《컴퓨팅 기계와 컴퓨터 지능》 을 출판했는데, 여기서 전문가들이 컴퓨터 지능을 측정하는 데 사용하는 "튜링 테스트"를 제안했습니다.
1952년에 컴퓨터 과학자 사뮤엘은 체커를 두는 프로그램을 개발했습니다. 이는 게임을 독립적으로 학습하는 최초의 프로그램이었습니다. 3년 후, 존 매카시는 다트머스에서 컨퍼런스를 열고 "인공지능"이라는 용어를 만들어냈습니다. 여기서부터 이 이름이 일반적으로 사용되기 시작했습니다.
10년 후, 과학자와 예술가 모두 AI를 활용해 창의력을 발휘하고 있습니다. 1958년 존 매카시는 AI 연구를 위한 최초의 프로그래밍 언어인 LISP를 만들었으며, 이는 오늘날까지 널리 사용되고 있습니다. 1년 후, 아서 사뮤엘은 기계에게 인간보다 체스를 더 잘 두도록 가르치는 것에 대한 연설을 하면서 "머신 러닝"이라는 용어를 만들어냈습니다.
1961년, 최초의 산업용 로봇인 유니메이트(Unimate)가 미국 뉴저지주의 제너럴 모터스 조립 라인에서 작업을 시작했습니다. 이 기계의 임무는 자동차의 금형 껍질과 용접 부품을 운반하는 것이었습니다(이는 사람이 타기에는 너무 위험하다고 여겨졌습니다). 1965년, 에드워드 파이겐바움과 조슈아 레더버그는 최초의 "전문가 시스템"을 만들었습니다. 이는 인간과 같은 사고와 의사 결정 능력을 복제하도록 프로그래밍된 AI의 한 형태입니다.
최초의 챗봇(나중에 챗봇으로 줄임)인 ELIZA는 1966년에 탄생했습니다. 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간과 대화하는 시뮬레이션 심리치료사로 설명되었습니다. ELIZA는 입력 키워드나 구문을 인식하여 미리 프로그래밍된 문장으로 응답을 제공합니다. 예를 들어, 어떤 사람이 "우리 엄마는 요리를 정말 잘해요."라고 말한다면, ELIZA는 "어머니"라는 단어를 선택하고 대화를 이어가기 위해 개방형 질문을 했습니다. "당신의 가족에 대해 더 말해주세요."
2년 후, 소련의 수학자 알렉세이 이바크넨코는 데이터 처리의 클러스터링 방법을 발표했습니다. 이는 오늘날 딥러닝이라고 불리는 AI에 대한 새로운 접근 방식입니다. 1970년대에는 일본 최초의 인간형 로봇이 만들어졌고, 공학 졸업자가 만든 최초의 자율주행차가 등장하는 등 많은 혁신이 일어났습니다.
그러나 이는 첫 번째 AI Winter이기도 하며, 영국과 미국 정부의 자금 지원이 중단되면서 연구는 어려움을 겪고 있습니다. 그 이유는 과학자들이 약속했던 만큼 결과가 인상적이지 않기 때문입니다.
첫 번째 겨울 이후, AI는 1987~1993년에 또 다른 침체기를 겪었습니다. 개인 투자자와 일부 정부는 이 기술에 대한 관심을 잃었고, 기계는 고장났으며, 일부 프로젝트는 '중단'되었습니다. 특히, 1987년에는 더 저렴하고 접근하기 쉬운 경쟁자들이 등장하면서 LISP 기반 하드웨어 시장이 붕괴되었습니다.
완벽하고 폭발하다
이러한 위기를 통해 과학자들은 점차 인공지능을 완성해 사업과 삶에 큰 변화를 가져왔습니다.
스탠포드 카트는 1961년에 첫 선을 보였으며, 자체 추진 차량의 최초 사례 중 하나가 되었습니다. 이 차량은 자동차 배터리로 구동되는 전기 모터가 달린 4개의 바퀴를 가지고 있으며, 이 모터는 방향과 속도를 조절하기 위한 화면과 버튼이 있는 제어판에 연결되어 있습니다.
1977년, 과학자들은 카트를 움직이지 않고도 카메라를 좌우로 움직일 수 있는 슬라이더(기계식 회전 장치)를 만들어 여러 관점을 포착할 수 있었습니다. 이를 통해 차량은 다차원 시야를 활용하여 장애물 주변에서 속도를 줄일 수 있습니다. 작동 원리는 1m를 이동하고 10~15분 동안 멈춰서 이미지를 처리하고 경로를 계획하는 것입니다.
1979년에는 인간의 개입 없이 5시간 만에 의자로 가득 찬 방을 자율적으로 횡단했습니다.
또한 1979년에는 미국 인공지능 협회가 설립되었으며, 현재는 인공지능 진흥 협회(AAAI)로 이름이 변경되었습니다. 이때부터 이 기술은 급속한 성장기를 맞았는데, 전문가들은 이를 "AI 붐"이라고 부른다. 딥 러닝 기술과 전문가 시스템을 사용하는 것이 점점 보편화되고 있는데, 두 가지 모두 컴퓨터가 실수로부터 학습하고 독립적인 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.
1980년에 최초의 자동화 프로그램인 XCON이 상업적으로 운영을 시작했습니다. 고객 요구 사항을 기반으로 자동으로 구성 요소를 선택하여 컴퓨터 주문 시스템을 지원하도록 설계되었습니다. 일본 정부는 1981년에 5세대 컴퓨터 프로젝트에 8억 5천만 달러(오늘날의 20억 달러 이상)를 책정했습니다. 그들의 목표는 인간 수준에서 번역, 대화, 추론이 가능한 컴퓨터를 만드는 것입니다.
1985년, AAAI 컨퍼런스에서 AARON 자동 추첨 프로그램이 시연되었습니다. 1년 후, 에른스트 딕만과 그의 팀은 최초의 무인 자동차를 시연했습니다. 방해받지 않는 도로에서는 시속 55마일로 달릴 수 있습니다. 1987년에는 최초의 전략 경영 컨설팅 시스템인 Alacrity가 출시되었습니다. 이 시스템은 3,000개 이상의 복잡한 규칙을 사용합니다. 이어서, 1988년에 탄생한 Jabberwacky 챗봇은 사용자들에게 재미있고 즐거운 대화를 제공했습니다.
주목할 만한 이정표는 1997년 IBM이 개발한 딥블루 소프트웨어가 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 물리친 것입니다.
스포츠 히스토리 위클리는 1997년 5월 11일, 34세의 가리 카스파로프가 분노에 몸부림치고 믿을 수 없다는 듯이 몸을 떨며 체스 토너먼트에서 뛰쳐나온 사건을 설명합니다. 당시 세계 체스 챔피언이 첫 경기에서 졌다는 것이 문제가 아니라, 냉정하고 영혼 없는 기계에 의해 전복당했다는 문제가 문제입니다.
해당 사이트는 "체스와 인류 기술 발전의 역사에 있어서 전환점이 되는 사건으로, 공식 토너먼트 규칙에 따라 조직된 경기에서 컴퓨터가 세계 챔피언을 처음으로 이겼다"고 적었습니다.
이전에, 카스파로프와 딥 블루의 첫 번째 경기는 1996년 2월에 열렸습니다. 카스파로프는 1게임을 지고, 2게임을 무승부로 마치고, 3게임을 이긴 뒤 경기에서 승리했습니다. 패배 후 딥 블루는 1년 동안 재훈련을 한 뒤 1997년 재경기에서 우승을 차지했습니다.
2000년에는 눈, 눈썹, 귀, 입 등의 얼굴 표정을 통해 인간의 감정을 시뮬레이션할 수 있는 최초의 로봇이 등장했습니다. 이걸 키스멧이라고 해요. 이어서 2002년에는 룸바 자동 진공청소 로봇이 소형으로 출시되었습니다. 이 브랜드는 오늘날에도 수천만 대의 모델을 판매하면서 인간의 개입 없이도 단단한 바닥과 카펫을 자동으로 청소하도록 프로그램되어 있습니다.
2003년 AI의 적용이 점점 강화되면서, NASA는 두 대의 로버(스피릿과 오퍼튜니티)를 화성에 착륙시켰는데, 이 로버는 인간의 개입 없이 화성 표면에서 이동하고 항해할 수 있었습니다. 오포튜니티 모델만 해도 약 15년간 운영되어 왔으며, 45km라는 기록을 달성했습니다.
2006년부터 Twitter, Facebook, Netflix와 같은 회사는 광고 알고리즘과 사용자 경험(UX)의 일부로 AI를 사용하기 시작했습니다. 마이크로소프트는 2010년에 신체 움직임을 추적하고 게임 플레이로 변환하도록 설계된 최초의 게임 하드웨어인 Xbox 360 Kinect를 출시했습니다. 인공지능의 부상은 2011년에 시작되었는데, 당시 왓슨(IBM에서 개발)이라는 질문에 답하도록 프로그래밍된 컴퓨터가 두 명의 인간 챔피언을 상대로 텔레비전 게임 쇼인 제퍼디에서 우승했습니다. 동시에 Apple은 iPhone 4에서 최초의 음성 가상 비서인 Siri를 출시했습니다.
2012년에는 구글의 두 연구원이 고양이를 인식하는 신경망을 훈련시키면서 더욱 발전이 이루어졌습니다. 2016년 핸슨 로보틱스는 소피아라는 이름의 휴머노이드 로봇을 개발했는데, 이는 최초의 "사이보그 시민"이라 불렸으며, 인간과 비슷한 외모에 시각, 감정 표현, 의사소통 능력을 갖추고 있었습니다. 2년 후, 중국의 한 기술팀이 스탠포드 독해 능력 테스트에서 인간 지능을 능가하는 소프트웨어를 개발했습니다.
2019년, 구글의 AlphaStar 소프트웨어는 비디오 게임 StarCraft 2에서 그랜드마스터를 달성했습니다. 이는 극히 어려운 레벨로, 플레이어의 0.2%만이 달성합니다. 2015년 출시된 AlphaGo와 비교했을 때, 새로운 세대의 AI는 캐릭터 이동, 아이템 선택 등을 포함하여 한 번에 300개 이상의 동작을 수행할 수 있다는 점에서 더 뛰어납니다. 또한, StarCraft 게임은 비선형적인 게임 플레이를 가지고 있기 때문에 AlphaStar는 경쟁할 때 목표를 세우고 각 동작이 게임 전체에서 승리하는 능력에 미치는 영향을 고려해야 합니다.
OpenAI는 2020년에 GPT-3의 베타 테스트를 시작했습니다. GPT-3는 딥 러닝을 사용하여 코드, 시, 기타 언어 및 쓰기 작업을 생성하는 모델입니다. 이런 종류의 모델로는 처음은 아니었지만 기계가 생성한 것이나 사람이 생성한 것과 거의 구별할 수 없는 콘텐츠를 생성한 것은 처음이었습니다. 2021년, OpenAI는 이미지를 처리하고 이해하여 정확한 캡션을 생성할 수 있는 DALL-E를 개발하여 AI가 시각적 세계를 이해하는 데 한 걸음 더 다가갔습니다.
2022년 11월, ChatGPT가 테스트용으로 출시되어 개인 및 기업 사용자 모두를 위한 기술 시장에 폭발적인 성장을 가져왔습니다. ChatGPT는 고급 AI 모델 GPT-3.5를 기반으로 구축되어 자연스러운 응답을 돕고 실제 사람처럼 평가됩니다. 이 슈퍼 AI는 출시 후 단 5일 만에 사용자 100만 명을 달성했습니다. 프로젝트 웹사이트는 과부하로 인해 공개된 지 40분 만에 다운되었습니다. 5월 18일, OpenAI는 ChatGPT를 앱 스토어에 출시했으며 첫 주 동안은 미국 지역 사용자에게만 제공되었습니다. Data.ai의 데이터에 따르면, 이 챗봇은 6일 만에 50만 건을 넘어섰습니다.
미국의 컨설팅 회사 EBDI의 연구에 따르면, AI에 대한 충분한 투자와 적절한 구현이 이루어진다면 동남아시아 5개국(싱가포르, 말레이시아, 태국, 베트남, 필리핀)의 GDP는 1조 달러 증가할 수 있다고 합니다.
베트남의 AI
2021년 베트남 정부는 베트남을 점진적으로 혁신 중심지로 전환한다는 목표로 2030년까지의 AI 국가 전략을 발표했습니다. AI는 ASEAN 지역에서는 상위 4위, 세계적으로는 상위 50위권에 속합니다. 옥스포드 인사이트가 캐나다 국제 개발 연구 센터와 협력하여 실시한 "정부 AI 준비 지수" 보고서에 따르면, 베트남은 시행 1년 만에 전 세계 160개국 중 62위를 차지했으며, 2020년 대비 14단계 상승했습니다.
하지만 베트남 기업이 이 분야를 발전시킨 것은 AI 전략이 발표된 이후였다. FPT Corporation의 CTO인 부 안 투(Vu Anh Tu) 씨는 AI가 최첨단 기술로 인식되어 2013년부터 연구 개발되어 왔다고 말했습니다.
인프라, 데이터, 연구 외에도 인적 자원에 많은 투자가 이루어졌습니다. FPT는 500명의 전문가와 50명의 AI 박사 및 석사를 모아 이 분야에서 인재를 모집하고 있습니다. 지금까지 이 부서는 기업의 운영 최적화, 다양한 사회 문제 해결, 1,400만 명 이상의 터미널 사용자에게 서비스 제공을 지원하는 다양한 제품, 솔루션, 플랫폼 생태계를 형성해 왔습니다. VNPT, Viettel, Vingroup과 같은 업계 거대 기업 역시 수년에 걸쳐 새로운 기술 연구와 AI 개발에 많은 투자를 해왔습니다.
AI4VN 2022에서 FPT Smart Cloud의 총괄 이사인 Le Hong Viet 씨는 IBM 데이터를 인용하여 기업의 35%가 AI가 매출을 최소 5% 늘리는 데 도움이 되었다고 보고했다고 밝혔습니다. AI는 컴퓨터가 분석한 데이터 외에도 고객 경험을 개선하고 기업이 고객을 이해하도록 지원합니다.
Viettel Cyberspace Center의 부국장인 Hoang Ngoc Duong 씨는 AI가 자동화, 가전제품 등 모든 구석구석과 아주 작은 영역에 진입하고 있으며, 이를 통해 많은 수익을 창출하고, 기업의 비용을 최적화하며, 고객 경험을 개선하는 데 도움이 된다고 말했습니다.
이러한 맥락에서 2018년부터 베트남 인공지능의 날(AI4VN)이 AI의 연구, 혁신 및 응용을 촉진하기 위해 개최되었습니다. 사회 경제적 발전의 과제 해결에 기여하고, 베트남 기업이 신기술을 적용하고 경쟁력을 향상할 수 있도록 지원합니다. 이 프로그램은 과학기술부의 지휘를 받으며, VnExpress 신문이 매년 주관합니다.
과학기술부 장관 Huynh Thanh Dat은 AI4VN 2022에서 이는 경험을 교환하고 공유하고, AI 커뮤니티와 생태계를 구축하고 개발하기 위한 이니셔티브와 권장 사항을 제안하고 "점진적으로 베트남을 지역과 전 세계에서 인공지능 연구, 개발 및 응용 분야에서 밝은 곳으로 만들 것"이라고 말했습니다. 이 행사에는 2,000명 이상의 참석자, 50명 이상의 연사, 전문가, 국내외 기업의 리더가 참석했습니다.
올해도 축제는 "삶을 위한 힘"이라는 주제로 계속 진행됩니다. 9월 21-22일에 호치민시에서 열렸습니다. AI4VN 2023 프로그램에는 AI 서밋, CTO 서밋 2023, AI 워크숍, AI 엑스포, 위성 활동 등 4가지 주요 활동이 포함됩니다.
초원 ( Tableau, Infolab, Stanford, AAAI 에 따름)
베트남 인공지능의 날(AI4VN 2023)은 과학기술부가 주관하고, VnExpress 신문이 정보통신기술-과학기술대학클럽(FISU)과 협업하여 9월 21~22일에 호치민시에서 개최됩니다. 올해 행사에는 AI 워크숍 등 다양한 활동이 준비되어 있습니다. AI 서밋 2023; CTO Summit 2023 - 최고의 기술 환경을 갖춘 기업을 기리는 행사입니다. AI 콘서트 행사가 진행되는 이틀 동안 AI 쇼와 채용 부스가 있는 AI 엑스포 전시회가 진행됩니다. |
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