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 죽음에 대한 질문을 고민하면서 시작되었습니다. 당시 발명가들은 인간의 개입 없이 독립적으로 움직이는 기계식 "오토마타"를 여러 개 만들었습니다. "오토마타"는 "자신의 의지로 행동하다"라는 뜻의 고대 그리스어에서 유래했습니다.
이러한 유형의 기계에 대한 가장 오래된 기록 중 하나는 기원전 400년으로 거슬러 올라가는데, 여기에는 철학자 플라톤의 친구가 만든 기계 비둘기가 언급되어 있습니다. 그로부터 수년 후, 가장 유명한 자동 기계 중 하나가 1495년경 레오나르도 다빈치에 의해 제작되었습니다.
1900년대 초, 언론은 인공 인간이라는 개념을 탐구하기 시작했습니다. 과학자들은 인공 두뇌를 만드는 것이 가능할까라는 의문을 품기 시작했습니다. 일부 혁신가들은 오늘날의 로봇과 유사한 버전을 만들기도 했지만, 모두 비교적 단순했습니다. 대부분은 증기로 구동되었고, 어떤 로봇은 얼굴 표정을 짓고, 어떤 로봇은 걸을 수도 있었습니다.
1929년, 니시무라 마코토 교수(일본)는 일본 최초의 로봇인 '가쿠텐소쿠(Gakutensoku)'를 개발했습니다. 1949년, 컴퓨터 과학자 에드먼드 칼리스 버클리는 컴퓨터 모델과 인간의 뇌를 비교하는 저서 『 거대한 두뇌, 혹은 생각하는 기계(Giant Brains or Thinking Machines)』 를 출간했습니다.
AI가 탄생하다
1950년은 과학자들이 인공지능 분야로 진출할 수 있는 중요한 이정표가 되었습니다. 당시 앨런 튜링은 자신의 저서 『계산 기계와 컴퓨터 지능』 을 발표했는데, 이 책에서 전문가들은 컴퓨터의 지능을 측정하는 데 "튜링 테스트"를 사용했습니다.
1952년, 컴퓨터 과학자 사무엘은 체커를 두는 프로그램을 개발했습니다. 체커를 독립적으로 학습하는 최초의 프로그램이었습니다. 3년 후, 존 매카시는 다트머스에서 학회를 열고 "인공지능"이라는 용어를 만들어냈습니다. 그때부터 이 용어는 널리 쓰이게 되었습니다.
10년 후, 과학자와 예술가 모두 AI를 활용하여 창의력을 발휘했습니다. 1958년, 존 매카시는 AI 연구를 위한 최초의 프로그래밍 언어인 LISP를 개발했는데, 이는 오늘날까지도 널리 사용되고 있습니다. 1년 후, 아서 사무엘은 기계가 인간보다 체스를 더 잘 두도록 가르치는 강연을 하면서 "머신러닝"이라는 용어를 처음 사용했습니다.
1961년, 최초의 산업용 로봇인 유니메이트(Unimate)가 뉴저지 제너럴 모터스(GM)의 조립 라인에서 작동하기 시작했습니다. 유니메이트는 자동차의 금형을 옮기고 부품을 용접하는 작업을 담당했는데, 이는 사람이 하기에는 너무 위험하다고 여겨졌습니다. 1965년, 에드워드 파이겐바움(Edward Feigenbaum)과 조슈아 레더버그(Joshua Lederberg)는 인간의 사고와 의사 결정을 모방하도록 프로그래밍된 AI의 한 형태인 최초의 "전문가 시스템"을 개발했습니다.
최초의 챗봇(나중에 챗봇으로 줄여짐)인 ELIZA는 1966년에 개발되었습니다. ELIZA는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사람과 대화하는 시뮬레이션 심리 치료사로 묘사되었습니다. ELIZA는 입력된 단어나 문구를 인식하고 미리 프로그래밍된 답변을 제공하는 방식으로 작동했습니다. 예를 들어, 누군가 "우리 엄마는 요리를 잘해요"라고 말하면 ELIZA는 "엄마"라는 단어를 선택하고 대화를 이어가기 위해 "가족에 대해 더 자세히 말씀해 주세요"라는 개방형 질문을 던졌습니다.
2년 후, 소련의 수학자 알렉세이 이바크넨코는 그룹 단위로 데이터를 처리하는 방법을 발표했습니다. 이는 AI에 대한 새로운 접근 방식으로, 현재는 딥러닝으로 알려져 있습니다. 1970년대에는 일본에서 최초로 인간형 로봇이 개발되었고, 공과대학 졸업생이 최초로 자율주행차를 제작하는 등 많은 혁신이 이루어졌습니다.
하지만 이는 첫 번째 AI Winter이기도 하며, 영국과 미국 정부 의 자금 지원이 삭감되면서 연구는 어려움에 직면해 있습니다. 그 이유는 과학자들이 약속한 만큼 결과가 인상적이지 않기 때문입니다.
첫 번째 겨울 이후, AI는 1987년에서 1993년 사이에 또 한 번 침체기를 겪었습니다. 민간 투자자와 일부 정부 모두 이 기술에 대한 관심을 잃었고, 기계는 고장 났으며, 일부 프로젝트는 "중단"되었습니다. 특히 1987년에는 더 저렴하고 접근성이 더 높은 경쟁 업체들이 등장하면서 LISP 기반 하드웨어 시장이 붕괴되었습니다.
완벽하고 폭발하다
이러한 위기를 겪으면서 과학자들은 점차 인공지능을 완성해 사업과 삶에 큰 변화를 가져왔습니다.
스탠퍼드 카트는 1961년에 출시되어 최초의 자체 추진 차량 중 하나로 자리매김했습니다. 네 바퀴에 자동차 배터리로 구동되는 전기 모터가 장착되어 있었고, 계기판에는 디스플레이와 방향 및 속도 버튼이 있었습니다.
1977년, 과학자들은 카트를 움직이지 않고도 카메라를 좌우로 움직여 여러 시점을 촬영할 수 있는 슬라이더(기계식 회전 장치)를 개발했습니다. 이를 통해 카트는 다차원 시야를 활용하여 장애물을 피해 속도를 줄일 수 있었습니다. 작동 원리는 1미터를 이동한 후 10~15분 동안 정지하여 이미지를 처리하고 경로를 계획하는 것이었습니다.
1979년에는 인간의 개입 없이 5시간 만에 의자로 가득 찬 방을 자율적으로 횡단했습니다.
1979년에는 미국 인공지능 협회(AAAI)가 설립되었는데, 현재는 인공지능 진흥 협회(AAAI)로 알려져 있습니다. 이때부터 인공지능 기술은 급속한 성장기를 맞이했는데, 전문가들은 이를 "AI 붐"이라고 부릅니다. 딥러닝 기술과 전문가 시스템 사용이 더욱 보편화되었는데, 두 시스템 모두 컴퓨터가 실수로부터 학습하고 독립적인 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
1980년, 최초의 자동화 프로그램인 XCON이 상업적으로 운영되었습니다. XCON은 고객 요구 사항에 따라 부품을 자동으로 선택하여 컴퓨터 주문 시스템을 지원하도록 설계되었습니다. 일본에서는 1981년 정부가 5세대 컴퓨터 프로젝트에 8억 5천만 달러(현재 20억 달러 이상)를 배정했습니다. 그들의 목표는 인간 수준에서 번역하고, 대화하고, 추론할 수 있는 컴퓨터를 만드는 것이었습니다.
1985년, AAAI 컨퍼런스에서 자동 추첨 프로그램 AARON이 시연되었습니다. 1년 후, 에른스트 딕만과 그의 팀은 최초의 무인 자동차를 시연했습니다. 이 자동차는 장애물이 없는 도로에서 시속 55마일(약 80km)로 주행할 수 있었습니다. 1987년에는 최초의 전략 경영 컨설팅 시스템인 Alacrity가 출시되었습니다. Alacrity는 3,000개가 넘는 복잡한 규칙을 사용했습니다. 1988년에는 챗봇 Jabberwacky가 출시되어 사용자에게 흥미롭고 재미있는 대화를 제공했습니다.
주목할 만한 이정표는 1997년 IBM이 개발한 딥블루 소프트웨어가 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 물리쳤을 때 세워졌습니다.
스포츠 히스토리 위클리는 1997년 5월 11일, 34세의 가리 카스파로프가 분노에 몸부림치며 믿을 수 없다는 듯 몸을 떨며 체스 토너먼트에서 뛰쳐나온 모습을 묘사합니다. 당시 세계 체스 챔피언이었던 그가 첫 경기에서 졌다는 사실은 중요하지 않았지만, 차갑고 영혼 없는 기계에 패배했다는 사실이 더 중요했습니다.
해당 사이트는 "체스 역사와 인류 기술 발전의 전환점이 될 이번 승리는 컴퓨터가 공식 토너먼트 규칙에 따라 조직된 경기에서 세계 챔피언을 처음으로 이긴 것"이라고 보도했습니다.
그 전에 카스파로프와 딥 블루의 첫 경기는 1996년 2월에 열렸습니다. 카스파로프는 1패 2무 3패로 승리했습니다. 패배 후 딥 블루는 1년 동안 재훈련을 받았고, 1997년 재대결에서 승리했습니다.
2000년에는 눈, 눈썹, 귀, 입 등 얼굴 표정을 통해 인간의 감정을 표현할 수 있는 최초의 로봇이 등장했습니다. 키스멧(Kismet)이라는 이름이었죠. 2002년에는 룸바(Roomba)라는 자동 진공청소기가 소형으로 출시되었습니다. 이 브랜드는 오늘날까지 수천만 대가 판매되며 유지되고 있으며, 사람의 개입 없이 바닥과 카펫을 자동으로 청소하도록 프로그래밍되어 있습니다.
AI의 적용은 2003년 점차 강화되었습니다. NASA는 화성에 두 대의 로버(스피릿과 오퍼튜니티)를 착륙시켰는데, 이 로버들은 인간의 개입 없이 화성 표면에서 이동하고 항해할 수 있었습니다. 오퍼튜니티 모델만 해도 거의 15년 동안 작동하며 45km라는 기록적인 거리를 주행했습니다.
2006년, 트위터, 페이스북, 넷플릭스 같은 기업들은 광고 알고리즘과 사용자 경험(UX)의 일환으로 AI를 활용하기 시작했습니다. 2010년, 마이크로소프트는 신체 움직임을 추적하여 게임 플레이에 반영하도록 설계된 최초의 게임용 하드웨어인 Xbox 360 키넥트를 출시했습니다. 인공지능의 부상은 2011년, IBM에서 개발한 왓슨이라는 질문에 답하도록 프로그래밍된 컴퓨터가 TV 퀴즈쇼 제퍼디에서 두 명의 인간 챔피언을 상대로 승리하면서 시작되었습니다. 비슷한 시기에 애플은 최초의 음성 인식 가상 비서인 시리를 iPhone 4에 출시했습니다.
2012년에는 구글의 두 연구원이 고양이를 인식하도록 신경망을 훈련시키면서 기술이 더욱 발전했습니다. 2016년에는 핸슨 로보틱스(Hanson Robotics)가 최초의 "사이보그 시민"이라 불리는 휴머노이드 로봇 소피아(Sophia)를 개발했습니다. 소피아는 인간형 외형에 시각, 감정 표현, 의사소통 능력을 갖춘 로봇입니다. 2년 후, 중국의 한 기술팀이 스탠퍼드 대학교 독해력 시험에서 인간 지능을 능가하는 소프트웨어를 개발했습니다.
2019년, 구글의 알파스타 소프트웨어는 비디오 게임 스타크래프트 2에서 그랜드마스터를 달성했습니다. 이는 매우 어려운 레벨로, 플레이어의 0.2%만이 달성할 수 있습니다. 2015년 출시된 알파고와 비교했을 때, 이 차세대 AI는 캐릭터 이동, 아이템 선택 등 300가지 이상의 동작을 동시에 수행할 수 있다는 점에서 우월합니다. 또한, 스타크래프트는 비선형적인 게임플레이를 가지고 있기 때문에, 알파스타는 경쟁 시 목표를 설정하고, 각 동작이 게임 전체의 승리에 미치는 영향을 고려해야 합니다.
OpenAI는 2020년에 딥러닝을 사용하여 코드, 시, 기타 언어 및 글쓰기 과제를 생성하는 모델인 GPT-3의 베타 테스트를 시작했습니다. 이러한 종류의 모델이 처음은 아니었지만, 기계 생성이나 인간 생성과 거의 구별할 수 없는 콘텐츠를 생성한 최초의 사례였습니다. 2021년에는 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 기술 시장뿐 아니라 개인 및 기업 사용자 모두에게 폭발적인 인기를 얻었습니다. ChatGPT는 자연스러운 응답을 지원하는 고급 AI 모델 GPT-3.5를 기반으로 하며, 실제 사람처럼 자연스러운 반응을 보입니다. 이 슈퍼 AI는 출시 5일 만에 사용자 100만 명을 돌파했습니다. 프로젝트 웹사이트는 공개 후 40분 만에 과부하로 다운되었습니다. 5월 18일, OpenAI는 ChatGPT를 앱 스토어에 등록하고 첫 주 동안 미국 사용자만 이용할 수 있도록 했습니다. Data.ai 데이터에 따르면, 이 챗봇은 출시 6일 만에 50만 다운로드를 돌파했습니다.
미국의 컨설팅 회사 EBDI의 연구에 따르면, AI에 대한 충분한 투자와 적절한 구현이 이루어진다면 동남아시아 5개국(싱가포르, 말레이시아, 태국, 베트남, 필리핀)의 GDP는 1조 달러까지 증가할 수 있다고 합니다.
베트남의 AI
2021년 베트남 정부는 2030년까지의 AI 국가 전략을 발표하며 베트남을 혁신 중심지로 점진적으로 육성한다는 목표를 세웠습니다. AI는 아세안 지역 4위, 세계 50위권에 속합니다. 옥스퍼드 인사이트와 캐나다 국제개발연구센터가 공동으로 실시한 "정부 AI 준비 지수" 보고서에 따르면, 베트남은 시행 1년 만에 세계 160개국 중 62위를 기록하며 2020년 대비 14계단 상승했습니다.
하지만 베트남 기업들이 이 분야를 개발하기 시작한 것은 AI 전략이 발표된 이후였습니다. FPT Corporation의 최고기술책임자(CTO)인 부 안 투(Vu Anh Tu) 씨는 AI가 핵심 기술로 지정되어 2013년부터 연구 개발되어 왔다고 말했습니다.
인프라, 데이터, 연구 외에도 인적 자원에 대한 투자가 활발합니다. FPT는 500명의 전문가와 50명의 AI 박사 및 석사 학위 소지자를 확보했으며, 이 분야 인재를 지속적으로 채용하고 있습니다. 현재까지 FPT는 기업의 운영 최적화, 다양한 사회 문제 해결, 그리고 1,400만 명 이상의 단말 사용자에게 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 다양한 제품, 솔루션, 플랫폼 생태계를 구축해 왔습니다. VNPT, 비엣텔, 빈그룹 등 업계 거물들도 수년간 신기술 연구 및 AI 개발에 막대한 투자를 해왔습니다.
AI4VN 2022에서 FPT 스마트 클라우드의 레 홍 비엣(Le Hong Viet) 사장은 IBM 데이터를 인용하며, 기업의 35%가 AI가 매출을 최소 5% 증가시키는 데 도움이 되었다고 답했다고 밝혔습니다. AI는 컴퓨터로 분석된 데이터 외에도 고객 경험을 개선하여 기업이 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다.
Viettel 사이버스페이스 센터의 부소장인 황 응옥 즈엉(Hoang Ngoc Duong) 씨는 AI가 이제 자동화, 가전제품 등 모든 분야와 아주 작은 영역에 진입하여 기업의 큰 수익 창출, 비용 최적화, 고객 경험 개선에 도움이 되고 있다고 말했습니다.
이러한 맥락에서, 2018년부터 베트남 인공지능의 날(AI4VN)은 AI 연구, 혁신 및 응용을 장려하고, 사회경제 발전 과제 해결에 기여하며, 베트남 기업의 신기술 적용을 지원하고, 경쟁력을 강화하기 위해 개최되었습니다. 이 프로그램은 과학기술부가 주관하고 VnExpress 신문이 매년 주관합니다.
과학기술부 장관 Huynh Thanh Dat은 AI4VN 2022에서 "이것은 경험을 교환하고 공유하고, AI 커뮤니티와 생태계를 구축하고 발전시키기 위한 이니셔티브와 권장 사항을 제안하고, 베트남을 지역 및 전 세계에서 인공지능 연구, 개발 및 응용 분야의 밝은 지역으로 점차 전환할 수 있는 기회"라고 말했습니다. 이 행사에는 2,000명 이상의 참석자와 50명 이상의 연사, 전문가, 국내외 기업 리더가 참석했습니다.
올해도 "삶을 위한 힘(Power for Life)"이라는 주제로 9월 21일부터 22일까지 이틀간 호찌민시에서 개최됩니다. AI4VN 2023 프로그램은 AI 서밋, CTO 서밋 2023, AI 워크숍, AI 엑스포, 그리고 위성 활동 등 네 가지 주요 활동으로 구성됩니다.
초원 ( Tableau, Infolab, Stanford, AAAI 에 따름)
베트남 과학기술부가 주관하고, VnExpress 신문이 정보통신기술대학원(FISU)과 공동으로 주최하는 베트남 인공지능의 날(AI4VN 2023)이 9월 21일부터 22일까지 호찌민시에서 개최됩니다. 올해 행사에는 AI 워크숍, AI 서밋 2023, 최고의 기술 환경을 갖춘 기업을 기리는 CTO 서밋 2023, AI 콘서트 음악의 밤 등 다양한 행사가 준비되어 있습니다. 행사 기간 동안 AI 엑스포 전시관과 AI 쇼, 채용 부스가 함께 운영됩니다. |
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