AI시대: 기계는 생각할 수 있을까? — 인공지능, 천재들이 만들어온 역사

 

기계는 생각할 수 있을까?

 
 
 
지금 우리가 너무나 익숙하게 사용하는 인공지능.
하지만 그 시작은 아주 단순한 질문에서 출발했습니다.
“기계도 인간처럼 생각할 수 있을까?”
 
이 물음에 답하기 위해 수많은 천재들이 바통을 이어달렸습니다.
그 긴 여정을 함께 따라가 보겠습니다.
 

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제1주자: 앨런 튜링 — 질문으로 시작된 혁명

 
1950년, 영국의 수학자 **앨런 튜링(Alan Turing)**은 이런 질문을 던졌습니다.
“기계가 생각할 수 있을까?”
 
튜링은 2차 세계대전 당시 독일군의 암호 시스템 **에니그마(Enigma)**를 해독한 인물로,
현대 컴퓨터 과학의 아버지로도 불립니다.
 
 

튜링의 주요 업적

 

• 1936년: 튜링 머신 개념을 발표하며 컴퓨터 이론의 토대를 마련
• 1940년대: 에니그마 해독 성공으로 전쟁 종식에 기여
• 1950년: AI 철학을 담은 논문 「Computing Machinery and Intelligence」 발표

 
그는 여기서 **‘튜링 테스트’**라는 개념을 제안합니다.
 

“기계가 인간처럼 대화해 판별자가 그것을 사람으로 착각한다면, 그 기계는 지능이 있다고 간주하자.”

 

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제2주자: 존 매카시 — AI라는 이름을 붙이다

 
1956년, 다트머스 회의에서 미국의 수학자 **존 매카시(John McCarthy)**는
‘Artificial Intelligence(인공지능)’라는 이름을 처음으로 사용합니다.
 
그는 AI의 초기 방향을 설정하고, 이를 프로그래밍할 수 있는 언어 LISP도 개발합니다.
이 언어는 이후 수십 년간 AI 연구의 표준 언어로 사용됩니다.
 

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제3주자: AI의 첫 번째 겨울 (1974–1980)

 
초기 챗봇 ELIZA의 등장은 잠깐의 기대를 안겨주었지만,
실제 수준은 매우 단순했습니다.
“정말로 기계가 이해하고 대화하는 걸까?”라는 의심이 퍼지면서
연구 자금이 끊기고 정부 지원도 줄어듭니다.
 
 

AI의 겨울이란?
기술의 발전 속도가 기대에 못 미치며,
연구와 투자가 대폭 줄어든 시기를 ‘AI의 겨울’이라고 부릅니다.

 

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제4주자: 전문가 시스템의 시대 (1980–1987)

 
AI는 새로운 방식으로 다시 주목받기 시작합니다.
전문가 시스템이 그 중심에 있었죠.
 
전문가 시스템은 사람의 지식을 ‘규칙’으로 입력하여
기계가 특정 분야의 문제를 해결하게 하는 방식입니다.
대표 사례로는 의학 진단 시스템 MYCIN이 있습니다.
 
하지만 규칙이 많아질수록 오류가 늘고,
기계는 여전히 스스로 배울 수 없다는 한계가 존재했습니다.
 

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제5주자: 두 번째 겨울 (1987–1993)

 
기술적 한계로 인해 또다시 AI에 대한 회의가 퍼졌고,
두 번째 겨울이 찾아옵니다.
 
 

이유는 다음과 같았습니다:

 

• 전문가 시스템의 확장 한계
• 규칙 기반 시스템의 오류율 증가
• 자동 학습 기능 부재
• 현실 적용 실패

 

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제6주자: 딥블루 vs 인간 (1997)

 
AI는 또 다른 방식으로 모습을 드러냅니다.
**IBM의 딥블루(Deep Blue)**는 1997년,
체스 세계 챔피언 가리 카스파로프를 꺾습니다.
 
기계가 계산 능력만큼은 인간을 앞지를 수 있다는 사실을
전 세계에 각인시킨 사건이었습니다.
 

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제7주자: 딥러닝의 부활 (2012)

 
2012년, 캐나다 토론토 대학의 교수 **제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)**이
딥러닝 기반 이미지 분류 모델 AlexNet으로
세계 이미지 인식 대회에서 압도적인 성과를 내며 주목받습니다.
 
 

딥러닝이란?

 

인간 뇌의 신경망 구조를 본떠 만든 인공 신경망을 통해
데이터에서 직접 특징을 학습하는 기술입니다.

 
이제 AI는 사람이 모든 규칙을 알려주지 않아도
스스로 배울 수 있게 됩니다.
 

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제8주자: 알파고 — 인간 직관의 무너짐 (2016)

 
2016년, 구글 딥마인드의 **알파고(AlphaGo)**는
바둑 세계 랭킹 1위였던 이세돌 9단에게 4:1로 승리합니다.
 
딥러닝과 강화학습을 통해
AI는 인간조차 두지 않는 수를 두며,
‘창의적’이라는 평가를 받습니다.
 

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제9주자: ChatGPT의 등장 (2022)

 
2022년 말, OpenAI는 ChatGPT를 공개합니다.
이제 AI는 누구나 사용할 수 있는 도구가 되었고,
단순한 대화는 물론, 문서 작성, 코드 생성, 이미지 설명까지 가능해졌습니다.
 
GPT-4, GPT-4o에서는 멀티모달 AI로 발전하며
텍스트, 이미지, 음성, 영상까지 처리할 수 있는 AI 파트너 시대를 열었습니다.
 
 
 
 
 
 

시기	주요 인물/기술	핵심	사건의미
1950s	앨런 튜링	튜링 테스트 제안	AI의 철학적 출발점
1956	존 매카시	‘Artificial Intelligence’ 명명	AI 학문의 공식 출발
1960s–70s	ELIZA	챗봇 등장 → 기대감 상승	기술적 한계 노출 → 첫 번째 겨울
1980s	전문가 시스템	MYCIN 등 등장	규칙 기반 문제 해결 시스템
1987–1993	—	기술 한계 → 두 번째 겨울	데이터 부족과 유지보수 실패
1997	딥블루	체스 챔피언 꺾음	계산 능력에서 인간을 뛰어넘음
2012	제프리 힌튼, AlexNet	딥러닝 모델 부상	기계 학습의 본격 시작
2016	알파고	바둑에서 인간 승리	직관 영역에서도 AI 가능성 입증
2022~	ChatGPT	범용 AI로 진입	일상 속 AI, 누구나 활용 가능한 시대

 
 

마치며

 
튜링이 던진 질문 하나가
오늘날의 ChatGPT까지 이어졌습니다.
그리고 그 여정은 여전히 현재진행형입니다.
 
컴퓨터시대가 그랬듯이,
이제 다음 주자는 AI를 만들고 주도하는 기업이나 단체가 뿐만아니라 AI를 활용하고 생활화 하는 모든 사회 구성원들이 될것입니다.
 
#해피 코딩!!