인공지능 붐(Boom)은 크게 1차, 2차, 3차로 나뉠 수가 있습니다.
1차 붐은 1950년대부터 1960년대로 볼 수 있습니다.
미로찾기나 체스를 둘 때 규칙과 목표가 명확하게 정해져 있는 문제에 한정되었습니다.
규칙과 목표가 복잡하고 모호한 현실 세계에서는 거의 쓸모가 없는 수준이었죠.
2차 붐은 1980년대부터 1990년대로 볼 수 있습니다.
기차 경로 탐색이나 엘리베이터의 제어 프로그램 정도가 실용화되었는데
이때에도 스스로 학습이 가능하지 않았으며 지금까지의 패턴을 여과 없이 재현하는 수준에 머물러 있었습니다.
3차 붐은 2006년부터 현재에 이르렀는데 이전 붐에 비한다면 엄청나게 혁신적입니다.
바로 ‘딥러닝’이 등장하였기 때문입니다.
딥러닝은 2006년 컴퓨터 과학 및 지식 심리학 연구자인
제프리 힌튼(Geoffrey Everest Hinton, 1947년 12월 6일 ~ )팀에 의해 발명되었습니다.
3차에 이르러서야 인간이 하기 힘든 것들을 계산해내거나 인간보다 정확한 계산을 해내기 시작했기 때문입니다.
즉 기계가 스스로 ‘어떤 행동을 할 것인가?’를 학습할 수 있는 단계인 것이죠.
구글의 이미지 인식과 바둑 프로젝트 ‘알파고’, IBM의 ‘왓슨’의 종양학, 방사선학, 내분비학, 법학, 세금 규정 등의 전문왓슨이 주요한 사례입니다.
<출처 : 두우우부 https://doooob.tistory.com/>
