인공지능 역사

개념
- 앨런 튜링의 1950년대 학습하는 기계로 시작된 인공지능은 데이터 기반 지식의 전문가 시스템, 이후 자연을 모방안 뉴럴 네트워크, 유전 알고리즘, 머신러닝, 딥러닝으로 발전하고 있음

Ⅰ. 인공지능 역사 개념

- 앨런 튜링의 1950년대 학습하는 기계로 시작된 인공지능은 데이터 기반 지식의 전문가 시스템, 이후 자연을 모방안 뉴럴 네트워크, 유전 알고리즘, 머신러닝, 딥러닝으로 발전하고 있음

 

Ⅱ. 인공지능 역사

가. 인공지능 역사 이력도

 

        나. 인공지능 역사 상세

년대

주요연혁

설명

1950년

인공지능의 시작

- 튜링은 '계산 기계와 지능 Computing Machinery and Intelligence'라는 논문에서 기계가 생각할 수 있는지 테스트하는 방법, 지능적 기계의 개발 가능성, 학습하는 기계 등에 대해 정의

1956년

데이터 기반 분석 체계 구성

- 다트머스 컬리지에서 10명의 과학자가 모여 6주간 워크샵

- 인공지능학의 시초

1970년대

AI 겨울(암흑기)

- AI 시스템이 절대로 애초의 기대를 만족시키지 못할 것이라는 인식이 펀딩 삭감으로 이어지면서 AI 겨울이 시작

1980년대

전문가 시스템

- 인간 전문가들의 지식을 하나하나 입력해 만든 규칙 기반 시스템

- 수백개의 시스템이 만들어졌지만 소규모 시스템은 효용이 적었고 대규모 시스템은 개발, 유지비가 높았고 사용하기도 어려웠다.

        - 1980년대 후반 두 번째 'AI 겨울'

1990년대

자연의 모방

뉴럴 네트워크, 유전알고리즘

- 전통적인 논리주의 패러다임을 대체하여 고차원의 상징 조작에 집중하는 새로운 기술이 등

        - AI에 대한 낙관론

2010년대

AI의 현재와 미래

머신러닝, 딥러닝

        - 컴퓨터 스스로 자질을 학습해 설계

        - 학습할 데이터를 다른 문제에 재활용 가능

        - 대량 데이터 처리 빅데이터의 확산, HW적 성능 향상

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