AI 겨울
1970년대~1990년대 · 기대와 현실의 괴리
첫 번째 인공지능 열풍의 식음은 예상보다 빠르게 찾아왔다. 1970년대 초, 인공지능 연구자들은 지능을 구현하는 것이 얼마나 어려운지를 크게 과소평가하고 있었다는 사실을 깨달았다. 자금 지원의 축소와 충족되지 않은 대중의 기대로 인해 인공지능은 비판과 회의의 긴 겨울로 빠져들었다.
이 시기는 크게 두 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 인공지능 겨울(1970~1980년대)과 두 번째 인공지능 겨울(1987~1993)이다. 그러나 이 어려운 시기에도 중요한 발전이 있었다. 전문가 시스템의 상업적 응용, 연결주의의 부활, 그리고 IBM 딥 블루의 역사적인 체스 승리가 그것이다.
주요 이정표
민스키-파퍼트 비판
Marvin Minsky와 Seymour Papert는 『Perceptrons』를 출간해 단층 퍼셉트론이 표현할 수 있는 것과 없는 것을 엄밀히 분석했다. 이 책은 이후 신경망 연구 관심 감소와 자주 연결되지만, 자금 변화에는 제한된 계산 능력, 충족되지 않은 기대, 정책 결정 등 여러 요인이 작용했다.
마빈 민스키 & 시모어 파퍼트
Prolog의 탄생
알랭 콜메로에르와 필리프 루셀 등의 연구진이 마르세유에서 Prolog의 첫 버전을 개발해 술어 논리를 프로그래밍에 적용하고 논리 프로그래밍과 기호 인공지능을 발전시켰다.
알랭 콜메로에르 & 필리프 루셀
첫 번째 인공지능 겨울
1970년대 비판적 평가와 연구비 삭감 이후 AI 연구 일부가 침체기에 들어섰다. “첫 번째 AI 겨울”은 후대의 시대 구분이며 시기와 영향은 국가와 세부 분야마다 달랐다.
주요 인물
제프리 힌턴
딥러닝의 아버지
힌턴은 신경망과 딥러닝 분야의 개척자이다. 인공지능 겨울 기간에도 신경망 연구를 계속했으며, 2018년 튜링상을 수상했다.
가리 카스파로프
체스 세계 챔피언
1997년, 카스파로프는 IBM 딥 블루에게 패배했다. 이후 인공지능의 적극적 옹호자가 되었다.
제임스 라이트힐
인공지능 비판자
라이트힐 보고서는 영국 인공지능 연구에 막대한 영향을 미쳐 10년간의 자금 축소를 초래했다.
캐런 스파크 존스
정보 검색의 선구자
1972년 스파크 존스는 Journal of Documentation에 역문서빈도를 발표했다. 어떤 단어가 문헌 집합 전체에서 얼마나 드물게 나타나는지에 따라 가중치를 주는 방식이다. 이 착상은 검색 순위의 토대가 되었고 오늘날의 검색 시스템 안에도 남아 있다. AI 예산이 메말랐던 시기에 케임브리지에서 연구를 이어갔고, 컴퓨팅은 너무 중요해서 남성에게만 맡길 수 없다고 주장했다.
명언
그러나, 저는 말해야 한다. 인공지능 분야에서는 막대한 양의 연구가 수행되었고, 막대한 금액의 자금이 투입되었으며, 막대한 양의 과대 광고와 열기가 있었다. 세계적인 과학자들로 구성된 위원회가 수행한 이 매우 엄격한 조사에 견딜 만한 중대한 성과도, 위대한 성과도 달성되지 못했다.
딥 블루는 기계가 인간의 발달된 뇌에만 고유하다고 오랫동안 가정해 온 복잡한 인지 과제에서 인간을 능가할 수 있다는 결정적인 증거였다.