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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 민스키와 시모어 파퍼트

검증됨 출처: MIT Press 마지막 검토:

Prolog의 탄생

알랭 콜메로에르와 필리프 루셀 등의 연구진이 마르세유에서 Prolog의 첫 버전을 개발해 술어 논리를 프로그래밍에 적용하고 논리 프로그래밍과 기호 인공지능을 발전시켰다.

알랭 콜메로에르와 필리프 루셀

검증됨 출처: Inria 마지막 검토:

라이트힐 보고서

제임스 라이트힐이 영국 정부에 인공지능 연구 현황에 관한 비관적인 보고서를 제출했다.

제임스 라이트힐 (1924~1998)

검증됨 출처: Chilton Computing / UK archive 마지막 검토:

프레임 이론

마빈 민스키가 프레임 논문을 발표하여 지식 표현을 위한 프레임 이론을 제창했다.

마빈 민스키

검증됨 출처: MIT DSpace 마지막 검토:

마이신 전문가 시스템

스탠퍼드 대학이 의료 진단용 전문가 시스템 마이신을 개발했다.

스탠퍼드 대학

검증됨 출처: Computers and Biomedical Research / NIH archive 마지막 검토:

엑스콘 전문가 시스템

디지털 이큅먼트 코퍼레이션(DEC)이 VAX 컴퓨터 시스템 구성을 위한 전문가 시스템 엑스콘(XCON, eXpert CONfigurer)을 도입했다. 개발은 1978년 카네기멜런 대학교에서 시작되었고, 1979년에 처음 도입되어 1980년에는 본격적으로 가동되었다. 상업적으로 성공한 최초의 전문가 시스템 가운데 하나로, 회사에 해마다 수백만 달러를 절감해 주었다.

디지털 이큅먼트 코퍼레이션

검증됨 출처: Artificial Intelligence 마지막 검토:

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.

편집 해석 출처: Chilton Computing / UK archive 마지막 검토:

일본 5세대 컴퓨터

1981년 10월 일본은 JIPDEC과 통상산업성이 연 회의에서 5세대 컴퓨터 프로젝트(FGCS)를 발표했다. 논리적 추론과 지식 처리가 가능한 컴퓨터를 개발하려는 10년 계획의 국가 사업이었다. 프로젝트는 1982년 4월 신세대 컴퓨터 기술 개발 기구(ICOT)가 설립되면서 공식적으로 시작되었다.

일본 통상산업성

검증됨 출처: Information Processing Society of Japan Computer Museum 마지막 검토:

역전파 알고리즘

데이비드 루멜하트, 제프리 힌턴, 로널드 윌리엄스가 역전파 알고리즘에 관한 논문을 발표했다.

데이비드 루멜하트와 제프리 힌톤

검증됨 출처: Nature 마지막 검토:

두 번째 인공지능 겨울의 시작

1980년대 후반, 실제 성과를 앞질렀던 기대는 충족되지 못했다. 리습 머신 제조사들은 범용 워크스테이션에 밀려났고, 여러 인공지능 기업이 문을 닫았으며, DARPA의 기초 인공지능 연구 지원은 1987년에서 1989년 사이에 줄었다.

편집 해석 출처: Cambridge University Press 마지막 검토:

걸프 전쟁에서의 인공지능

걸프 전쟁에서 미국 군대가 인공지능 기반의 계획 및 물류 시스템을 사용했다.

미국 군대

검증됨 출처: IEEE Intelligent Systems 마지막 검토:

두 번째 인공지능 겨울의 종식

이 침체는 특정한 날짜에 끝나지 않고 점차 누그러졌다. 많은 연구자가 더 소박하고 달성 가능한 목표로 방향을 돌렸고, 신경망과 확률적 방법 연구의 부활이 새로운 시대의 토대를 놓았다.

편집 해석 출처: Cambridge University Press 마지막 검토:

딥 블루 대 카스파로프

IBM의 딥 블루가 체스 세계 챔피언 가리 카스파로프를 물리쳤다.

IBM 딥 블루

검증됨 출처: IBM 마지막 검토:

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

이 분야의 어느 부분에서도 지금까지 이루어진 발견은 당시 약속된 큰 영향을 낳지 못했다.

— 제임스 라이트힐

Artificial Intelligence: A General Survey · Science Research Council, 1973, §3 · Chilton Computing

딥 블루는 기계가 인간의 발달된 뇌에만 고유하다고 오랫동안 가정해 온 복잡한 인지 과제에서 인간을 능가할 수 있다는 결정적인 증거였다.

— 가리 카스파로프

There’s No Shame in Losing to a Machine · Fortune, 2017

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