🚀 AI의 발전 과정과 현재 기술 수준– 앨런 튜링부터 챗GPT까지, 인공지능의 여정

[기초부터 차근차근! AI 입문 시리즈 2편] AI의 발전 과정과 현재 기술 수준 – 앨런 튜링부터 챗GPT까지, 인공지능의 여정

목차

 

1. 모든 시작은 "기계도 생각할 수 있을까?"라는 질문에서

2. 1950~60년대: 인공지능의 '개념'이 태어난 시기

3. 1970~80년대: 첫 번째 AI 붐과 ‘전문가 시스템’

4. 1990~2000년대: 데이터와 컴퓨터의 힘으로 다시 일어선 AI

5. 2010년대: 딥러닝과 알파고의 충격

6. 2020년대: 생성형 AI의 시대, 챗GPT의 등장

7. 마무리하며 – AI는 지금 어디까지 왔고, 어디로 가고 있을까?

 

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“인공지능이 갑자기 확~ 뜬 느낌인데, 도대체 어디서부터 시작된 걸까?”

우리가 흔히 생각하는 인공지능은 요즘 들어 갑자기 등장한 것 같지만, 사실은 수십 년 전부터 과학자들과 연구자들에 의해 꾸준히 개발되어 온 기술이에요.
이 글에서는 인공지능의 출발점부터 오늘날 챗GPT에 이르기까지, 그 발전 과정을 한 번 쭉 정리해볼게요.
생각보다 흥미롭고, 또 우리의 현재와 미래를 이해하는 데 큰 도움이 될 거예요 😊

 

1.🧠 모든 시작은 “기계도 생각할 수 있을까?”라는 질문에서

인공지능의 역사에서 가장 먼저 떠올려야 할 인물은 바로 영국의 수학자이자 암호 해독자였던 **앨런 튜링(Alan Turing)**이에요. 튜링은 1950년, “기계가 생각할 수 있는가?”라는 아주 철학적인 질문을 던지며 ‘지능’을 가진 기계의 가능성을 진지하게 고민한 최초의 사람 중 하나였어요.

그리고 그는 **‘튜링 테스트(Turing Test)’**라는 개념을 제안했는데요,
기계가 사람처럼 자연스럽게 대화를 나눠서 인간이 기계인지 사람인지 구별하지 못하게 된다면,
그건 ‘지능을 가진 것’으로 봐야 한다는 것이었죠.

사실, 지금의 챗GPT 같은 대화형 AI는 이 튜링 테스트를 통과할 수준까지 왔다고 평가되기도 해요.
튜링의 상상은 70년이 지난 오늘날 현실이 되어가고 있는 거죠.

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2.🧪 1950~60년대: 인공지능의 ‘개념’이 태어난 시기

1956년 미국 다트머스 대학교에서 열린 한 여름 워크숍.
여기서 컴퓨터 과학자 존 매카시(John McCarthy)는 처음으로 ‘Artificial Intelligence’라는 단어를 사용합니다.

그때 참석자들은 정말 순수한 열정으로 이런 말을 했어요.
“기계가 사람처럼 학습하고, 문제를 해결하게 하는 법을 여름 동안 알아내자!”

물론 여름이 지나도 그 목표는 달성되지 않았지만 😂
그 워크숍이 **‘AI의 탄생점’**으로 기록되며, 본격적인 AI 연구가 전 세계적으로 시작됐어요.

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3.🧮 1970~80년대: 첫 번째 AI 붐과 ‘전문가 시스템’

AI에 대한 기대가 한창 커지면서 정부와 기업들은 많은 투자를 시작했어요.
이 시기에는 **‘전문가 시스템(Expert System)’**이라는 개념이 인기를 끌었어요.
이건 특정 분야의 전문가 지식을 컴퓨터에 넣어서, 기계가 의사처럼 진단하거나 법률 상담을 해주는 시스템이었죠.

하지만 이 기술은 한계가 있었어요.
질문이 조금만 달라져도 답을 못 하거나, 데이터 양이 늘어나면 시스템이 금방 무너졌죠.

결국 ‘기계가 생각할 수 있다’는 기대는 현실에서 벽을 만나고, AI는 한동안 관심 밖으로 밀려나게 돼요. 이 시기를 **‘AI 겨울(AI Winter)’**이라고 부릅니다.

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4.🔄 1990~2000년대: 데이터와 컴퓨터의 힘으로 다시 일어선 AI

시간이 흐르면서 컴퓨터 성능은 점점 더 좋아지고, 인터넷의 발달로 인해 데이터도 어마어마하게 쌓이기 시작했어요.

AI 연구자들은 그동안 어려움을 겪었던 이유가 ‘기술 자체의 문제’가 아니라, ‘데이터와 연산 능력의 부족’이었다는 걸 깨닫게 됩니다.

이때부터 등장한 게 바로 **‘머신러닝(Machine Learning)’**이에요.
기계에게 데이터를 주고, 스스로 학습하게 하는 방식이죠.
프로그래머가 하나하나 알려주지 않아도, 기계가 ‘패턴’을 찾고 ‘예측’을 하게 만드는 기술입니다.

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5.🤯 2010년대: 딥러닝과 알파고의 충격

머신러닝에서 한 단계 더 진화한 기술이 바로 **딥러닝(Deep Learning)**이에요.
딥러닝은 사람의 뇌 구조에서 착안한 **‘인공 신경망(Artificial Neural Network)’**을 기반으로 해요.

컴퓨터가 수많은 층(layer)을 거쳐 정보를 분석하고, 스스로 복잡한 판단을 할 수 있게 된 거죠.

이 기술이 실생활에 얼마나 강력한 영향을 미쳤는지 보여준 사건이 바로 2016년 **알파고(AlphaGo)**의 등장이었어요. 당시 세계 최정상 바둑 기사였던 이세돌 9단을 꺾으며, “인간만이 할 수 있는 고도의 사고조차 AI가 따라올 수 있다”는 충격을 줬죠.

그 이후로 AI는 단순한 관심의 대상이 아니라, 우리 일상에 직접 영향을 주는 기술로 자리 잡기 시작했어요.

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6.✨ 2020년대: 생성형 AI의 시대, 챗GPT의 등장

그리고 마침내, 2020년대에 들어선 우리는 **‘생성형 AI(Generative AI)’**라는 완전히 새로운 시대를 맞이하게 됩니다. 2022년 말, 오픈AI(OpenAI)에서 출시한 **챗GPT(ChatGPT)**는 정말 큰 반향을 일으켰어요.
그냥 검색만 하는 게 아니라, 마치 사람처럼 대화를 하고, 글을 써주고, 번역을 하며, 심지어 코딩도 하는 AI가 등장한 거예요. 이건 단순한 도구가 아니라, **'디지털 동료'**라고 부를 수 있을 정도였죠.

이후에는 이미지 생성 AI(미드저니, DALL·E), 영상 생성 AI(Sora), 음악 작곡 AI 등 각 분야에서 창작까지 해내는 AI들이 속속 등장하고 있어요.

이제는 검색보다도 먼저 AI에게 물어보고, 글쓰기, 디자인, 기획 등 다양한 작업을 AI와 ‘함께’하는 시대가 열린 거죠.

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7.🧭 마무리하며 – AI는 지금 어디까지 왔고, 어디로 가고 있을까?

AI의 역사를 돌아보면, 마치 과학소설 속 이야기 같지만 그 모든 과정이 실제로 있었고, 지금도 빠르게 진화하고 있다는 걸 알 수 있어요. 초창기에는 ‘기계가 생각할 수 있을까?’라는 철학적 질문이었지만, 이제는 **‘AI와 우리는 어떻게 공존할 것인가?’**라는 현실적인 고민으로 넘어왔죠.

이 시리즈를 통해 AI의 개념과 흐름을 하나씩 정리해 나가면, 단순히 기술을 받아들이는 소비자에 머무르지 않고, AI 시대를 제대로 이해하고 준비하는 사람으로 거듭날 수 있을 거예요 😊