AI 역사 & 철학
-
AI와 데이터센터의 물 소비 문제
생성형 AI와 데이터센터 인프라는 전기뿐 아니라 막대한 양의 물을 사용하며, 이는 서서히 기후·수자원 문제와 연결된 새로운 윤리 쟁점으로 떠오르고 있습니다. 특히 물 부족 지역에 집중적으로 지어지는 AI 데이터센터는, AI 혜택을…
-
1956 다트머스 회의: AI의 탄생
많은 책과 기사에서 1956년 다트머스 회의를 “인공지능의 탄생”이라고 부르지만, 실제로는 이미 그 이전에도 똑똑한 기계에 대한 연구와 논의는 진행되고 있었습니다. 이 글에서는 다트머스 회의가 왜 상징적으로 ‘AI의 출생 신고서’로 불리게…
-
1950 앨런 튜링과 튜링 테스트: AI의 철학적 기초
“튜링 테스트”라는 말은 익숙하지만, 많은 경우 “채팅으로 사람을 속이면 통과하는 시험” 정도로만 알려져 있습니다. 그러나 1950년 앨런 튜링이 제안한 것은 단순한 테스트가 아니라, ‘기계가 생각한다’는 말을 철학적으로 어떻게 이해할 것인가에…
-
AI와 인간 지능, 차이와 공통점
우리는 요즘 일상에서 자연스럽게 AI와 함께 일하고, 대화하고, 콘텐츠를 만듭니다. 그렇다면 AI의 “지능”과 인간의 지능은 얼마나 비슷하고, 또 얼마나 다른 존재일까요? 이 글에서는 두 지능의 공통점과 차이를 나란히 놓고 비교해…
-
2010년대 이후: 알파고, Transformer, 생성형 AI
알파고 쇼크, Transformer, 챗GPT, 이미지 생성 AI까지 이어지는 흐름은 하나의 직선이 아니라 여러 기술이 한 점으로 수렴한 결과에 가깝습니다. 2010년대 이후 AI의 변화는 단순히 “성능이 좋아졌다”가 아니라, 학습 방식·데이터 활용·서비스…
-
2000–2010년대: 빅데이터와 딥러닝의 결합
인터넷과 스마트 기기가 급속히 보급되던 2000–2010년대는 인공지능이 다시 도약할 준비를 하던 시기였습니다. 이때 쌓이기 시작한 방대한 데이터와, 오랫동안 잠잠하던 딥러닝 연구가 서서히 다시 연결되기 시작합니다. 이 글에서는 그 10년 동안…
-
1980–1990년대: 전문가 시스템, 신경망의 재등장, 두 번째 AI 겨울
1980–90년대는 AI가 다시 한번 주목받던 시기였습니다. 전문가 시스템이 기업 현장에 빠르게 확산되었고, 한동안 사라졌던 신경망은 Backpropagation 기법의 재발견과 함께 다시 부활했습니다. 그러나 기술적·경제적 한계가 드러나면서 또 한 번의 겨울이 찾아왔습니다.
-
1960–1970년대: 초기 낙관과 첫 번째 AI 겨울
1960–70년대는 “기계가 곧 인간처럼 생각할 것이다”라는 믿음이 가장 강했던 시기였습니다. 초기 성과가 기대를 빠르게 부풀렸지만, 기술적 한계가 드러나면서 연구 자금이 급격히 줄고 첫 번째 AI 겨울이 찾아왔습니다. 이 글은 기대가…
-
1950년대: “기계가 생각할 수 있는가?”에서 시작된 질문
많은 사람들은 인공지능(AI)의 역사가 21세기, 혹은 딥러닝 붐과 함께 시작되었다고 생각합니다. 그러나 AI의 출발점은 훨씬 앞선 1950년대, 한 가지 단순하지만 근본적인 질문, “기계가 생각할 수 있는가?”에서 시작되었습니다. 이 글에서는 앨런…
-
AI가 할 수 있는 것, 못하는 것 – 현실적인 기대치 세우기
AI와 함께 일하다 보면 “이제 AI가 다 해주겠지”라는 기대와 “언젠가 우리 일을 모두 뺏어가겠지”라는 불안이 동시에 등장합니다. 그러나 현재의 AI는 특정한 종류의 작업에는 매우 강력한 도구이지만, 여전히 사람이 책임지고 판단해야…