AI 맛깔나게 파먹기2

1편: https://localhost3000.tistory.com/1

OpenAI 맛깔나게 파먹기1

 

아 어디까지 했더라...

 

아 맞아, 다트머스 회의까지 했지! 그럼 오늘은 전에 설명못했던 AI의 암흑기부터 설명해보자.

 

AI 암흑기

1956년 다트머스 회의에서 인공지능이라는 용어가 처음 사용되었다는 것은 기억할 것이다. 거기서 두 학파로 나뉘게 되고 의견이 충돌하며 AI 발전은 첫번째 암흑기를 맞이한다.

 

시기는 1970년대 초반부터 1980년대 초반. 이름하여 'AI의 겨울'.

 

이 시점 전을 깔끔히 설명하자면, 당대 기술의 한계로 인간 수준의 지능을 구현하지 못했기 때문이다. 그럼 이후부터 설명해보자.

 

시기는 1970년~1980년대 초반이라는거 기억하고 있겠지? 원인을 설명하자면 크게 3개로 나뉜다.

 

1. 과장된 기대

초기 연구자들은 몇 년 안에 인간 수준의 AI가 만들어질 것이라며 정부와 기관을 설득해 거액의 지원금을 받았지만 성과가 턱없이 부족했다.

 

2. 기술적 한계

당시 컴퓨터의 처리 능력과 메모리가 너무 부족했고, 복잡한 현실 세계의 문제를 풀기에는 알고리즘이 단수했다.

 

"잠시만요, 컴퓨터 처리 능력? 메모리? 그게 뭐에요?"

 

아마 자세한 설명은 나중에 시간이 되면 풀겠지만, 간단하게 말해주자면 우리가 쓰고있는 최신형 휴대폰 앱 같은거를(배그, 기타 서브컬쳐 등) 1980년대 삐삐나 흑백 피처폰같은 지금으로 보면 구데기 폰에서 실행하려고 한 셈이다. 당연히 안 돌아갈 것이다. 왜? 사양이 딸리니까~

 

마지막 3번은 지원 중단이다. 릴레이 보고서 등 비관적 평가가 이어지며 미국과 영국 정부 기관들이 AI 연구 지원가 예산을 대폭 삭감했다. 성과가 안나오니 당연한 일이었다.

 

보고서를 뭘 썼냐고? 영국 과학연구위원회의 요청으로 응용수학자 제임스 라이트힐 경이 쓴 보고서에 의하면 AI 연구 실태를 전수 조사했다. 그리고 그는 AI 연구가 장난감 수준의 문제만 붙잡고 잇다고 혹평했고, 이 보고서 직후 영국 정부는 대부분 대학의 AI 연구비를 삭감하거나 전면 중단했다. 비슷한 시기 미국 DARPA 역시 일반적인 AI 연구 자금을 대폭 회수했다.

 

"대폭 삭감? 심지어 회수? 그러면 AI 망하는거 아니에요?"

 

그래서 1974년부터 80년까지 AI분야는 철저히 외면받았다. 수많은 AI 전문 연구소가 문을 닫았고, 학자들은 생계를 위해 다른 학문 분야로 흩어졌다. 또 학계와 산업계에서는 연구비 지원을 받기 위해 일부터 "인공지능"이라는 단어를 숨기고 '컴퓨터 과학'이나 '정보 처리' 등 다른 이름을 내세워야만 했다.

 

"망했네 망했어..."

 

"근데 잠깐, 1편에서 인간은 발전한다고 했잖아요. 이때 망했으면 지금 ai가 이렇게 발전 못하는거 아닌가요?"

 

맞다. 그리고 이 겨울은 1980년대 초반, 인간 전문가의 지식을 컴퓨터에 주입해 특정 분야의 문제만 풀게 만드는 '전문가 시스템'이 상업적 성공을 거두면서 이 겨울이 끝나고 봄을 맞이하게 된다.

"대체 전문가 시스템이 뭐길래 망해가던 AI를 살린거에요?"

 

아까 위에서 말했듯, 전문가의 지식을 컴퓨터에 주입해 특정 분야의 문제만 풀게하는 기술이다. 해당 분야의 최고 전문가들을 찾아가 그들의 노하우를 수만 가지의 조건문(If-Then 규칙, 만약 ~라면, ~이다) 형태로 컴퓨터에 입력했다. 그리고 이것은 상식이나 자율적인 사고 능력은 전혀 없지만, 의학 진단과 광물 탐사, 금융 투자 분석처럼 정해진 좁은 영역 안에서는 인간 전문가 못지 않은 정확도를 자랑했다.

 

성공 사례로 예시를 들면 XCON으로, 디지털 이큅먼트 코퍼레이션(DEC)이라는 컴퓨터 회사가 도입한 시스템으로, 고객이 주문한 컴퓨터 부품 조합에 오류가 없는지 자동으로 검사해주는데, 매년 수천만 달러의 비용을 절감하며 "Ai는 실제로 돈이 된다"는 것을 전 세계 기업들에게 증명한 사례이다.

 

이런 AI가 산업적 가치를 증명하자, 정부와 기업들은 다시 막대한 자금을 쏟아부었다. 일본은 5세대 컴퓨터 프로젝트를 진행하며 인공지능 처리에 특화된 혁신적인 슈퍼컴퓨터를 만들겠다며 약 4억 닥ㄹ러의 예산을 투입했고 이에 위기감을 느낀 미국과 유럽 정부도 대규모 국가 AI 프로젝트를 가동하며 경쟁이 붙었다.

 

또 이 당시에 AI 하드웨어 시장이 탄생했는데, AI 전용 프로그래밍 언어인 리스프를 전용으로 실행하는 머신이라는 고가의 특수 컴퓨터가 불티나게 팔렸다. 심볼릭스 같은 AI 하드웨어 벤쳐기업들이 엄청난 몸값을 자랑하며 증시에 상장되기도 했다.

 

사실 AI 암흑기 때 망한건 Ai 뿐만이 아니었다. 뇌 세포 모방 기술 또한 마빈 민스키에 의해 거의 궤멸을 당했는데 이게 이 시기에 극적으로 부활했다.

 

그러나... 이 두 번째 봄도 오래가지는 못했는데.

 

"아니 또 왜요? 또 뭐가 망해요?"

 

1980년대 후반에 접어들며 전문가 시스템은 '인간이 규칙을 일일이 손으로 타이핑해 넣어야 해서 유지보수가 불가능하다'는 치명적인 한계에 부딪혔고, 이로 인해 역사상 가장 혹독한 두 번째 AI의 겨울이 찾아오게 된다.

 

1편보다는 이야기가 조금 짧지만 그래도 암흑기와 항금기를 잘 설명해낸 것 같다. 다음 3편에 진행할 이야기는... 

 

뭐가 좋으려나.

 

 

[자료 및 출처]

한국글로벌널리지 - https://www.youtube.com/watch?v=k__JkhBS8lE&t=366s

위키피디아 - https://en.wikipedia.org/wiki/Lighthill_report

ai타임스 - https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=169778

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=169778

[AI의 역사] 38 혹독한 겨울의 시작을 알리는 마지막 치명타 – 연구와 자금 - AI타임스

earticle - https://www.earticle.net/Article/A289101

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