초기 규칙 기반 시스템에서 딥러닝까지의 기술 진화

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초기 규칙 기반 시스템에서 딥러닝까지의 기술 진화

인공지능(AI)은 지난 수십 년간 눈부신 발전을 이루었습니다. 초기에는 사람이 직접 규칙을 설정하는 ‘규칙 기반 시스템’이 주를 이루었지만, 오늘날에는 대규모 데이터를 학습하는 ‘딥러닝’이 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 이 글에서는 규칙 기반 시스템에서 딥러닝으로 이어지는 AI 기술의 진화 과정을 쉽게 설명해 보겠습니다.

1. 규칙 기반 시스템의 시대

1950년대부터 1980년대까지는 사람이 직접 규칙을 작성하여 컴퓨터가 문제를 해결하도록 하는 ‘전문가 시스템’이 중심이었습니다. 예를 들어, 의료 진단 시스템인 MYCIN은 의사의 지식을 수백 개의 if-then 규칙으로 구성해 질병을 진단했습니다. 이 방식은 특정 분야에서는 꽤 효과적이었지만, 수많은 규칙을 일일이 작성해야 하고 새로운 상황에 유연하게 대응하기 어려운 한계가 있었습니다.

2. 기계 학습의 등장

1990년대 이후, 규칙을 사람이 만드는 대신 데이터에서 규칙을 찾아내는 기계 학습(Machine Learning) 방식이 주목받기 시작했습니다. 이 시기의 대표적인 알고리즘에는 의사결정트리, 서포트 벡터 머신(SVM), 나이브 베이즈 등이 있습니다. 이러한 방법들은 데이터로부터 패턴을 학습하여 다양한 문제를 해결할 수 있게 해주었고, 이전보다 더 많은 영역에 AI 기술이 적용되기 시작했습니다.

3. 딥러닝의 혁신

2010년대 들어서면서, 인공신경망을 기반으로 하는 딥러닝(Deep Learning) 기술이 본격적으로 부상합니다. 특히 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 비정형 데이터를 다루는 데 강점을 보이며 기존 기술을 압도하는 성능을 보여주었습니다. 딥러닝은 복잡한 특성 추출 과정을 자동화할 수 있어, 인간의 개입 없이도 고도의 인지 능력을 구현할 수 있게 되었습니다. 구글의 이미지 검색, 음성 비서, 자율주행 기술 등에도 딥러닝이 광범위하게 활용되고 있습니다.

4. 앞으로의 방향

딥러닝 이후 AI는 더욱 정교하고 통합된 방향으로 진화하고 있습니다. 예를 들어, 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 멀티모달 AI, AI 모델의 결정 과정을 설명할 수 있도록 돕는 설명 가능한 AI(XAI), 그리고 인간과 자연스럽게 소통하는 생성형 AI(예: ChatGPT, Bard) 등이 대표적입니다. 이러한 기술들은 단순한 패턴 인식을 넘어, 창의적이고 자율적인 판단까지 가능하게 만들고 있습니다.

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마무리

AI 기술은 규칙 중심의 명시적 시스템에서 데이터 중심의 학습 시스템으로, 그리고 지금은 자율적이고 창의적인 인공지능으로 진화하고 있습니다. 앞으로 AI가 우리 삶에 어떤 변화를 가져올지 지켜보는 것은 매우 흥미로운 일입니다.