인공지능 뜻과 역사: 심볼릭 AI

기술은 시대에 따라 발전하며, 인공지능(AI)은 그 중심에 있는 혁신적인 기술 중 하나입니다. 하지만 AI가 처음부터 지금처럼 정교한 기술이었던 것은 아닙니다. AI는 오랜 연구와 시행착오 끝에 오늘날과 같은 발전을 이루었으며, 이 과정에서 심볼릭 AI에서 머신러닝으로의 전환이 큰 변곡점이 되었습니다. 과연 AI는 어떻게 발전해 왔고, 왜 머신러닝이 등장하게 되었을까요? 이번 글에서는 인공지능의 개념과 역사, 초기 AI의 한계, 그리고 머신러닝이 필요한 이유까지 알아보겠습니다.

 

 

 

 

 

인공지능(AI)이란?

인공지능의 개념

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 기계가 인간처럼 사고하고 학습하며, 문제를 해결하는 능력을 갖춘 기술입니다. 컴퓨터가 단순한 계산을 넘어, 스스로 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 설계된 것이 AI의 핵심입니다. 우리가 일상에서 사용하는 음성 비서(시리, 알렉사), 유튜브의 추천 알고리즘, 자율주행 자동차 등도 모두 AI 기술을 기반으로 하고 있습니다.

 

AI의 주요 기능

데이터 학습 → 주어진 데이터를 분석하고 패턴을 찾음

추론 및 의사 결정 → 문제 해결을 위한 최적의 방법 도출

자연어 처리(NLP) → 인간의 언어를 이해하고 생성

이미지 및 음성 인식 → 얼굴 인식, 음성 비서 기능

 

 AI는 단순한 자동화 기술이 아니라, 데이터를 통해 스스로 발전하는 능력을 가진 기술입니다.

 

 

인공지능의 역사: AI는 어떻게 발전해 왔을까?

AI의 시작: 1950~1970년대

AI라는 개념이 처음 등장한 것은 1950년대입니다. 영국의 수학자이자 컴퓨터 과학자인 앨런 튜링(Alan Turing)은 "기계가 인간처럼 사고할 수 있는가?"라는 질문을 던졌고, 이를 평가하기 위한 튜링 테스트(Turing Test)를 고안했습니다. 이후 1956년, 다트머스 회의에서 ‘인공지능’이라는 용어가 공식적으로 사용되었고, 논리 기반 AI(심볼릭 AI)가 등장했습니다.

 

이 시기의 주요 AI 연구

▶ 앨런 튜링의 ‘튜링 테스트’ (1950년) – AI가 인간과 얼마나 유사하게 대화할 수 있는지를 평가

▶ 다트머스 회의(1956년) – AI 연구의 출발점

▶ 초기 AI 프로그램 개발 – 체스 게임 AI, 수학 문제 해결 프로그램 등장

 

초창기 AI는 규칙을 기반으로 작동하는 ‘심볼릭 AI’ 방식을 따랐습니다.

 

 

 

초기 인공지능: 심볼릭 AI(Symbolic AI)

심볼릭 AI란?

심볼릭 AI는 규칙 기반(rule-based) 시스템을 활용하여 문제를 해결하는 방식이었습니다. 즉, AI가 스스로 학습하는 것이 아니라, 사람이 미리 정의한 규칙을 바탕으로 작동하는 방식이었습니다.

 

심볼릭 AI의 특징

▶ 인간이 직접 ‘만약-그러면(if-then)’ 규칙을 입력해야 함

▶ 논리적으로 설계되었지만, 새로운 상황을 처리하는 능력이 부족

▶ 복잡한 문제를 해결하는 데 한계가 있었습니다.

 

대표적인 심볼릭 AI 사례

1) MYCIN (1970년대) 환자의 증상을 분석하여 의학적 진단 제공

2) DENDRAL (1960년대) 화학 분석을 통해 분자 구조 예측

3) XCON (1980년대) 컴퓨터 하드웨어 부품 추천 시스템

 

심볼릭 AI는 프로그래머가 직접 모든 규칙을 입력해야 했기 때문에, 데이터가 많아질수록 유지보수가 어려웠습니다.

 

 

초기 AI의 한계와 머신러닝의 등장

심볼릭 AI의 한계점

심볼릭 AI는 논리적으로 설계되었지만, 예외적인 상황을 처리하는 데 어려움이 많았습니다.

 

심볼릭 AI의 주요 한계

한계점	설명
규칙 추가의 어려움	모든 경우의 수를 사람이 직접 입력해야 함
복잡한 문제 해결 불가	예상하지 못한 상황을 처리하기 어려움
데이터 활용 부족	방대한 데이터를 학습하는 능력이 없음

 

만약 심볼릭 AI로 고양이를 인식하는 프로그램을 만든다면?

 

"고양이는 네 발을 가졌다." → 하지만, 사고로 인해 세 발인 고양이는 어떻게 처리할까?

"고양이는 털이 있다." → 그런데 털이 없는 스핑크스 고양이는 어떻게 분류할까?

 

이처럼, 사람이 직접 정의한 규칙만으로는 복잡한 현실을 모두 반영할 수 없었습니다.

 

머신러닝(Machine Learning)의 등장

심볼릭 AI의 한계를 극복하기 위해 데이터에서 패턴을 스스로 학습하는 방식, 즉 머신러닝(Machine Learning)이 등장했습니다.

 

머신러닝의 특징

사람이 직접 규칙을 입력하지 않아도, AI가 데이터를 학습하여 규칙을 스스로 생성

새로운 데이터가 들어와도 적응 가능 → 예측 및 분류 작업 자동화 AI가 더 정교한 문제 해결 능력을 갖출 수 있음

 

머신러닝 vs. 심볼릭 AI 비교

구분	심볼릭 AI (초기 AI)	머신러닝 (현대 AI)
학습 방식	사람이 직접 규칙을 입력	데이터를 학습하여 규칙을 자동으로 생성
데이터 활용	제한적	방대한 데이터를 학습하여 패턴 분석 가능
적응력	새로운 상황을 처리하기 어려움	새로운 데이터가 주어지면 적응 가능

 

머신러닝은 AI를 더욱 유연하고 강력하게 만들었으며, 오늘날의 AI 발전을 이끈 핵심 기술입니다.