인공지능 세대 구분 편집하기

인공지능의 세대 구분은 인공지능 기술의 발전 단계를 시대적 흐름과 기술적 특징에 따라 구분한 체계로, 대표적으로 5단계로 나뉜다. 각 세대는 특정한 철학적 접근 방식, 구현 기술, 상징적 사건과 한계를 중심으로 정의된다.
==1세대 (1960년대–1980년대): 기호 기반 인공지능==
*'''핵심 개념''': 인간의 지능은 기호(symbol)의 조작과 논리적 규칙을 통한 지식 인코딩으로 설명 가능하다는 전제
*'''주요 기술''': 논리 추론, 규칙 기반 시스템(rule-based systems), 전문가 시스템, 의미망, 추론 엔진
*'''대표 시스템 및 사건''':
**앨런 튜링의 "Computing Machinery and Intelligence" 논문 (1950)
**다트머스 회의 (1956): AI라는 용어 공식 등장
**엘리자(ELIZA, 1966): 자연어 대화 모사 프로그램
**마이신(MYCIN, 1972): 의료 진단용 전문가 시스템
**싸익(Cyc, 1984~): 인간의 상식 지식을 컴퓨터에 체계적으로 인코딩하기 위한 대규모 기호 기반 지식베이스 프로젝트<ref>Haugeland, John. ''Artificial Intelligence: The Very Idea''. MIT Press, 1985.</ref>
*'''한계''':
**불확실성과 현실 세계 정보 처리의 취약성
**새로운 지식을 스스로 학습하지 못함
**지식 획득 및 유지의 비용이 매우 큼 (지식 획득 병목)
**유연성이 부족하고, 도메인 밖 문제에 약함
==2세대 (1980년대–2000년대): 기계 학습과 빅데이터==
*'''핵심 개념''': 기계가 데이터를 통해 규칙과 패턴을 스스로 학습하게 함으로써 성능 향상 도모
*'''주요 기술''': 의사결정나무, 베이지안 네트워크, 서포트 벡터 머신(SVM), 인공신경망, 지도 학습, 강화 학습
*'''대표 사건''':
**딥 블루(Deep Blue)가 가리 카스파로프를 꺾음 (1997): 체스 세계 챔피언을 이긴 최초의 컴퓨터 시스템<ref>Hsu, Feng-hsiung. ''Behind Deep Blue: Building the Computer that Defeated the World Chess Champion''. Princeton University Press, 2002.</ref>
*'''한계''':
**특징 공학(feature engineering)의 한계
**과적합 및 일반화 문제
**시스템 해석 및 설명 가능성 낮음
==3세대 (2010년대): 딥러닝 기반 인공지능==
*'''핵심 개념''': 대규모 데이터와 고성능 GPU를 바탕으로, 다층 신경망(deep neural networks)을 활용하여 다양한 문제에서 인간 이상의 성능 달성
*'''주요 기술''': CNN, RNN, LSTM, 딥 강화 학습, 대규모 지도 학습
*'''대표 사건''':
**ImageNet 챌린지에서 알렉스넷(AlexNet)의 돌풍 (2012)
**알파고(AlphaGo)가 바둑 세계 챔피언 이세돌을 이김 (2016)
*'''한계''':
**블랙박스 문제: 내부 작동 원리의 불투명성
**막대한 데이터와 연산 자원 요구 (비용, 에너지 소모)
**윤리·공정성·책임성 문제 대두
==4세대 (2020년대): 생성형 AI와 범용 모델==
*'''핵심 개념''': 대규모 언어 모델과 멀티모달 학습을 바탕으로, 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용 인공지능 시스템의 등장
*'''주요 기술''': 트랜스포머(Transformers), LLM(대형 언어 모델), 확산 모델(Diffusion Models), 에이전트형 AI
*'''대표 사건''':
**ChatGPT 출시 (2022)
**GPT-4 및 GPT-4.5 등 범용 AI 모델의 확산 (2023–2025)
**DALL·E 등 생성형 이미지 모델의 상용화
*'''과제''':
**안전성과 윤리성, 해석 가능성의 확보
**오용 방지와 편향 제거
**지속 가능성과 자원 절약 문제
==5세대 ==
==같이 보기==
*[[기호 기반 인공지능]]
*[[기계 학습]]
*[[딥러닝]]
*[[생성형 인공지능]]
*[[Cyc 프로젝트]]
*[[인공지능의 역사]]
==참고 문헌==
*Haugeland, John. ''Artificial Intelligence: The Very Idea''. MIT Press, 1985.
*Hsu, Feng-hsiung. ''Behind Deep Blue: Building the Computer that Defeated the World Chess Champion''. Princeton University Press, 2002.
*Vaswani et al. "Attention is All You Need." ''NeurIPS'', 2017.
*Marcus, Gary & Davis, Ernest. ''Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust''. Pantheon Books, 2019.
==각주==
[[분류:인공지능]]