🤖 AI는 어떻게 진화해왔을까요? 세대별 발전 과정을 한눈에 살펴보세요!
안녕하세요! 오늘은 인공지능의 세대별 진화 과정에 대해 알아보려고 해요. 1950년대부터 현재까지 AI가 어떻게 발전해왔는지, 각 세대의 특징과 주요 기술들을 쉽고 재미있게 설명해드릴게요.
📋 목차
1. AI 세대 구분의 기준과 개요 2. 1세대 AI (1950년대-1980년대) 3. 2세대 AI (1980년대-2000년대) 4. 3세대 AI (2000년대-2010년대) 5. 4세대 AI (2010년대-현재) 6. 5세대 AI의 전망 7. 자주 묻는 질문 Q&A 8. 마무리1. AI 세대 구분의 기준과 개요
AI의 세대 구분은 주로 사용되는 기술과 접근 방식을 기준으로 해요. 각 세대마다 혁신적인 기술이 등장하면서 AI의 능력이 단계적으로 발전해왔거든요.
저도 처음에는 AI 세대 구분이 복잡하게 느껴졌는데, 각 세대의 핵심 기술을 이해하니까 AI 발전사가 한눈에 들어오더라고요. 마치 스마트폰의 진화 과정을 보는 것처럼 말이에요.
💡 핵심 포인트: AI 세대 구분은 기술적 혁신을 기준으로 하며, 각 세대는 이전 세대의 한계를 극복하면서 발전해왔어요!
2. 1세대 AI (1950년대-1980년대)
1세대 AI는 AI의 태동기로, 주로 규칙 기반 시스템과 기호 처리에 의존했어요. 이 시기의 AI는 명확한 규칙과 논리를 바탕으로 문제를 해결했죠.
1세대 AI의 가장 큰 특징은 명시적인 프로그래밍이었어요. 개발자가 모든 규칙을 일일이 입력해야 했고, 예상치 못한 상황에서는 제대로 작동하지 않았죠.
3. 2세대 AI (1980년대-2000년대)
2세대 AI는 전문가 시스템의 시대였어요. 특정 분야의 전문 지식을 컴퓨터에 입력해서 전문가처럼 판단할 수 있게 만든 시스템들이 등장했죠.
2세대 AI의 주요 특징
- • 지식 기반 시스템: 전문가의 지식을 데이터베이스화
- • 추론 엔진: 지식을 바탕으로 논리적 추론 수행
- • 설명 기능: 결론에 도달한 과정을 설명할 수 있음
⚠️ 2세대의 한계: 지식을 일일이 입력해야 하고, 새로운 상황에 유연하게 대응하기 어려웠어요. 또한 유지보수 비용이 매우 높았죠.
4. 3세대 AI (2000년대-2010년대)
3세대 AI는 머신러닝의 시대예요. 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습할 수 있게 되면서 AI의 패러다임이 완전히 바뀌었어요.
①
통계적 학습: 대량의 데이터에서 패턴을 찾아내는 방식
②
자동화된 학습: 사람이 규칙을 정하지 않아도 스스로 학습
③
일반화 능력: 학습한 내용을 새로운 상황에 적용 가능