🤖 AI의 역사와 발전

- 1950년대에 인공지능 개념이 처음 등장하며 앨런 튜링의 튜링 테스트와 다트머스 회의가 주목받음.

- 1957년 프랑크 로젠블랏의 퍼셉트론 모델이 컴퓨터의 패턴 인식과 학습 개념을 도입.

- 1980년대에는 전문가 시스템이 등장하여 AI에 대한 관심을 불러일으키지만 한계가 있었음.

- 1990년대에는 머신러닝 알고리즘을 활용한 스스로 학습하는 AI가 등장하며 연구가 활발해짐.

- 2006년 힌튼의 심층 신뢰 신경망 개발로 딥러닝의 기초가 마련됨.

- 2012년 알렉스넷 등장으로 이미지 인식 분야에서 딥러닝의 압도적인 성능을 입증함.

🧠 딥러닝의 발전

- 1986년 힌튼이 역전파 알고리즘을 적용한 다층 퍼셉트론으로 심층 신경망의 개념을 제시함.

- 2006년 힌튼의 심층 신뢰 신경망으로 학습 속도와 효율성을 크게 향상시킴.

- 2012년 알렉스넷의 등장으로 이미지 인식 분야에서 딥러닝의 성능이 크게 개선됨.

- 2010년대에 GPU의 발전과 데이터 양 증가로 딥러닝 기술이 급속히 성장함.

🔍 생성형 AI의 출현

- 2014년 GANs 모델 등장으로 생성형 AI의 시대가 열림.

- 2017년 트랜스포머 모델의 발표로 자연어 처리 분야에서 혁신을 가져옴.

- 2022년 챗GPT의 출시로 생성형 AI가 활발하게 사용되며 인기를 끌게 됨.

- 2023년 GPT-4의 출시로 생성형 AI의 발전이 이어지고 있음.

🚀 AI의 미래 전망

- 온디바이스 AI와 같은 혁신적인 기술이 더 많이 발전할 것으로 예상됨.

- AI 기술의 발전은 새로운 기회를 제공하지만 동시에 사회적 문제도 야기할 수 있음.

- 적절한 대처 방안을 마련하기 위해서는 AI에 대한 이해와 사회적 논의가 필요함.