오늘날 AI는 스마트폰의 음성 비서부터 자율주행, 챗GPT 같은 생성형 AI까지 우리 삶 곳곳에 스며들어 있습니다. 하지만 AI 산업은 하루아침에 시작된 것이 아닙니다. 그 뿌리는 1956년 여름, 미국 다트머스 대학에서 열린 한 학술회의까지 거슬러 올라갑니다. 이 회의에서 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’이라는 용어가 탄생했고, 그 후 수십 년 동안 기술 발전과 침체기를 반복하며 오늘날의 AI 혁명을 맞이하게 되었습니다. 이 글에서는 AI의 역사적 출발점과 발전 과정을 간단하고도 이해하기 쉽게 정리합니다.
1️⃣ 다트머스 회의 – 인공지능의 탄생
시기: 1956년 여름
장소: 미국 뉴햄프셔주 하노버, 다트머스 대학
주최: 존 매카시(John McCarthy), 마빈 민스키(Marvin Minsky) 등
의의: ‘인공지능(Artificial Intelligence)’이라는 용어 최초 사용
이 회의에서 학자들은 “기계가 인간처럼 학습하고 추론할 수 있다”는 가설을 제시했습니다. 비록 회의 자체는 당시 기대했던 수준의 성과를 내지 못했지만, 이 사건은 이후 인공지능 연구의 공식적인 출발점이 되었습니다.
2️⃣ AI 1차 붐 – 규칙 기반 시대 (1956~1970년대)
전문가 시스템: 사람이 만든 규칙(rule)을 따라 문제 해결
예: 의학 진단 보조 프로그램, 장기 게임 AI 초석
한계: 규칙이 늘어날수록 관리가 복잡하고, 새로운 상황에 적응 불가
이 시기는 AI 연구에 대한 기대감이 높았지만, 계산 자원 부족과 한계적인 알고리즘 때문에 곧 성장 정체기를 맞이했습니다.
3️⃣ AI 겨울 – 기대와 현실의 괴리 (1970~1980년대 중반)
연구 성과가 상업적으로 이어지지 못함
정부와 투자기관이 자금 지원 축소
‘AI는 아직 멀었다’는 회의론 확산
이 시기를 AI 겨울(AI Winter)이라 부름
4️⃣ AI 2차 붐 – 머신러닝의 부상 (1980년대 후반~2010년 초)
통계학과 컴퓨터 과학의 결합 → 머신러닝 등장
데이터에서 규칙을 ‘스스로’ 학습하는 기계
음성인식, 이미지 분류, 추천 시스템 초기 모델 등장
인터넷 확산으로 데이터 폭발, 알고리즘 성능 향상
5️⃣ AI 3차 혁명 – 딥러닝 시대 (2012~현재)
2012년, ImageNet 대회에서 딥러닝 모델이 압도적 성능
GPU 발전 + 빅데이터 + 알고리즘 혁신의 결합
자율주행, 음성인식, 기계 번역, 이미지 생성 등 다양한 분야 확산
AI가 실생활로 본격 진입
6️⃣ 생성형 AI의 등장 – 챗GPT와 새로운 전환점
챗GPT(2022년 11월, OpenAI) 등장 → 대중적 AI 열풍
텍스트, 이미지, 코드, 음악까지 ‘창작’ 가능
기존 AI와의 차이: 학습된 데이터를 활용해 새로운 콘텐츠를 ‘생성’
기업, 교육, 창작 분야 등에서 광범위하게 사용 중
7️⃣ AI 발전을 가능하게 한 3대 요소
요소 설명
데이터
인터넷·IoT 확산으로 방대한 학습 데이터 확보
컴퓨팅 파워
GPU·TPU 발전으로 대규모 연산 가능
알고리즘
딥러닝·트랜스포머 구조 혁신 → 성능 비약적 향상
🎯 결론: 1956년의 작은 회의가 만든 거대한 변화
다트머스 회의에서 시작된 작은 아이디어가
수십 년간의 기술 발전과 도전을 거쳐
오늘날 챗GPT, 이미지 생성 AI, 자율주행차까지 이어짐
AI는 단순한 기술이 아니라, 산업과 사회 전반의 패러다임을 바꾸는 동력
💡 다음 편에서는 AI 발전의 3대 전환점 – 데이터, 컴퓨팅, 알고리즘을 깊이 있게 살펴봅니다.
