여기까지 오는 데 70년
AI가 요즘 갑자기 잘하게 된 것처럼 보이죠. 그런데 사실은 아주 오래된 이야기예요. 그동안 사람들은 몇 번이나 "이제 다 됐다"고 했다가, 몇 번이나 틀렸어요.
얼마나 틀렸는지 직접 보는 게 빨라요. 아래 카드는 전부 진짜로 있었던 예측이에요. 앞면만 보고 맞았을지 틀렸을지 골라 보세요.
양쪽으로 빗나갔어요
몇 개나 맞혔나요? 여기서 봐야 할 건 내 점수가 아니라 빗나간 방향이에요.
세 장은 너무 빨리 될 거라고 했어요. 20년이면, 여름 방학 두 달이면, 곧.
두 장은 절대 안 될 거라고 했어요. 백 년은 걸린다, 그건 체스만 하는 기계로는 안 된다.
똑똑한 사람들이 양쪽으로 다 빗나갔어요. 그리고 빗나갈 때마다 사람들이 실망해서 돈과 관심이 빠져나갔어요. 그런 시기가 두 번 있었어요.
그럼 왜 갑자기 잘하게 됐을까요
여기서 많은 사람이 오해해요. 누군가 굉장한 발상을 새로 해냈을 거라고요.
대부분은 옛날 아이디어예요.
앞으로 3부에서 만날 성냥갑 학습 기계는 1960년대 것이에요
뇌의 신경을 흉내 내서 계산하는 생각은 1940년대에 나왔어요. 그걸 실제로 기계로 만든 게 1950년대고요
여러 겹으로 쌓은 것을 가르치는 방법도 1980년대에 나왔어요
그럼 뭐가 바뀐 걸까요. 두 가지예요.
① 재료가 어마어마하게 많아졌어요. 사람들이 인터넷에 사진과 글을 올리기 시작했어요. 1980년대에는 기계에게 보여줄 고양이 사진이 몇백 장이었는데, 지금은 몇억 장이에요.
② 계산이 빨라졌어요. 그것도 뜻밖의 물건 덕분에요. 게임 화면을 빨리 그리려고 만든 그래픽 카드가 있는데, 그게 하는 계산이 알고 보니 AI가 하는 계산과 거의 같았어요.
그러니까 이렇게 정리할 수 있어요.
| 1980년대 | 지금 | |
|---|---|---|
| 아이디어 | 거의 다 있었어요 | 거의 그대로예요 |
| 재료(데이터) | 몇백 장 | 몇억 장 |
| 계산 힘 | 며칠 걸림 | 몇 분 |
새 발상이 아니라 재료와 힘이 바뀐 거예요.
그럼 그 계산이 뭔지 봐야겠죠
재료가 사진이고 계산이 빨라졌다는데, 도대체 기계에게 사진이 뭘까요.
2부는 거기서 시작해요.
이 챕터의 근거
- 1 McCulloch & Pitts, "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity", Bulletin of Mathematical Biophysics 5 (1943)
- 3 Turing, "Computing Machinery and Intelligence", Mind 59(236) (1950)
- 5 McCarthy, Minsky, Rochester & Shannon, "A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence" (1955)
- 8 "New Navy Device Learns By Doing", The New York Times (1958-07-08)
- 10 Michie, MENACE (1961) · "Experiments on the Mechanization of Game-Learning", The Computer Journal 6(3) (1963)
- 23 Simon, The New Science of Management Decision (Harper & Row, 1960 · 1965)
- 24 George Johnson, "To Test a Powerful Computer, Play an Ancient Game" (interview with Piet Hut), The New York Times (1997-07-29)
- 25 Moravec, Mind Children (Harvard University Press, 1988)
- 26 Hofstadter, Gödel, Escher, Bach (Basic Books, 1979)
- 29 Rumelhart, Hinton & Williams, "Learning representations by back-propagating errors", Nature 323 (1986)