들어가며

 

본 부록은 보고서 머리에 소개한 닐스 닐슨 교수의 책에 소개된 내용을 바탕으로, 현재 널리 받아들여지고 있는 관점에서 주로 데이터 분석과 빅데이터에 초점을 맞춰 정리했다. 데이터에 집중하는 것이 대단히 중요하긴 하지만, 지금 제기된 모든 문제를 해결하는 만병통치약이 되지는 못한다. 인공지능의 역사에 대한 상세하고 균형 잡힌 서술은 이 보고서의 범위를 벗어난다는 사실을 미리 밝혀둔다.

 

인공지능의 역사

 

1956년 여름, 존 매카시(John McCarthy)는 인공지능에 관한 다트머스 연구 프로젝트(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)를 조직하고 워크숍을 열었다. 오늘날 우리가 인공지능이라 부르는 개념이 태동한 때가 바로 이 워크숍이다. 기계가 지능적 특성을 가진 것처럼 보이게 만드는 방법을 찾는 것이 프로젝트의 목표였다.

 

이는 향후 인공지능 분야를 이끈 대원칙과도 같았다. 매카시는 마빈 민스키(Marvin Minsky), 나다니엘 로체스터(Nathaniel Rochester), 클로드 섀넌(Claude Shannon)과 함께 작성한 워크숍 제안서에서 처음으로 "인공지능", 즉 "artificial intelligence"라는 용어를 사용한 것으로 알려졌다. 아서 사무엘(Arthur Samuel), 올리버 셀프릿지(Oliver Selfridge), 레이 솔로모노프(Ray Solomonoff), 앨런 뉴웰(Allen Newell), 허버트 사이먼(Herbert Simon) 등 프로젝트에 참가한 학자들은 곧이어 인공지능 연구라는 타이틀을 달고 중요한 프로젝트를 잇달아 시작한다.

 

인공지능이라는 정체성이 확립되고 구체적인 연구 계획이 서는 데 다트머스 워크숍이 결정적인 역할을 한 건 분명하지만, 사실 인공지능에 관한 기술 아이디어는 한참 전부터 있었다.

 

토마스 베이즈(Thomas Bayes)가 어떤 사건이 일어날 확률을 추론하는 사고의 틀을 제안한 것이 18세기의 일이다. 19세기에는 조지 불(George Boole)이 논리적 추론을 체계적으로 할 수 있다고 주장했다. 마치 방정식을 푸는 방식처럼 아리스토텔레스까지 거슬러 올라가야 하는 논리적 추론 방법도 다르지 않다는 것이다.