영상요약
인공지능은 인간처럼 사고하고 판단하며 예측까지 가능한 기술로, 최근 ChatGPT와 같은 혁신적인 모델의 등장으로 많은 이들의 관심과 놀라움을 자아내고 있습니다. 과거 2016년 알파고와 이세돌의 바둑 대결에서도 인공지능의 능력은 사회적 화두가 되었고, 그 발전 속도에 대한 두려움까지 불러일으켰습니다. 이러한 현상은 인공지능이 어디까지 발전할 수 있을지에 대한 궁금증과 함께, 기술의 본질에 대한 이해를 필요로 하게 만들었습니다.
인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 인공신경망 등 다양한 용어들이 혼재되어 있지만, 이들은 모두 인공지능 기술의 일부입니다. 머신러닝은 기계가 데이터를 통해 스스로 학습하는 과정이며, 딥러닝은 인간의 뇌 신경세포를 모방하여 더욱 복잡한 학습을 가능하게 합니다. 인간의 뇌 속 뉴런이 자극을 받아 정보를 전달하는 방식에서 영감을 얻어, 과학자들은 컴퓨터가 인간의 사고방식을 닮을 수 있다고 생각하게 되었습니다.
인간이 무엇인가 기억하고 판단하고 예측하기 위해서는 뇌 속에 있는 신경세포인 뉴런이 굉장히 중요하다고 할 수 있습니다.
인공지능의 발전에는 다양한 연구자들의 노력이 있었습니다. 제플리 교수는 쥐의 뇌 연구에서 영감을 받아 컴퓨터에 생리학적 원리를 도입했고, 알파고의 개발자 데미스 하사비스 역시 뇌의 기억 원리를 연구하며 인공지능의 발전에 기여했습니다. 1957년 로젠블라트가 개발한 퍼셉트론은 인간 뇌의 뉴런을 본뜬 초기 인공지능 모델로, 입력값이 일정 기준을 넘으면 출력이 발생하는 구조를 가지고 있습니다. 이는 신경세포의 작동 원리를 단순화한 형태로, 인공지능의 기초를 마련했습니다.