🤖 인공지능(AI) 발전 연대표

🤖 인공지능(AI) 발전 연대표 — 1930~2026

앨런 튜링의 계산 가능성 이론부터 생성형 AI의 폭발적 시대까지 — 모든 주요 사건, 기술, 모델, 제품, 논문을 방대하게 정리

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🧮 1930년대 — 계산 가능성 이론의 출발

1936 — 앨런 튜링 “On Computable Numbers”
• 계산 가능한 함수의 개념을 수학적으로 정의하고 “튜링 머신” 모델 제시.
• 하나의 기계가 다른 기계의 계산까지 모사할 수 있는 “유니버설 튜링 머신” 개념 확보.
• 오늘날 모든 컴퓨터 과학, 알고리즘의 이론적 기반이 됨.

1937 — Church–Turing Thesis
• 튜링과 처치가 서로 다른 접근으로 계산 가능성을 동일하게 정의.
• 이론 그래프 기반 계산 가능성 정의가 정식화됨.

🔍 1940년대 — 암호 해독과 초기 컴퓨팅

1940–1945 — 엔니그마 암호 해독 및 Bletchley Park
• 튜링이 암호 해독기 “Bombe” 설계에 결정적 기여.
• 엔니그마 해독은 연합군의 전쟁 승리에 큰 영향을 미쳤고, 통계적 추론 기반 AI 사고의 초기 사례로 여겨짐.

1945 — ACE (Automatic Computing Engine)
• 튜링이 작성한 프로그램 저장 컴퓨터 설계 보고서.
• 저장 프로그램 개념이 컴퓨터 구조의 기초가 됨.

🧠 1950년대 — AI의 탄생

1950 — 튜링 테스트 (Turing Test)
• 논문 “Computing Machinery and Intelligence”에서 제안.
• 기계가 사람처럼 행동하여 인간 심판에게 구별되지 않으면 지능으로 인정한다는 기준 제시.
• 이후 AI 평가의 기준으로 오랫동안 논의.

1956 — Dartmouth Conference
• 존 매카시, 마빈 민스키 등 연구자들이 모여 “Artificial Intelligence” 용어를 확립.
• AI 연구가 학문적 분야로 정식 출범.

💬 1960~1970년대 — 규칙 기반 AI와 초기 대화형 시스템

1966 — ELIZA
• 조셉 와이젠바움이 개발한 초기 챗봇.
• 단순한 패턴 매칭을 통한 질의응답으로 “심리 상담 봇” 역할 연기.
• 사용자의 문장을 그대로 반영하는 기법으로 대화형 AI의 가능성을 보여줌.

1972 — PARRY
• 인간의 성격을 흉내내는 대화형 프로그램.
• 당시 전문 심리학자들도 사람으로 착각할 정도의 성능을 보여줌.

1976 — PROLOG
• 논리 기반 프로그래밍 언어로, 지식 표현과 추론이 가능.
• 전문가 시스템 개발의 핵심 언어로 활용됨.

1979 — MYCIN
• 의료 진단용 전문가 시스템.
• 의사결정 규칙을 기반으로 추론을 수행, 산업적 가능성을 보여줌.

⚙️ 1980년대 — 신경망 부흥과 AI 겨울

1980 — Hopfield Network
• 신경망 기반 연상 기억 및 최적화 모델.
• 이후 에너지 기반 모델 연구에 영향.

1986 — 역전파 (Backpropagation)
• 제프리 힌튼을 중심으로 다층 신경망 학습법이 재발견됨.
• 신경망 학습의 핵심 알고리즘으로 자리잡음.

1987-1993 — AI 겨울
• 전문가 시스템에 대한 기대 과잉, 기술적 한계, 컴퓨팅 비용 상승 등으로 투자가 감소.
• AI 연구가 다소 침체됨.

📈 1990년대 — 통계적 학습의 부상

1992 — Support Vector Machine (SVM)
• 고차원 데이터 분류에 강력한 수학 모델.
• 마진(maximum margin) 기반 분류 경계가 특징.

1997 — Deep Blue
• IBM의 체스 인공지능이 세계 챔피언 카스파로프를 격파.
• 대규모 탐색(브루트 포스) + 평가 함수 기반 접근이 주류임을 보여줌.

1998 — LeNet-5
• Yann LeCun이 개발한 CNN(합성곱 신경망).
• 손글씨 인식 문제에서 뛰어난 성능을 보이며 이미지 분야 신경망의 초석 제공.

📊 2000년대 — 머신러닝의 산업 확산

2001–2009 — 통계적 모델의 대중화
• 웹·센서·영상·금융 데이터의 폭발적 증가.
• 의사결정트리, 랜덤포레스트, 부스팅 모델 등이 산업 전반에서 사용.

2006 — 딥러닝의 재도약
• 힌튼 등이 사전학습 등으로 딥러닝의 실용성을 증명.
• GPU 병렬처리의 발전이 딥러닝 성능 폭발의 토대가 됨.

🚀 2010년대 — 딥러닝 혁명

2012 — AlexNet
• Krizhevsky 등이 개발한 CNN 기반 이미지 분류 모델.
• GPU로 학습된 모델이 이미지넷 대회에서 압도적 우승 — 딥러닝 시대 공식 개막.

2014 — GAN (Generative Adversarial Network)
• Ian Goodfellow가 제안한 생성 모델.
• 생성자와 판별자의 경쟁 구조로 자연스러운 이미지 생성 가능.

2015 — ResNet
• Microsoft에서 제안된 심층 신경망 구조.
• Identity shortcut으로 초심층 네트워크 학습 장애 문제 해결.

2016 — AlphaGo
• DeepMind가 개발한 바둑 인공지능.
• 강화학습 + 딥러닝 결합으로 인간 최고수에 승리 — 강화학습 시대 도래.

2017 — Transformer 구조
• “Attention Is All You Need” 논문 발표.
• Self-Attention 메커니즘이 자연어처리(NLP) 혁신.

2018 — BERT (Bidirectional Encoder Representations)
• Google이 제안한 양방향 Transformer 기반 사전학습 모델.
• 언어 이해(NLU) 성능 혁신적 향상.

🌍 2020년대 — 생성형 AI, LLM, 멀티모달 AI

2020 — GPT-3
• OpenAI가 발표한 1750억 파라미터 언어모델.
• 자연어 생성, 번역, 요약, 질의응답 등에서 인간 수준에 근접한 성능.

2021 — Codex / GitHub Copilot
• 자연어 → 코드 변환이 가능한 AI 코드 생성 모델.
• GitHub Copilot을 통해 개발자 생산성 혁신.

2022 — ChatGPT
• 대중이 쉽게 사용하는 생성형 대화 AI 등장.
• 전 세계 수억 명의 사용자가 AI와 자연어로 상호작용.

2022 — 텍스트→이미지 생성 AI
• DALL·E 2, Stable Diffusion, Midjourney 등이 텍스트를 기반으로 이미지 생성 가능.
• 예술·디자인·콘텐츠 분야에 큰 혁신 영향.

2023 — Claude, Gemini
• Anthropic의 Claude는 윤리적 AI 방향 제시.
• Google의 Gemini는 멀티모달 AI로 이미지와 텍스트 이해 확대.

2024 — GPT-4
• 이미지·음성·텍스트 입력 가능 멀티모달 모델.
• 다양한 도메인에서 인간 수준 성능.

2025–2026 — GPT-5, Gemini 2, Claude 4
• 실시간 멀티모달 추론, 맥락 지속 학습, 협력형 생성 AI로 진화.
• 인간 지식 파트너로서의 역할 확대.

🧩 결론 — AI의 현재와 미래

인공지능은 단순 계산 장치에서 시작하여 인간의 지능적 과제를 모사하고 확장하는 존재로 성장했습니다.
이제 생성형 AI는 창작, 연구, 교육, 코드 작성, 설계 등 다양한 영역에서 인간의 동반자로서 활약하며, 향후 수년 내에 인간-기계 협업의 새로운 장을 열 것입니다.