AI와 머신러닝의 강
기계가 규칙을 따르는 것에서 자료로 패턴을 배우는 것으로 언제 넘어갔을까?
부울 대수 → 튜링 테스트 → 1958년 로젠블랫 퍼셉트론 → 1980년대 역전파 → 2012년 AlexNet → 2017년 Transformer → 오늘날 ChatGPT까지 — *기계가 학습하는* 170년의 여정.
흐름 읽기
도시 사이에서 무엇이 달라졌을까?
- 1
1854년–1937년
사람·학교 이동
링컨코크부울 — 논리 = 산술
링컨 출신 부울은 코크 퀸즈 칼리지에서 1854년 《사고의 법칙》을 펴내 논리 관계를 대수적으로 다루었다. 1937년 MIT의 섀넌은 이 대수를 릴레이·스위칭 회로의 분석과 단순화에 적용했다.
부울 대수 (코크), 섀넌의 1937 MIT 석사 논문이 구간을 지도에 놓기 - 2
1950년–1958년
사람·학교 이동
맨체스터프린스턴튜링 — 기계도 생각하는가?
1948~54년 *맨체스터 대학*에서 활동한 튜링이 1950년 〈Computing Machinery and Intelligence〉(Mind)로 *AI*의 첫 정의. 튜링 테스트 제안. 1956 다트머스 회의에서 *Artificial Intelligence* 학문 분야 출범
〈Computing Machinery and Intelligence〉(1950, Manchester), 다트머스 회의(1956)이 구간을 지도에 놓기 - 3
1958년–1986년
사람·학교 이동
버팔로토론토로젠블랫·역전파 — 신경망의 기본
1958년 *코넬 항공실험실(Buffalo, NY)*에서 Frank Rosenblatt가 퍼셉트론(Mark I) 발표 — Cornell 본 캠퍼스(이타카)와 별개의 연구소. 1974년 Werbos의 박사논문(하버드)을 거쳐 1986년 Rumelhart·Hinton·Williams가 *역전파*를 정착 (UC San Diego·CMU·Toronto)
퍼셉트론(1958, CAL Buffalo), 역전파(1986, UCSD/CMU/Toronto), 보편 근사 정리이 구간을 지도에 놓기 - 4
2012년–2024년
사람·학교 이동
토론토마운틴뷰딥러닝 혁명 — AlexNet → Transformer
2012년 토론토의 Krizhevsky·Sutskever·Hinton이 AlexNet으로 ImageNet 오류율을 큰 폭으로 낮췄고, 2017년 Google 연구진의 Transformer는 순환 없이 주의 메커니즘을 중심에 놓았다. 2022년 ChatGPT의 대중화까지 이어지는 한 흐름이지만, 데이터·GPU·소프트웨어·여러 연구기관의 병렬 발전을 함께 본다.
AlexNet(2012, Toronto), Transformer(2017, Google Brain), ChatGPT(2022, OpenAI SF)이 구간을 지도에 놓기
선을 읽는 법
각 선은 관객이 따라갈 문제·문헌·실천의 편집 경로입니다. 한 책의 직선 이동, 단독 발명, 모든 지역에 동일한 수용을 뜻하지 않습니다.