발전의 조건
AI의 발전은 연구, 하드웨어, 소프트웨어, Big Data가 함께 발전하면서 가능해졌다. 초기에는 컴퓨터 성능과 데이터가 부족했고 알고리즘에도 한계가 있어 침체기가 있었다. 이를 AI Winter라고 부른다.
중요한 전환점
2012년 AlexNet은 GPU 기반 딥러닝이 대규모 이미지 분류에서 강력하다는 것을 보여주었다. 이는 CNN이 컴퓨터 비전의 중심 기술로 자리 잡는 계기가 되었다.
2016년 AlphaGo는 딥러닝, 강화학습, MCTS를 결합해 복잡한 게임 탐색 문제에서도 AI가 강력할 수 있음을 보여주었다.
2017년 Transformer는 self-attention을 통해 문맥 정보를 잘 반영하는 구조를 제시했고, 이후 LLM과 생성형 AI의 핵심 기반이 되었다.
의미
AI는 한 번의 발명으로 성장한 것이 아니라, 데이터 증가와 연산 능력 향상, 알고리즘 개선, 오픈소스 생태계가 겹치며 발전했다.