인공지능(AI)이라는 개념은 1956년 다트머스 회의에서 처음 등장했다.

인공지능 초창기에는 주로 '탐색'과 '추론'을 통해 문제를 해결하려는 시도가 있었다.

1980년대에 등장한 '전문가 시스템'은 특정 전문가의 영역을 컴퓨터가 해결해 주는 방식이었다.

인공지능의 1차, 2차 전성기 때에는 AI가 스스로 학습하여 판단하는 영역에 도달하지 못했다.

1990년대 이후 컴퓨터 기술이 발달하면서 AI가 스스로 학습할 수 있게 되었다.

인공지능 '딥 블루'는 IBM이 만든 컴퓨터이며, 1997년에 체스 챔피언인 인간에게 승리했다.

인공지능 '왓슨'은 2011년에 Jepardy라는 퀴즈 쇼에서 인간 챔피언에게 패배하였다.

딥 블루가 인간에게 승리할 수 있었던 이유는 1950년대 컴퓨터보다 1천만 배나 빨랐기 때문이다.

GPU(그래픽 처리장치)는 게임이나 영상 편집에만 사용될 뿐, 인공지능 기술 발달과는 관련이 있다.

인공지능 기술의 핵심인 '딥러닝'은 GPU의 발달로 인해 발전할 수 있었다.

'딥러닝'은 수많은 데이터를 학습시켜 컴퓨터가 스스로 판단할 수 있도록 하는 것이다.

머신러닝에서는 학습하는 데이터가 적을수록 더 정교한 인공지능 기술로 구현할 수 있다.

인터넷의 보편화 덕분에 2000년대 이후 인공지능 기술은 과거보다 훨씬 더 많은 데이터를 활용할 수 있게 되었다.

머신러닝에 사용되는 축적된 데이터를 '인공지능의 재료'라고 표현할 수 있다.

생성형 AI 기술인 ChatGPT는 인터넷의 수많은 데이터를 학습하여 질문에 정교하게 대답한다.

1950년대에 체스를 처음 시도했던 컴퓨터 '마크1'은 딥 블루보다 처리 속도가 1천만 배 빨랐다.

인공지능의 발전에서 가장 중요한 세 가지 요소는 '데이터의 증가', '하드웨어의 발전', 그리고 '알고리즘의 진보'이다.

인공지능이 1, 2차 전성기 때 제한적인 영역에서만 활용된 이유는 데이터가 부족했기 때문이다.

GPU가 인공지능 기술의 핵심 부품으로 사용된 후, 인공지능 기술은 더 느리게 발전하게 되었다.

인터넷과 모바일의 보급으로 데이터가 축적되면서, 이 데이터가 ChatGPT와 같은 인공지능 기술을 만드는 데 도움을 주었다.