인공지능은 과거 두번의 겨울을 보냈습니다. 1950년대 처음 인공지능이란 용어가 만들어지고 수학정리 증명, 추론 등 많은 성과를 이루었습니다. 하지만 연구 차원에 아니라 실세계에 적용하기에는 무리가 있었고 1970년대 모든 지원이 끊기는 등 혹독한 겨울이 찾아왔습니다.

그러다 1980년대 전문가 시스템이 등장하면서 인공지능이 다시 주목을 받았습니다. 전문가의 지식을 규칙으로 저장하고 질문에 대해 대답하는 기능을 가진 컴퓨터입니다. 유기화학물의 종류를 알려주는 덴드럴(Dendral), 전염성 혈액 질환을 진단하는 마이신(MYCIN) 등이 개발되었지만 결국 상용화에 실패했습니다. 방대한 규칙을 사람이 일일이 만들기도 어렵고 새로운 정보를 추가하기도 너무 복잡했습니다. 그렇게 두번째 겨울이 시작되었습니다.

그 이후로 인공지능이란 용어는 사라졌습니다. 인공지능이란 말이 들어가면 투자나 정부지원을 받기가 불가능했기 때문입니다. 대신 자연어처리, 음성인식, 데이터마이닝, 빅데이터 같이 세부적인 분야로 갈라져 독자적으로 발전했습니다.

하지만 최근 인공지능의 세번째 봄이 다시 찾아왔습니다. 2009년 페이페이 리가 방대한 사진 데이터로 구성된 ImageNet을 공개하여 머신러닝의 토대를 만들었습니다. 얼마 지나지 않아 2012년 국제이미지인식기술대회(IILSVRC)에서 제프리 힌트 교수팀의 AlexNet이 압도적인 성능으로 우승하면서 딥러닝의 역사가 시작되었습니다.

지금이 과거 두번의 부흥기와 다른 점은 실제로 인공지능이 성과를 내고 있다는 점입니다. 구글의 신경망 번역, 페이스북의 사진 얼굴인식 자동태그, 자율주행차 등 이미 딥러닝이 우리 생활 곳곳에서 활용되고 있습니다.

물론 기대가 큰 만큼 약간의 침체기가 올 수도 있지만 아마 세번째 겨울을 맞이할 것 같지는 않습니다. 오히려 증기, 전기, 컴퓨터, 인터넷에 이어 새로운 패러다임을 구축할 것이라 생각됩니다. 앞으로 다가올 인공지능 시대에서 살아남기 위해 열심히 노력해야겠습니다.