신경망의 역사
이 시리즈를 따라오셨다면, 신경망이 놀라운 일을 하는 모습을 보셨을 것입니다. 우리는 작은 네트워크가 숫자를 더하는 방법을 배우는 것을 지켜보았습니다—간단하지만 인상적이었습니다. 그러나 오늘날의 AI, 예를 들어 ChatGPT나 Midjourney를 보면, 그 간단한 데모는 아기 장난처럼 느껴집니다. AI는 모든 곳에 존재하며, 산업을 하룻밤 사이에 변화시키고 있습니다.
하지만 여기서 중요한 점은: AI는 새롭지 않습니다. 신경망의 기본 아이디어는 거의 80년 동안 존재해왔습니다. 그렇다면 왜 갑자기 급부상하고 있는 걸까요?
그 답을 찾기 위해, 짧은 시간 여행을 떠나 보겠습니다—신경망의 기복을 탐험하고, 그들을 다시 살려낸 혁신을 살펴보며, 미래가 왜 더욱 흥미로운지 알아보겠습니다.
불꽃: 1940년대–1950년대
1943년, 두 명의 야심찬 연구자, 워렌 맥컬록(Warren McCulloch)과 월터 피츠(Walter Pitts)는 간단하면서도 혁신적인 제안을 했습니다. 인간의 뇌에서 영감을 받아, 그들은 뉴런의 수학적 모델을 만들었습니다. 그것은 작은 발걸음이었지만, 인공지능을 향한 중요한 첫 걸음이었습니다.
그리고 1958년, 프랭크 로젠블렛(Frank Rosenblatt)은 이를 더 발전시켜 “퍼셉트론(Perceptron)”을 만들었습니다. 신문들은 기계가 곧 걷고, 말하고, 심지어 생각할 것이라고 예측하며 열광했습니다. 흥미로웠지만, 현실적이지는 않았습니다—적어도 아직은요.
겨울의 도래: 1960년대–1970년대
1969년, 꿈은 벽에 부딪혔습니다. MIT 연구자 마빈 민스키(Marvin Minsky)와 시모어 페퍼트(Seymour Papert)는 그들의 저서 퍼셉트론(Perceptrons)을 발표하며 초기 신경망의 근본적인 한계를 드러냈습니다. 갑자기, 과대광고는 사라졌습니다. 자금 지원이 끊겼습니다. 신경망은 우리가 지금 “AI 겨울”이라고 부르는 긴 침묵과 회의의 시기로 들어갔습니다.
희망의 귀환—하지만 조용히: 1980년대
1986년, 신경망은 조용히 부활했습니다. 데이비드 루멜하트(David Rumelhart), 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton), 론 윌리엄스(Ronald Williams)는 역전파(backpropagation)이라는 중요한 아이디어를 대중화했습니다. 이것은 신경망이 내부 연결을 조정하여 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 해주었습니다. 하지만 여전히 문제는 있었습니다: 우리는 이 잠재력을 진정으로 활용할 만큼의 컴퓨팅 파워나 데이터가 부족했습니다.
오랜 시간 동안, 신경망은 주로 학문적이었습니다. 연구자들은 그들을 믿었지만, 기업들은 확신하지 못했습니다.
모든 것이 변화하다: 2012
그런 다음 2012년 이미지넷(ImageNet) 대회가 열렸습니다. 제프리 힌턴과 그의 팀은 GPU에서 훈련된 딥 신경망 “알렉스넷(AlexNet)”을 소개했습니다—원래 그래픽 집약적인 게임을 위해 설계된 하드웨어의 일종입니다. 알렉스넷은 단순히 이겼을 뿐만 아니라, 경쟁자를 압도했습니다. 갑자기 신경망은 그 가치를 입증했습니다.
이 사건은 딥러닝 혁명의 시작을 알렸습니다. 신경망은 다시 돌아왔고—그 이후로 멈추지 않았습니다.
왜 AI가 지금 이렇게 빠르게 발전하고 있을까요?
현대 AI의 아이디어는 수십 년 동안 존재해왔습니다. 그럼에도 불구하고, 우리가 지금 목격하고 있는 AI 폭발은 갑작스럽게 느껴집니다. 왜 그럴까요? 그 답은 두 가지 중요한 혁명에 있습니다:
트랜스포머 혁명(2017): 주의(attention)가 모든 것을 바꾼다
2017년까지, 대부분의 신경망은 RNN이나 LSTM으로 알려진 아키텍처를 중심으로 구축되었습니다. 이들은 언어를 처리할 수 있었지만, 복잡성과 긴 시퀀스에서는 어려움을 겪었습니다.
그런 다음 구글 연구자들이 “Attention Is All You Need,”라는 제목의 논문을 발표하며 트랜스포머 아키텍처를 소개했습니다. 트랜스포머는 모든 게임을 바꿨습니다:
- 주의 메커니즘: 트랜스포머는 입력 데이터의 중요한 부분에 집중할 수 있어, 맥락을 이전보다 더 잘 이해할 수 있었습니다.
- 병렬 계산: 트랜스포머는 방대한 데이터셋에서 더 빠르고 효율적으로 훈련할 수 있었습니다.
- 확장 가능성: 트랜스포머는 놀라운 확장성을 보여주었습니다. 더 많은 데이터와 컴퓨팅 파워를 투입할수록 더 똑똑해졌습니다.
트랜스포머는 BERT(언어 이해를 위한)와 GPT-2, GPT-3, GPT-4(언어 생성을 위한)와 같은 모델로 이어졌습니다. 이 모델들은 에세이를 작성하고, 코드를 생성하며, 거의 인간 수준의 대화를 나눌 수 있었습니다.
간단히 말해, 트랜스포머는 AI의 잠재력을 열어준 잃어버린 조각이었으며, AI를 “흥미로운 실험”에서 “실용적인 혁명”으로 이동시켰습니다.
하드웨어 폭발: GPU, TPU, 그리고 AI 슈퍼컴퓨터
AI의 갑작스러운 급증에 대한 두 번째 큰 이유는 하드웨어입니다. 신경망은 막대한 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. 수십 년 동안, 사용 가능한 CPU는 그 속도를 따라잡을 수 없었습니다. 그러다가 연구자들은 그래픽을 위해 원래 설계된 칩인 GPU가 신경망 수학에 이상적이라는 것을 발견했습니다. GPU는 수천 개의 작업을 동시에 수행할 수 있었고—바로 신경망이 필요로 하는 것이었습니다.
이 인식은 하드웨어 혁명을 촉발했습니다:
- NVIDIA GPU: GPU는 게임 칩에서 AI 전용 강력한 칩으로 발전했습니다. NVIDIA의 A100과 H100 GPU는 이전에는 불가능하다고 여겨졌던 거대한 신경망을 훈련할 수 있었습니다.
- 구글의 TPU: 구글은 신경망 전용으로 최적화된 커스텀 “텐서 처리 장치(Tensor Processing Units)”를 도입했습니다. 이 칩들은 BERT와 GPT-4와 같은 거대한 모델을 훈련하는 것을 훨씬 더 실용적으로 만들었습니다.
- AI 클러스터 및 클라우드 플랫폼: 오늘날, 대규모 신경망 훈련은 수천 개의 GPU가 초고속 네트워크로 연결되어 협력하는 것을 포함합니다. OpenAI, 구글, 메타와 같은 회사들은 그들의 모델을 훈련하기 위해 전체 AI 데이터 센터를 구축합니다. 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP)은 접근성을 민주화하여, 스타트업들이 큰 초기 투자 없이도 강력한 모델을 훈련할 수 있게 해주었습니다.
이러한 하드웨어의 폭발적인 성장으로 연구자들은 마침내 그들의 야망에 맞는 자원을 갖게 되었습니다. 신경망은 그들의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있었고—AI 붐이 시작되었습니다.
다음은? AI의 미래는 놀라울 것 같습니다
앞을 바라보면, 우리는 끝이 아니라 시작에 서 있다는 것이 분명합니다. 그렇다면 앞으로 몇 년 동안 무엇을 기대할 수 있을까요?
AI는 다중 모드로 발전할 것입니다 (단순한 텍스트가 아닙니다!)
AI는 이미 텍스트를 넘어 이미지, 오디오, 비디오로 이동하고 있습니다. 곧, 당신은 AI와 대화하는 것뿐만 아니라, 사진을 분석하거나, 비디오를 요약하거나, 슬라이드를 생성하도록 요청할 수 있을 것입니다. 시각적 기능을 갖춘 GPT-4와 제미니(Gemini)와 같은 모델은 AI가 인간처럼 세상을 이해하는 초기 사례입니다.
AI가 모든 곳에 존재할 것입니다 (당신이 사용하는 모든 것에)
오늘날, 당신은 앱을 열고 “AI를 사용합니다.” 곧, AI는 매끄럽게 작동할 것입니다—당신이 매일 사용하는 앱과 장치에 내장되어 있습니다. Microsoft Office, Google Docs, Adobe Photoshop, 코드 편집기, 스프레드시트, 심지어 이메일 앱까지—AI는 조용히 생산성과 창의성을 향상시키며, 보이지 않지만 항상 함께하는 동반자가 될 것입니다.
당신의 장치에서 AI (인터넷 필요 없음)
현재 AI는 보통 대규모 서버에서 운영됩니다. 하지만 곧, 더 작고 스마트한 신경망과 강력한 스마트폰 칩 덕분에, AI는 당신의 전화기, 노트북, 또는 VR 헤드셋에서 로컬로 실행될 것입니다. 당신을 개인적으로 알고, 오프라인에서 작동하며, 당신의 프라이버시를 보호하고, 당신의 습관과 선호에 맞게 조정되는 AI 어시스턴트를 상상해 보세요.
AI 에이전트: 자동화의 다음 단계
AI는 곧 단순한 작업뿐만 아니라 전체 워크플로우를 자동화할 것입니다. AI 어시스턴트는 당신의 회의를 일정 잡고, 일상적인 이메일에 답변하며, 전체 보고서를 작성하거나 심지어 당신을 대신해 협상할 것입니다. 이제는 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라, 작업을 위임하고 AI가 복잡한 작업을 처리하도록 신뢰하는 것입니다.
윤리적 도전과 인간의 선택
AI가 더욱 강력해짐에 따라, 중요한 질문들이 떠오릅니다: 우리는 어떻게 AI가 안전하고 유익하게 유지되도록 할 수 있을까요? 우리는 편향, 잘못된 정보, 그리고 프라이버시 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요? 우리는 AI에게 얼마나 많은 통제를 부여해야 하며, 누가 결정해야 할까요?
다음 10년은 인류가 이러한 윤리적 질문들과 깊이 씨름하는 시간을 보낼 것이며, 사회와 입법자들이 기술이 우리 삶에서 어떤 역할을 할 것인지에 대한 중요한 논의로 나아가게 될 것입니다.
마지막 생각: AI 혁명은 이제 시작일 뿐입니다
신경망은 새롭지 않습니다. 그들은 여기 있었고, 조용히 기다리며, 인내심을 가지고 발전해왔습니다. 이제야 모든 것이 정렬되었습니다: 아이디어, 데이터, 하드웨어, 그리고 실용적인 용도.
우리는 AI 여정의 끝을 목격하고 있는 것이 아닙니다—우리는 그 흥미로운 시작을 목격하고 있습니다. 오늘날의 AI가 얼마나 강력하게 느껴지든, 다음 10년은 더 큰 변화, 혁신, 그리고 가능성을 약속합니다.
가장 흥미로운 부분은? 모든 것이 이제 막 시작되었다는 것입니다.