{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b94916ae",
   "metadata": {},
   "source": [
    "---\n",
    "marp: true\n",
    "theme: gaia\n",
    "class:\n",
    "  - lead\n",
    "  - invert\n",
    "---\n",
    "\n",
    "<!-- _class: lead -->\n",
    "<!-- _header: \"\" -->\n",
    "<!-- _footer: \"\" -->\n",
    "\n",
    "<style>\n",
    "h1 {\n",
    "    font-size: 2.5em;\n",
    "    font-weight: 600;\n",
    "}\n",
    "h2 {\n",
    "    font-size: 2em;\n",
    "    font-weight: 600;\n",
    "}\n",
    "h3 {\n",
    "    font-size: 1.6em;\n",
    "    font-weight: 600;\n",
    "}\n",
    "h4 {\n",
    "    font-size: 1.3em;\n",
    "    font-weight: 600;\n",
    "}\n",
    "h5 {\n",
    "    font-size: 1.1em;\n",
    "    font-weight: 600;\n",
    "}\n",
    "h6 {\n",
    "    font-size: 1em;\n",
    "    font-weight: 600;\n",
    "}\n",
    "p, li, ul, ol, table {\n",
    "    font-size: 28px;\n",
    "}\n",
    "pre, code {\n",
    "    font-size: 24px;\n",
    "}\n",
    "</style>\n",
    "\n",
    "# Part 0.1: AI의 역사와 주요 이정표\n",
    "\n",
    "## 서론: 생각하는 기계라는 오랜 꿈\n",
    "\n",
    "인류는 고대부터 스스로 생각하는 기계를 꿈꿔왔습니다. 이러한 오랜 야망은 신화나 소설 속에서 지능을 가진 존재를 상상하고, 때로는 체스 두는 기계와 같은 실제 장치를 만들려는 역사적 시도로 나타났습니다. 20세기 중반, 이 꿈은 '인공지능'이라는 학문 분야로 구체화되었고, 수많은 부침(浮沈)을 거치며 오늘날 우리 삶을 바꾸는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 이 문서는 단순한 연대기 나열을 넘어, 주요 개념들이 어떻게 탄생하고 서로 영향을 주며 현재의 딥러닝과 생성 AI 시대로 이어졌는지 그 진화의 과정을 추적합니다.\n",
    "\n",
    "## 1. 인공지능의 태동과 황금기 (1940년대 ~ 1960년대)\n",
    "\n",
    "### 신경망의 첫 아이디어와 지능에 대한 질문\n",
    "\n",
    "- **1943년, 신경망의 기원:** 신경과학자 워렌 맥컬록과 수학자 월터 피츠는 뇌의 뉴런이 작동하는 방식을 본뜬 간단한 수학 모델을 제안합니다. 이 모델은 '참' 또는 '거짓' 신호를 처리하는 논리 회로로, 비록 단순했지만 뇌를 계산 기계로 볼 수 있다는 가능성을 제시했습니다. 이는 훗날 **연결주의(Connectionism)** 라는 AI의 큰 흐름, 즉 수많은 단순한 처리 장치들의 연결로 지능을 구현하려는 시도의 씨앗이 됩니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/mcculloch_pitts_neuron.png\" alt=\"McCulloch-Pitts Neuron Model\" width=\"500\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>맥컬록-피츠 뉴런 모델: 뇌의 뉴런을 단순한 논리 회로로 표현한 초기 인공 신경망의 개념도입니다.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "- **1950년, 튜링 테스트:** \"기계가 생각할 수 있는가?\" 앨런 튜링은 이 철학적인 질문에 답하기 위해 '이미테이션 게임', 즉 **튜링 테스트**를 제안합니다. 이는 AI의 지능을 인간과 얼마나 구별하기 어려운지로 평가하는 실용적인 기준을 제시했으며, AI가 나아가야 할 목표와 철학적 기반을 제공했습니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/turing_test.png\" alt=\"Turing Test\" width=\"600\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>튜링 테스트 개념도: 심문자가 인간과 기계의 답변을 보고 누가 기계인지 판별할 수 없다면, 그 기계는 지능을 가졌다고 할 수 있습니다.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "### '인공지능'의 탄생과 폭발적인 낙관론\n",
    "\n",
    "- **1956년, 다트머스 워크숍:** 존 매카시가 '인공지능(Artificial Intelligence)'이라는 용어를 처음 사용하며 역사적인 워크숍을 개최합니다. 이 사건은 AI를 공식적인 학문 분야로 만들었으며, 초기 AI 연구는 인간의 논리적 사고 과정을 컴퓨터로 재현하려는 **기호주의(Symbolic AI)** 에 집중되었습니다.\n",
    "\n",
    "- **초기 성공과 낙관론:** 이 시기에는 Lisp(AI 연구의 표준 언어), 최초의 인공 신경망 SNARC, 그리고 패턴을 학습할 수 있었던 프랭크 로젠블랫의 **퍼셉트론(Perceptron, 1957)** 과 같은 성과들이 쏟아졌습니다. 특히 퍼셉트론은 신경망의 가능성을 보여주며 큰 기대를 모았고, 당시 연구자들은 10년 안에 인간 수준의 AI가 등장할 것이라 낙관했습니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/perceptron.png\" alt=\"Perceptron Model\" width=\"500\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>프랭크 로젠블랫의 퍼셉트론: 입력 값에 가중치를 곱하고 합산하여 특정 임계값을 넘으면 1, 아니면 0을 출력하는 단순한 분류기입니다.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "## 2. 첫 번째 AI 겨울과 새로운 패러다임의 모색 (1970년대 ~ 1980년대)\n",
    "\n",
    "### 퍼셉트론의 한계와 AI의 겨울\n",
    "\n",
    "- **1969년, 퍼셉트론의 한계 증명:** AI의 선구자였던 마빈 민스키와 시모어 페퍼트는 저서 『퍼셉트론』에서 단층 퍼셉트론이 XOR와 같은 간단한 논리 문제조차 풀 수 없음을 수학적으로 증명했습니다. 이 연구는 당시 신경망 연구에 치명타를 날렸고, AI에 대한 과장된 약속에 실망한 정부와 기업들이 연구 자금을 대거 철회하면서 **첫 번째 AI 겨울(AI Winter)** 이 시작되었습니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/gartner_hype_cycle.png\" alt=\"First AI Winter\" width=\"600\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>첫 번째 AI 겨울: 가트너 하이프 사이클의 '환멸의 계곡'은 AI 겨울처럼 기술에 대한 기대가 꺾이고 투자가 줄어드는 시기를 상징적으로 보여줍니다.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "- **기호주의의 한계:** 한편, 주류였던 기호주의 AI 역시 현실 세계의 복잡하고 애매모호한 문제들을 처리하는 데 어려움을 겪으며 한계에 부딪혔습니다.\n",
    "\n",
    "### 전문가 시스템과 머신러닝의 등장\n",
    "\n",
    "- **1980년대, 전문가 시스템(Expert System):** AI 연구는 '인간처럼 생각하는 기계' 대신, 특정 분야의 전문가 지식을 규칙 기반으로 저장해 문제를 해결하는 실용적인 '전문가 시스템'으로 방향을 전환합니다. 이는 AI가 처음으로 상업적 성공을 거두는 계기가 되었습니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/expert_system.png\" alt=\"Expert System Architecture\" width=\"600\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>전문가 시스템의 구조: 전문가의 지식을 '지식 베이스'에 저장하고, '추론 엔진'을 통해 사용자의 질문에 답하는 방식입니다.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "- **1959년, '머신러닝'의 탄생:** 아서 사무엘은 스스로 체커 게임을 하면서 학습하여 실력을 향상시키는 프로그램을 개발하고, 여기에 **'머신러닝(Machine Learning)'** 이라는 이름을 붙였습니다. 데이터를 기반으로 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 스스로 학습하는 이 개념은, 모든 규칙을 인간이 직접 입력해야 하는 기호주의 AI와 근본적으로 다른 패러다임이었습니다. 이 아이디어는 수십 년 후 AI의 주류가 됩니다.\n",
    "\n",
    "## 3. 연결주의의 부활과 데이터 기반 접근법의 확립 (1980년대 후반 ~ 2000년대)\n",
    "\n",
    "### 역전파 알고리즘과 연결주의의 부활\n",
    "\n",
    "- **1986년, 역전파 알고리즘:** 제프리 힌튼을 비롯한 연구자들이 다층 신경망을 효과적으로 훈련시킬 수 있는 **역전파(Backpropagation) 알고리즘**을 대중화시켰습니다. 이는 '퍼셉트론'이 제기했던 한계를 정면으로 돌파하는 혁신이었고, 신경망 연구의 부활을 이끌었습니다. 비록 당시의 컴퓨팅 파워로는 깊은 신경망을 훈련시키기 어려웠지만, 이 알고리즘은 훗날 **딥러닝 혁명의 핵심 엔진**이 됩니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/backpropagation.png\" alt=\"Backpropagation Concept\" width=\"600\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>역전파 알고리즘 개념도: 출력층의 오류를 입력층 방향으로 거꾸로 전파하며 각 연결의 가중치를 조정하여 신경망을 학습시킵니다.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "### 두 번째 AI 겨울과 통계적 머신러닝의 시대\n",
    "\n",
    "- **1990년대, 두 번째 AI 겨울:** 80년대의 반짝 부흥을 이끌었던 전문가 시스템은 지식 추가 및 유지보수의 어려움 등으로 인해 다시 한계를 드러냈고, AI 시장은 또다시 침체기를 맞습니다.\n",
    "\n",
    "- **데이터 기반 접근법의 승리:** 이 침체기 동안 AI 연구의 패러다임은 규칙 기반의 기호주의에서 **데이터 기반의 통계적 머신러닝**으로 완전히 전환되었습니다. 서포트 벡터 머신(SVM), 결정 트리 등 강력하고 수학적 기반이 탄탄한 알고리즘들이 주목받았고, AI는 더 과학적이고 실용적인 학문으로 발전했습니다.\n",
    "\n",
    "- **1997년, 딥블루의 승리:** IBM의 체스 컴퓨터 '딥블루'가 세계 챔피언 가리 카스파로프를 꺾은 사건은 AI의 역사에서 중요한 이정표입니다. 딥블루는 머신러닝보다는 엄청난 계산 능력과 탐색 알고리즘에 의존했지만, 이 사건은 AI가 인간의 지능을 특정 영역에서 넘어설 수 있음을 대중에게 각인시켰습니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/deep_blue_kasparov.jpg\" alt=\"Deep Blue vs Garry Kasparov\" width=\"600\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>1997년, IBM의 슈퍼컴퓨터 딥블루와 체스 챔피언 가리 카스파로프의 역사적인 대결 모습입니다.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "## 4. 딥러닝 혁명과 생성 AI의 시대 (2010년대 ~ 현재)\n",
    "\n",
    "2010년대에 들어, 수십 년간 축적된 AI 연구는 세 가지 거대한 변화와 만나 폭발적인 '혁명'을 일으킵니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/deep_learning_revolution.png\" alt=\"Deep Learning Revolution Trifecta\" width=\"700\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>딥러닝 혁명의 3요소: 빅데이터, GPU를 통한 하드웨어 발전, 그리고 성숙한 알고리즘의 결합이 딥러닝의 폭발적인 성장을 이끌었습니다.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "1.  **빅데이터(Big Data):** 인터넷의 발달로 ImageNet과 같은 대규모의 정제된 데이터셋이 등장했습니다.\n",
    "2.  **하드웨어의 발전(Hardware):** 게임 산업을 위해 개발된 **GPU**가 신경망의 병렬 연산에 최적이라는 사실이 발견되면서, 이전에는 불가능했던 규모의 모델 훈련이 가능해졌습니다.\n",
    "3.  **알고리즘의 성숙(Algorithms):** 1980년대에 등장했던 **역전파 알고리즘**이 마침내 빛을 발하기 시작했습니다.\n",
    "\n",
    "### 딥러닝의 충격과 전성기\n",
    "\n",
    "- **2012년, AlexNet의 등장:** 제프리 힌튼과 그의 제자들이 개발한 심층 합성곱 신경망(Deep CNN)인 **AlexNet**이 이미지 인식 대회(ILSVRC)에서 압도적인 성능으로 우승합니다. 이 사건은 딥러닝(Deep Learning)의 잠재력을 전 세계에 증명했으며, 이후 AI 연구의 모든 패러다임을 딥러닝 중심으로 바꾸어 놓았습니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/alexnet.png\" alt=\"AlexNet Architecture\" width=\"600\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>AlexNet의 구조: 합성곱 신경망(CNN)을 깊게 쌓아 이미지 인식에서 획기적인 성능을 보인 딥러닝 모델입니다.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "- **2016년, 알파고 쇼크:** 구글 딥마인드의 **알파고**는 딥러닝과 강화학습을 결합하여, 인간의 직관과 창의성의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 세계 최고 기사 이세돌을 꺾었습니다. 이는 AI가 복잡한 전략적 사고까지 가능하다는 것을 보여준 충격적인 사건이었습니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/alphago_lee_sedol.jpg\" alt=\"AlphaGo vs Lee Sedol\" width=\"600\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>2016년, 구글 딥마인드의 알파고와 이세돌 9단의 대국은 전 세계에 AI의 충격을 안겨주었습니다.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "### 거대 언어 모델과 생성 AI\n",
    "\n",
    "- **2017년, 트랜스포머의 등장:** 구글 연구진이 발표한 \"Attention Is All You Need\" 논문에서 제시된 **트랜스포머(Transformer)** 아키텍처는 자연어 처리 분야에 혁명을 일으켰습니다. 순차적인 처리에 의존했던 기존 모델(RNN, LSTM)의 한계를 극복한 트랜스포머는 **GPT, BERT**와 같은 **거대 언어 모델(LLM)**의 기반이 되었습니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/transformer_architecture.png\" alt=\"Transformer Architecture\" width=\"600\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>\"Attention Is All You Need\" 논문에 제시된 트랜스포머 모델의 아키텍처. 이 구조는 현대 거대 언어 모델의 근간이 되었습니다.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "- **2020년대, 생성 AI의 부상:** OpenAI의 **GPT-3, DALL-E**를 시작으로, AI는 이제 주어진 데이터를 분석하고 예측하는 것을 넘어, 인간처럼 글을 쓰고, 그림을 그리고, 코드를 작성하고, 음악을 만드는 **생성(Generative) AI**의 시대로 접어들었습니다. 이는 AI가 단순한 도구를 넘어 창의적인 파트너가 될 수 있는 가능성을 열었습니다.\n",
    "\n",
    "<p align=\"center\">\n",
    "  <img src=\"../../assets/history_of_ai/generative_ai_examples.png\" alt=\"Generative AI Examples\" width=\"700\"/>\n",
    "  <br>\n",
    "  <em>생성 AI의 시대: DALL-E가 생성한 이미지, GPT가 작성한 글 등 AI가 만들어내는 창의적인 결과물들.</em>\n",
    "</p>\n",
    "\n",
    "## 결론: 계속되는 진화\n",
    "\n",
    "인공지능의 역사는 낙관과 절망, 경쟁과 협력이 교차하는 거대한 서사시입니다. 뇌를 모방하려던 작은 아이디어에서 시작해, 두 번의 겨울을 거치며 패러다임을 전환했고, 마침내 데이터와 컴퓨팅 파워를 만나 딥러닝 혁명을 이루었습니다. 현재 우리는 AI가 인간의 지능과 창의성을 어떻게 확장시킬 수 있는지 목격하는 새로운 시대의 출발점에 서 있습니다.\n",
    "\n",
    "---\n",
    "*이 문서는 [IBM의 AI 역사](https://www.ibm.com/think/topics/history-of-artificial-intelligence) 등 여러 AI 역사 관련 자료를 참고하여 개념의 흐름을 중심으로 재구성되었습니다.*\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "**⬅️ 이전 시간: [Part 0: 시작하며 - AI 전문가 양성 과정](./part_0_introduction.md)**\n",
    "**➡️ 다음 시간: [Part 1: AI 개발 환경 준비](../01_ai_development_environment/part_1_ai_development_environment.md)** "
   ]
  }
 ],
 "metadata": {},
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
