Seven AI Workers

신경망(Neural Networks)은 인공지능 역사 속에서 여러 차례의 부침을 겪었습니다. 생물학적 뉴런을 모방한 이 계산 모델은 초기의 열광적인 기대에서부터 혹독한 비판, 긴 침체기, 그리고 화려한 부활까지를 모두 경험하며 오늘날의 딥러닝 혁명을 이끌게 됩니다. 이 글에서는 신경망이 겪은 상승과 하강, 그리고 부활의 여정을 연대기적으로 살펴봅니다.1. 신경망의 태동기: 이론에서 가능성으로 (1940–1960)① 맥컬로-피츠(McCulloch-Pitts) 뉴런 모델 (1943) 맥컬로-피츠 뉴런 모델은 1943년 Warren McCulloch와 Walter Pitts가 제안한 가장 단순한 형태의 인공 뉴런 모델입니다. 이 모델은 오늘날의 인공신경망(Artificial Neural Network)의 이론..

인공지능(AI)의 발전 과정은 기술적 혁신과 연구 패러다임의 전환을 중심으로 이루어져 왔다. 특히 이 과정에서 전문가 시스템의 등장과 확산, 신경망의 부침과 재부상, 머신러닝 알고리즘의 출현이라는 세 가지 중요한 이정표가 주목받고 있다. 이번 글에서는 각각의 발전 단계를 구체적인 사례를 들어 이해하기 쉽게 소개하고, 각 단계가 AI 발전에 어떤 의미를 지니는지 설명한다.1️⃣ 전문가 시스템의 등장과 지식 기반 AI (1960년대–1980년대)전문가 시스템(Expert Systems)은 초기 인공지능 연구가 실제 현실 문제 해결로 전환하는 중요한 출발점이었다. AI가 이론적 연구에 머물지 않고 특정 분야의 전문적 지식을 활용하여 실질적인 문제를 해결할 수 있음을 처음 증명한 사례였다.📍 전문가 시스템이란..