인공지능(Artificial Intelligence)이라는 용어가 처음 등장한 때는 1956년에 미국 다트머스의 한 학회에서 존 매카시가 이 용어를 사용하면서부터이다. 하지만 인공지능이라는 개념 자체는 훨씬 예전부터 있었다. 예를 들면, 앨런 튜링이 ‘생각하는 기계’의 구현 가능성과 튜링 테스트를 제안한 것은 1950년의 일이다. 이 학회는 마빈 민스키, 클로드 섀넌 등 인공지능 및 정보 처리 이론에 지대한 공헌을 한 사람들이 개최한 것이다. 그리고 당연하지만 이런 일에 관심을 가진건 서방뿐만이 아니여서 소련 역시 아나톨리 키토프 박사가 본인의 저서 "붉은 서"에서 "경제 네트워크 중심적 통제체계" 라는 것을 제시하였는데, 이는 컴퓨터 네트워크화를 통한 더 나은 계획 경제 체제와 사회의 추구를 목표로 삼은 이론이었다. 이것을 소련 컴퓨터 공학자 빅토르 글루쉬코프가 더욱 개량한 것이 바로 OGAS(전연방자동정보처리체계) 계획이다.
인공지능의 역사는 거슬러 올라가보면 이미 17~18세기부터 태동하고 있었지만 이때는 인공지능 그 자체보다는 뇌와 마음의 관계에 관한 철학적인 논쟁 수준에 머무르고 있었다. 그러나 시간이 흘러 20세기 중반부터 본격적으로 컴퓨터 발달 혁신의 물줄기가 터지기 시작하면서 이거 잘하면 컴퓨터로 두뇌를 만들어서 우리가 하는 일을 시킬 수 있지 않을까? 라는 의견이 제시되었고 많은 사람들이 그럴듯하게 여겨 빠른 속도로 인공지능은 학문의 영역으로 들어서기 시작했다.
인공지능 연구는 자연어 처리나 복잡한 수학 문제를 해결하는 등 정말로 인간만이 할 수 있는 영역에 있던 문제들도 컴퓨터로 착착 해결하는 모습을 보여주며 황금기를 맞이하였으나 1970년대 중반에 들면서 한계를 드러내기 시작했다. 당시의 컴퓨터는 아직 천문학적인 양의 정보를 처리하기에는 성능과 용량이 너무 부족했고 인간의 두뇌는 엔지니어들의 상상보다도 훨씬 거대하고 복잡하며 미묘하면서도 어찌보면 변태적이었다. 결국 인공지능의 실용화가 생각만큼 잘 되지 않으면서 투자가 줄어들었고 그렇게 거품과 환상이 사라지면서 한동안 사람들의 관심으로부터 멀어졌다.
그렇게 "인공지능"이라는 딱지를 붙인 연구들이 침체기를 겪는 동안 정보처리 분야는 좀 더 구체적이고 실용적인 목표를 가지는 전문가 시스템 같은 하위 영역에 연구가 집중되었다. 그리고 90년대 이후부터 근본적인 문제점 중 하나였던 컴퓨터의 성능이 크게 향상됨에 따라 게임, 필기체 인식, 음성 인식, 영상 처리, 검색 엔진 등 다양한 분야에서 괄목할 만한 대중적, 상업적 성공을 거두면서 수십 년 만에 인공지능 연구의 유용성을 입증할 수 있었다.
특히 2006년 제프리 힌튼(geoffrey hinton) 교수에 의해 딥러닝 논문이 발표된 이후에는 불가능이라 여겨졌던 비지도 학습방법이 가능해지는 등 이전의 인공지능 연구와는 다른 근본적인 변화의 물결이 다가오고 있으며, 이미 몇 가지 분야에서는 인간의 수준을 뛰어넘은 결과물이 속속 나타나고 있다. 알파고 이외에도 2017년 현재의 인공지능은 사람의 능력과 비교하여 얼굴 인식율이 더 높거나 사물을 더 잘 인식하는 결과를 나타내고 있어, 약인공지능 분야에서는 빠른 속도로 사람의 능력을 추월할 수 있다는 의식이 확산되고 있다.
그러나 이 역시 기존의 패러다임에서 무언가 혁신적인 변화가 있었다기보다는 그냥 원래 있던 게 우수하게 개량되어 실용화가 된 수준이라는 관점도 많다. 왜냐하면 막상 본래 목표로 했던 두뇌 구현에 관한 연구는 제한적으로 진행 되고 있으며, 지금도 별다른 진전이 없기 때문이다. 지금까지도 뇌의 작동 원리에 대한 연구 수준은 뉴런의 동작이나 뇌 부위별 역할, 혹은 상관관계를 알아내는 정도로, 두뇌 분석의 기초가 될 신경 회로에 대한 연구마저도 이제 막 시작 된 상황이다. 이렇게 진도가 안 나가고 있기 때문에 인공신경망의 모태가 된 점만 빼면 아직까지는 인공지능 분야와의 실질적인 접점이 별로 없다.
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