인공지능 연표

Timeline of artificial intelligence
참고 항목:인공지능의 역사와 인공지능의 발전
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인공지능
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용어집

이것은 인공지능의 타임라인으로, 때로는 합성지능이라고도 불립니다.

고대,고전,중세시대

날짜. 발전
고대 헤파이스토스와 피그말리온의 그리스 신화는 (탈로스와 같은) 지능적 오토마타와 (갈라테아와 판도라와 같은) 인공적인 존재에 대한 생각을 포함했습니다.[1]
이집트와 그리스에 세워진 신성한 기계 조각상들은 지혜와 감정이 가능하다고 여겨졌습니다.헤르메스 트리스메기스투스는 "그들은 감각과 영혼을 가지고 있다… 신들의 본질을 발견함으로써, 인간은 그것을 재생산할 수 있었다"고 썼습니다.[2]
기원전 10세기 옌시는 주 무왕에게 독립적으로 몸을 움직일 수 있는 기계를 선물했습니다.[3]
기원전 384년 ~ 기원전 322년 아리스토텔레스는 오르가논에서 형식적이고 기계적인 사고의 한 방법인 삼단논법을 묘사했습니다.[4][5][6]아리스토텔레스는 또한 니코마코스 윤리학에서, Newell과 Simon의 General Problem Solver(1959)가 사용한 것과 동일한 알고리즘인 수단-종료 분석(계획을 위한 알고리즘)을 설명했습니다.[7]
기원전 3세기 Ctesibius는 알람이 있는 기계식 물시계를 발명합니다.이것은 피드백 메커니즘의 첫 번째 예였습니다.[citation needed]
1세기 알렉산드리아의 영웅은 기계인간과 다른 자동자들을 만들었습니다.[8]그는 "세계 최초의 실용적인 프로그래밍이 가능한 기계"였을지도 모르는 자동 극장을 제작했습니다.[9]
260 포르피리오스는 나중에 "의미적 그물"이라고 불리는 그림을 포함하여 지식과 논리를 분류한 이사고게를 썼습니다.[10]
~800 자비르 이븐 하이얀은 아랍어로 실험실에서 인공적으로 생명을 창조한 탁윈의 화학 이론을 인간의 생명까지 포함하여 발전시켰습니다.[11]
9세기 바누 무사 형제는 그들의 Book of Ingious Devices에 기술된 프로그램 가능한 음악 오토마톤을 만들었습니다. 회전하는 실린더의 핀으로 표현되는 프로그램으로 제어되는 증기 구동 플루트입니다.[12]이것은 "아마도 저장된 프로그램이 있는 최초의 기계"였습니다.[9]
알콰리즈미 ī은 16세기까지 이슬람, 인도, 유럽에서 사용된 산술과 대수학의 정확한 단계별 방법으로 교과서를 썼습니다."알고리즘"이라는 단어는 그의 이름에서 유래되었습니다.[13]
1206 이스마일 알자자리는 기계적 인간들로 프로그램 가능한 오케스트라를 만들었습니다.[14]
1275 마요르카의 신학자인 라몬 럴은 아랍 점성술 도구인 자이르자에 기초하여 기계적으로 개념들을 결합하는 도구인 아르스 마그나를 발명했습니다.Lull은 그의 기계를 기본적인 진리와 사실을 결합하여 고급 지식을 생산할 수 있는 기계적 실체로 묘사했습니다.이 방법은 17세기에 고트프리트 라이프니츠에 의해 더욱 발전될 것입니다.[15]
~1500 파라셀수스는 자성, 정자, 연금술로 인공 인간을 만들었다고 주장했습니다.[16]
~1580 프라하의 랍비 유다 로우 벤 베잘렐이 살아난 점토 인간인 골렘을 발명했다고 합니다.[17]

1500-1900

날짜. 발전
1620 프란시스 베이컨은 경험적 지식 이론을 발전시켰고 아리스토텔레스의 오르가논에 관한 희곡인 노붐 오르가눔에서 귀납적 논리를 도입했습니다.[18][19][6]
1623 빌헬름 쉬카드는 케플러에게 보내는 편지에 계산하는 시계를 그렸습니다.이것은 17세기에 시계를 직접적으로 계산하기 위한 다섯 번의 시도 중 첫 번째 시도가 될 것입니다(티토 부라티니, 사무엘 몰란드, 르네 그릴레의 디자인 포함).[a]
1641 토마스 홉스(Thomas Hobbes)는 리바이어던(Leviathan)을 출판하고 기계적이고 조합적인 인지 이론을 제시했습니다.그는 "... 이성은 계산에 불과하다"고 썼습니다.[20][21]
1642 블레즈 파스칼은 최초의 디지털 계산기인 [b]기계 계산기를 발명했습니다.[22]
1647 르네 데카르트는 동물의 몸은 단지 복잡한 기계에 불과하다고 제안했습니다. (그러나 정신 현상은 다른 "물질"에 해당합니다.)[23]
1654 블레즈 파스칼은 확률에서 기대값을 찾는 방법을 설명했는데, 1662년 앙투안 아르놀드는 최대 기대값을 찾는 공식을 발표했고, 1663년에는 같은 문제에 대한 게롤라모 카르다노의 해법이 쓰인 지 116년 만에 발표됩니다.확률론은 18세기에 Jacob Bernouli와 Pierre Laplace에 의해 더욱 발전되었습니다.[24]확률 이론은 1990년대부터 AI와 기계 학습의 중심이 될 것입니다.
1672 고트프리트 빌헬름 라이프니츠는 초기 기계를 개량하여 계단식 계산기로 하여금 곱셈과 나눗셈을 하도록 만들었습니다.[25]그는 또한 이진법을 발명했습니다.
1676 라이프니츠는 연쇄법칙을 유도했습니다.[26]이 규칙은 인공지능이 신경망을 훈련하는 데 사용되는데, 예를 들어 역전파 알고리즘은 체인 규칙을 사용합니다.[9]
1679 라이프니츠는 논증이 기계적으로 결정될 수 있는 보편적인 추론의 미적분학(인간의 생각의 알파벳)을 개발했습니다.그것은 모든 가능한 문제에 대한 대수적 해결의 서막으로서, 세상의 모든 사물에 특정한 숫자를 할당했습니다.[27]
1726 조나단 스위프트는 "합리적인 충전으로 가장 무지한 사람, 약간의 육체 노동으로 필로의 책을 쓸 수 있는" 컨트리번스를 사용하여 라푸타 섬의 기계인 엔진에 대한 설명을 포함하는 걸리버 여행기를 출판했습니다.철학, 시학, 정치학, 법학, 수학, 신학, 천재나 학문의 최소한의 도움으로."[28]이 기계는 고트프리트 빌헬름 라이프니츠 메커니즘의 영감 중 하나인 아르스 마그나를 패러디한 것입니다.
1738 다니엘 베르누이(Daniel Bernouli)는 확률의 일반화인 '유틸리티(Utility)'의 개념, 경제학과 의사결정 이론의 기초, AI가 지능형 에이전트의 '목표'를 나타내는 방식에 대한 수학적 토대를 소개합니다.[29]
1739 데이비드 흄은 귀납법, 예로부터 일반성을 배우는 논리적 방법을 설명했습니다.[6]
1750 줄리앙 오프레이 드 라 메트리(Julien Offray de La Mettrie)는 인간의 사고는 엄밀하게 기계적이라고 주장하는 로메 머신(L'Homme Machine)[30]을 출판했습니다.
1763 토마스 베이즈가 사망한 지 2년 만에 출간한 '기회의 교리에서 문제를 해결하기 위한 에세이'는 베이즈 정리의 기초를 마련했고 베이지안 네트워크에서 현대 AI에 사용되었습니다.[24]
1769 Wolfgang von Kempelen은 체스를 두는 오토마톤인 The Turk를 만들고 투어를 했는데, Kempelen은 이것이 인간 선수들을 물리칠 수 있다고 주장했습니다.[31]터키인은 나중에 인간 체스 선수와 관련된 거짓말로 밝혀졌습니다.
1795-1805 가장 간단한 종류의 인공 신경망은 선형 네트워크입니다.그것은 최소제곱법 또는 선형 회귀법으로 2세기 이상 알려져 왔습니다.이것은 행성의 움직임을 예측하기 위해 Adrien-Marie Legendre (1805)[32]와 Carl Friedrich Gauss (1795)[33]에 의해 일련의 점들에 잘 맞는 거친 직선을 찾는 수단으로 사용되었습니다.[9][34]
1800 Joseph Marie Jacquard는 Basile Bouchon (1725), Jean-Baptiste Falcon (1728), Jacques Vaucanson (1740)의 초기 발명품을 바탕으로 프로그래밍이 가능한 베틀을 만들었습니다.[35]교체 가능한 천공 카드는 직물 제조 과정에서의 작업 순서를 제어했습니다.이것은 상업적 기업을 위한 최초의 산업용 소프트웨어였을지도 모릅니다.[9]
1818 메리 셸리는 프랑켄슈타인에 대한 이야기를 출판했습니다. 지각 있는 존재를 창조하는 윤리에 대한 허구적 고찰인 현대 프로메테우스입니다.[36]
1822–1859 찰스 배비지와 에이다 러브레이스는 프로그래밍이 가능한 기계 계산기를 연구했습니다.[37]
1837 수학자 Bernard Bolzano는 의미론을 공식화하는 최초의 현대적인 시도를 했습니다.[38]
1854 조지 부울은 "추론이 수행되는 마음의 작용에 대한 기본적인 법칙을 조사하여 미적분학의 상징적인 언어로 표현하기 위해" 부울 대수를 발명했습니다.[39]
1863 새뮤얼 버틀러는 다윈의 진화가 기계에도 적용된다고 제안했고, 기계가 언젠가 의식을 갖게 되고 결국 인류를 대체하게 될 것이라고 추측했습니다.[40]

20세기

1901–1950

날짜. 발전
1910-1913 버트런드 러셀과 알프레드 노스 화이트헤드는 모든 기초 수학이 형식 논리학에서 기계적 추론으로 환원될 수 있다는 것을 보여준 Principia Mathematica를 출판했습니다.[41]
1912-1914 레오나르도 토레스 케베도는 체스 엔드게임을 위한 오토마톤인 엘 아제드레시스타를 만들었습니다.그는 "20세기 최초의 인공지능 개척자"라고 불렸습니다.[9]토레스는 그의 자동화에 관한 에세이(1914)에서 사고와 자동화에 관한 추측을 발표하고 부동 소수점 산술의 아이디어를 소개했습니다.[42][43]
1923 카렐 샤펙(Karel Chapek)의 연극 R.U.R. (로섬의 유니버설 로봇)이 런던에서 개막했습니다.이것은 영어로 "로봇" 이라는 단어를 처음으로 사용한 것입니다.[44]
1920-1925 빌헬름 렌츠(Wilhelm Lenz)와 에른스트 이싱(Ernst Ising)은 뉴런과 유사한 임계 요소로 구성된 최초의 인공 순환 신경망(RNN)으로 볼 수 있는 이싱 모델(1925)[45]을 만들어 분석했습니다.[9]1972년 아마리 슌이치는 이 구조를 적응적으로 만들었습니다.[46][9]
1920년대와 1930년대 루트비히 비트겐슈타인의 Tractatus Logico-Philosophicus(1921)는 루돌프 카르납(Rudolf Carnap)과 빈 학파의 논리실증주의자들에게 형식논리학을 철학의 기초로 사용하도록 영감을 주었습니다.그러나 1940년대 비트겐슈타인의 후기 연구는 문맥 자유 상징 논리가 인간의 해석 없이는 일관성이 없다는 것을 보여줍니다.
1931 쿠르트 괴델은 수학적 진술과 증명을 정수로 인코딩했고, 어떤 일관된 정리 증명 기계로도 증명할 수 없는 진정한 정리가 있음을 보여주었습니다.따라서 "그는 알고리즘 정리 증명, 컴퓨팅 및 모든 유형의 계산 기반 AI의 근본적인 한계를 확인했다"[9]며 이론적 컴퓨터 과학 및 AI 이론의 기초를 마련했습니다.
1935 알론조 교회는 괴델의 증명을 확장하여 컴퓨터 과학의 결정 문제가 일반적인 해결책을 가지고 있지 않다는 것을 보여주었습니다.[47]그는 결국 컴퓨터 언어 이론의 기초가 될 람다 미적분학을 개발했습니다.
1936 Konrad Zuse는 프로그램으로 작동되는 컴퓨터에 대한 그의 특허 출원을 했습니다.[48]
1937 앨런 튜링은 "계산 가능성"의 물리적 해석인 튜링 기계를 소개함으로써 현대 계산 이론의 기초를 마련한 "계산 가능한 숫자에 대하여"를 출판했습니다.그는 그것을 사용하여 중단 문제가 결정할 수 없음을 증명함으로써 괴델을 확인했습니다.
1940 에드워드 콘돈은 님을 완벽하게 재생한 디지털 기계 니마트론을 전시했습니다.
1941 Konrad Zuse는 최초로 작동하는 프로그램으로 제어되는 범용 컴퓨터를 만들었습니다.[49]
1943 워렌 스터기스 맥컬로치와 월터 피츠는 "신경 활동에 내재된 아이디어의 논리적 연산"(1943)을 출판했는데, 이는 인공신경망에 대한 최초의 수학적 설명입니다.[50]
아르투로 로젠블루스, 노버트 위너, 줄리안 비글로는 사이버네틱스라는 용어를 만들었습니다.1948년에 출간된 위너의 그 이름으로 유명한 책.
1945 AI의 발전에 귀중한 증거가 될 게임 이론은 수학자 존 폰 노이만과 경제학자 오스카 모르겐슈테른이 1944년 논문 '게임과 경제적 행동 이론'으로 소개했습니다.
Vannevar Bush는 "우리가 생각하는 대로" (The Atlantic Monthly, 1945년 7월) 컴퓨터가 많은 활동에서 인간을 돕는 미래에 대한 선견지명 있는 비전을 출판했습니다.
1948 존 폰 노이만 (E.T. 인용) 제인스(Jaynes)는 강연에서 기계(적어도 인간이 만든 것)가 생각하는 것은 불가능하다고 한 발언에 대해 이렇게 답했습니다. "당신은 기계가 할 수 없는 일이 있다고 주장합니다.기계가 할 수 없는 것이 무엇인지 정확하게 말씀해 주신다면, 저는 언제든지 바로 그렇게 할 수 있는 기계를 만들 수 있습니다!"라고 말했습니다.폰 노이만은 아마도 어떤 효과적인 절차도 (일반화된) 컴퓨터에 의해 시뮬레이션 될 수 있다는 교회-튜링 논문을 암시하고 있었습니다.
1949 Donald Hebb는 신경망에서 학습 가능한 알고리즘인 Hebbian Learning을 개발합니다.[51]

1950년대

날짜. 발전
1950 앨런 튜링(Alan Turing)은 튜링 테스트를 기계 지능의 척도로 제안하고 "기계가 생각할 수 있는" 제안에 대한 가장 일반적인 반대 의견에 모두 답하는 "컴퓨터 기계와 지능"을 출판했습니다.[52]
클로드 섀넌(Claude Shannon)은 체스를 검색으로 사용하는 것에 대한 상세한 분석을 발표했습니다.[53]
아이작 아시모프는 그의 로봇공학의 세 가지 법칙을 출판했습니다.[54]
1951 최초의 작동하는 인공지능 프로그램은 1951년 맨체스터 대학의 페란티 마크 1 기계에서 작동하기 위해 작성되었습니다. 크리스토퍼 스트래시가 작성한 체커 플레이 프로그램과 디트리히 프린츠가 작성한 체스 플레이 프로그램입니다.[51]
1952–1962 아서 사무엘(IBM)은 훌륭한 아마추어에게 도전할 수 있는 충분한 기술을 얻기 위해 체커(드래프트)를 위한 최초의 게임 플레이 프로그램을 만들었습니다.[55]그의 첫 번째 체커 플레이 프로그램은 1952년에 작성되었고 1955년에 그는 플레이를 배울 수 있는 버전을 만들었습니다.[56][57]
1956 이번 다트머스 칼리지 여름 AI 컨퍼런스는 존 맥카시, 마빈 민스키, IBM의 네이선 로체스터, 클로드 섀넌 등이 주관합니다.McCarthy는 그 회의에 인공지능이라는 용어를 사용합니다.[58][59]
Allen Newell, J.C. Shaw 및 Herbert A가 쓴 논리 이론가(LT)의 첫 번째 시연. 사이먼(Carnegie Institute of Technology, 현 Carnegie Mellon University 또는 CMU).사무엘의 체커 프로그램도 강력한 주장을 가지고 있지만, 이것은 종종 최초의 인공지능 프로그램이라고 불립니다.이 프로그램은 자동화된 추론을 수행하도록 의도적으로 설계된 최초의 프로그램으로 묘사되어 왔으며, 결국 러셀과 화이트헤드의 수학 원리에서 처음 52개의 정리 중 38개를 증명하고 일부는 새롭고 더 우아한 증명을 찾을 것입니다.[60]사이먼은 그들이 "물질로 구성된 체계가 어떻게 마음의 속성을 가질 수 있는지를 설명하면서 존경 받는 마음/몸 문제를 해결했다"고 말했습니다.[61]
1958 John McCarthy (Massachusetts Institute of Technology 또는 MIT)는 리스프 프로그래밍 언어를 발명했습니다.[56]
Herbert Gelernter와 Nathan Rochester (IBM)는 기하학에서 정리 속담을 묘사했습니다.[56]도메인의 의미 모델을 "전형적인" 사례의 도표 형태로 활용했습니다.[citation needed]
Teddington Conference on the Mechanization of Think Processes on the Mechanization of Think Processes가 영국에서 개최되었으며 발표된 논문 중에는 John McCarthy의 "Programs with Common Sense" (Advision Taker 애플리케이션을 주요 연구 목표로 제안) [56]Oliver Selfridge의 "Pandemonium"이 있었습니다.마빈 민스키의 "휴리스틱 프로그래밍과 인공지능의 몇 가지 방법".
1959 GPS(General Problem Solver)는 CMU에 있을 때 Newell, Shaw 및 Simon이 만들었습니다.[56]
존 맥카시(John McCarthy)와 마빈 민스키(Marvin Minsky)는 MIT AI 연구소를 설립했습니다.[56]
1950년대 후반, 1960년대 초반 Margaret Masterman과 Cambridge 대학의 동료들은 기계 번역을 위한 의미망을 설계합니다.[citation needed]

1960년대

날짜. 발전
1960년대 레이 솔로몬은 귀납적 추론과 예측을 위한 보편적인 베이지안 방법을 소개하면서 AI 수학 이론의 기초를 과시합니다.
1960 J.C.R.의 "인간과 컴퓨터의 공생"리클라이더.
1961 James Slagle(박사학위 논문, MIT)은 대학 신입생 수준에서 미적분 문제를 해결한 최초의 상징적 통합 프로그램인 SAINT를 Lisp에서 썼습니다.
마음, 기계, 괴델에서 존 루카스는[62] 논리적 또는 철학적 근거로 기계 지능의 가능성을 부인했습니다.그는 1931년 쿠르트 괴델의 결과를 언급했습니다: 충분히 강력한 형식 체계는 일관성이 없거나 공리에서 증명 가능한 모든 정리를 유도하는 AI에 의해 증명할 수 없는 진정한 정리를 공식화할 수 있습니다.인간은 그러한 정리들의 진실을 "볼" 수 있기 때문에, 기계는 열등한 것으로 여겨졌습니다.
Unimation의 산업용 로봇 Unimate는 General Motors 자동차 조립 라인에서 일했습니다.
1963 MIT 박사과정의 일부로 작성된 토마스 에반스의 프로그램인 ANALOGY는 컴퓨터가 IQ 테스트에서 주어진 것과 같은 유추 문제를 해결할 수 있다는 것을 보여주었습니다.
Edward Feigenbaum과 Julian Feldman은 인공지능에 관한 최초의 기사 모음집인 Computers and Thought를 출판했습니다.[63][64][65][66]
Leonard Uhr와 Charles Vossler는 적응적으로 특징을 획득하고 수정하여 Rosenblatt의 단순한 지각자의 한계를 극복할 수 있는 최초의 기계 학습 프로그램 중 하나를 설명한 "자체 연산자를 생성, 평가 및 조정하는 패턴 인식 프로그램"을 출판했습니다.
1964 MIT의 대니 보브로우의 논문(MIT의 인공지능 그룹인 프로젝트 맥의 기술 보고서 #1)은 컴퓨터가 대수 단어 문제를 정확하게 풀 수 있을 만큼 자연어를 잘 이해할 수 있다는 것을 보여줍니다.
SIR 프로그램에 대한 Bertram Raphael의 MIT 논문은 질의응답 시스템에 대한 지식의 논리적 표현의 힘을 보여줍니다.
1965 알렉세이 그리고레비치 이바크넨코(Alexey Grigorevich Ivakhnenko)와 발렌틴 라파([67][68][9]Valentin Lapa
U.C. Berkeley의 Lotfi Zadeh는 퍼지 논리를 소개하는 첫 번째 논문 "Fuzzy Sets"를 발표합니다(정보 및 제어 8: 338–353).
J. Alan Robinson은 기계적 증명 절차인 Resolution Method를 발명했는데, 이것은 프로그램들이 표현 언어로서 형식 논리와 함께 효율적으로 작동하도록 했습니다.
조셉 바이젠바움(MIT)은 어떤 주제에 대해서도 영어로 대화를 진행하는 대화형 프로그램인 엘리자(ELIZA)를 만들었습니다.심리치료사의 대화를 '모의'한 버전이 프로그래밍될 때 아르파넷의 AI 센터에서 인기 있는 장난감이었습니다.
Edward Feigenbaum은 과학 기기 데이터를 사용하여 유기 화합물의 분자 구조를 추론하는 소프트웨어를 개발하기 위한 10년간의 노력인 Dendral을 시작했습니다.이것은 최초의 전문가 시스템이었습니다.
1966 Ross Quillian(박사학위 논문, Carnegie Inst. of Technology, 현재 CMU)은 의미망을 증명했습니다.
Edinburgh의 Machine Intelligence[69] 워크샵 – Donald Michie와 다른 사람들이 주관하는 영향력 있는 연간 시리즈 중 첫 번째.
기계 번역에 대한 부정적인 보고서는 수년 동안 자연어 처리(NLP)에서 많은 일을 죽입니다.
덴드랄 프로그램(Edward Feigenbaum, Joshua Lederberg, Bruce Buchanan, Stanford 대학 조지아 서덜랜드)은 유기 화학 화합물의 질량 스펙트럼을 해석하는 것을 증명했습니다.과학적 추론을 위한 최초의 성공적인 지식 기반 프로그램.
1967 Shun'ichi Amari는 다층 퍼셉트론에서 딥 러닝을 위해 확률적 구배 강하를 처음으로 사용했습니다.[70]그의 학생인 사이토가 수행한 컴퓨터 실험에서 수정 가능한 두 개의 레이어가 있는 5개의 레이어 MLP는 비선형 분리 가능 패턴 클래스를 분류하기 위해 유용한 내부 표현을 학습했습니다.[9]
1968 Joel Moses(MIT 박사과정)는 Macsyma 프로그램에서 통합 문제에 대한 상징적 추론의 힘을 증명했습니다.수학 최초의 성공적인 지식 기반 프로그램.
MIT의 Richard Greenblatt(프로그래머)는 토너먼트 플레이에서 C등급을 받기에 충분한 지식 기반 체스 플레이 프로그램인 MacHack을 만들었습니다.
감독되지 않은 분류(클러스터링)를 위한 Wallace and Boulton의 프로그램인 Snob(Comp.J. 11(2) 1968)은 Occam의 면도기를 수학적으로 구현한 베이지안 최소 메시지 길이 기준을 사용합니다.
1969 Stanford Research Institute (SRI): Shakey the Robot, 동물의 움직임, 지각, 그리고 문제 해결을 결합하는 것을 시연했습니다.
Roger Schank (Stanford)는 자연어 이해를 위한 개념적 의존성 모델을 정의했습니다.나중에 로버트 윌렌스키와 웬디 레너트의 이야기 이해와 자넷 콜로드너의 기억 이해에 사용하기 위해 예일 대학교의 박사 학위 논문에서 개발되었습니다.
Yorick Wilks(스탠퍼드)는 선호 시맨틱스(Preference Semantics)라고 불리는 언어의 의미 일관성 관점을 개발했으며, 최초의 의미 중심 기계 번역 프로그램으로 구현되었으며, 케임브리지의 Bran Boguraev와 David Carter와 같은 이후 많은 박사 학위 논문의 기초가 되었습니다.
스탠퍼드에서 열린 제1회 인공지능 국제공동회의(IJCAI).
Marvin Minsky와 Seymour Papert는 Perceptrons를 출판하여 이 피드 포워드 2층 구조의 이전에는 인식되지 않았던 한계를 보여줍니다.이 책은 1970년대의 AI 겨울의 시작, AI에 대한 자신감과 자금 지원의 실패를 알리는 것으로 일부 사람들은 보고 있습니다.그러나 책이 나왔을 때 이미 딥러닝에 의한 다층 퍼셉트론 훈련 방법이 알려져 있었습니다(Alexey Grigorevich Ivakhnenko and Valentin Lapa, 1965; Shun'ichi Amari, 1967).[9]해당 분야에서 상당한 진전이 이어졌습니다(아래 참조).
맥카시와 헤이스는 "인공지능의 입장에서 본 몇 가지 철학적 문제"라는 에세이로 프레임 문제에 대한 논의를 시작했습니다.

1970년대

날짜. 발전
1970년대 초반 Jane Robinson과 Don Walker는 SRI에서 영향력 있는 자연어 처리 그룹을 설립했습니다.
1970 세포 린나인마는 역분화 방식을 발표합니다.이 방법은 후에 역전파라고 알려지게 되었고, 인공 신경망을 훈련하는 데 많이 사용됩니다.
Jaime Carbonell(Sr.)은 지식의 표현으로서 의미망을 기반으로 하는 컴퓨터 보조 수업을 위한 대화형 프로그램인 SCALER를 개발했습니다.
빌 우즈(Bill Woods)는 증강 전이 네트워크(Augmented Transition Networks, ATN)를 자연어 이해의 표현으로 설명했습니다.
MIT의 패트릭 윈스턴(Patrick Winston)의 박사과정인 ARCH(아치)는 어린이 블록의 세계에서 사례를 통해 개념을 배웠습니다.
1971 테리 위노그라드(Terry Winograd)의 박사 논문(MIT)은 그의 언어 이해 프로그램인 SHRDLU와 영어로 입력된 명령을 수행하는 로봇 팔의 결합으로 어린이 블록의 제한된 세계에서 컴퓨터가 영어 문장을 이해하는 능력을 보여주었습니다.
보이어-무어 정리 속담에 대한 연구는 에든버러에서 시작되었습니다.[71]
1972 알랭 콜메라우어가 개발한 프롤로그 프로그래밍 언어.
Earl Sacerdoti는 최초의 계층적 계획 프로그램 중 하나인 ABSTRIPS를 개발했습니다.
1973 에든버러 대학의 조립 로봇 그룹은 시각 인식을 사용하여 모델을 찾고 조립할 수 있는 Freddy Robot을 제작합니다(에든버러 프레디 조립 로봇: 다용도의 컴퓨터 제어 조립 시스템 참조).
라이트힐 보고서는 영국의 AI 연구에 대해 대체로 부정적인 판결을 내리고 있으며, 영국 정부가 두 대학을 제외한 모든 대학에서 AI 연구에 대한 지원을 중단하기로 한 결정의 근거가 되고 있습니다.
1974 MYCIN 프로그램(Stanford)에 대한 Ted Shortliffe의 박사학위 논문은 불확실성이 존재하는 상황에서도 의학적 진단에 매우 실용적인 규칙 기반 접근법을 보여주었습니다.DENDRAL에서 차용한 것이지만, 자체적인 기여는 전문가 시스템 개발, 특히 상용 시스템의 미래에 큰 영향을 미쳤습니다.
1975 Earl Sacerdoti는 그의 NOAH 시스템에서 부분 순서 계획의 기술을 개발하여 상태 공간 기술 중에서 검색의 이전 패러다임을 대체했습니다.노아는 SRI International에서 전기기계 시스템을 상호작용적으로 진단하고 수리하기 위해 적용되었습니다.
오스틴 테이트(Austin Tate)는 계획의 기본 목표 구조에 대한 대안적 접근법으로 특징지어지는 부분 계획의 공간을 검색할 수 있는 Nonlin 계층적 계획 시스템을 개발했습니다.
Marvin Minsky는 지식의 표현으로서 프레임에 대한 그의 널리 읽히고 영향력 있는 기사를 출판했는데, 여기서 스키마와 의미 연결에 대한 많은 생각들이 함께 모였습니다.
메타-덴드럴 학습 프로그램은 화학(질량분석의 일부 규칙)에서 새로운 결과를 만들어냈습니다. 컴퓨터에 의한 최초의 과학적 발견이 심판 저널에 실렸습니다.
1970년대 중반 Barbara Grosz(SRI)는 담화 모델링에 대한 전통적인 AI 접근 방식의 한계를 설정했습니다.그로스, 보니 웨버와 캔디스 시드너의 후속 연구는 "중심"이라는 개념을 발전시켰으며, 자연어 처리에서 담화와 비유의 중심을 설정하는 데 사용되었습니다.
데이비드 마(David Marr)와 MIT 동료들은 시각적 인식에서 "원초적 스케치"와 그것의 역할에 대해 설명합니다.
1976 더글러스 레나트의 AM 프로그램(스탠퍼드 박사 논문)은 발견 모델(흥미로운 추측에 대한 느슨한 안내 검색)을 보여주었습니다.
Randall Davis는 Stanford 대학의 박사 학위 논문에서 메타 수준 추론의 힘을 증명했습니다.
1978 스탠포드 대학의 톰 미첼(Tom Mitchell)은 개념 형성 프로그램의 검색 공간을 설명하기 위한 버전 공간(Version spaces)의 개념을 발명했습니다.
허버트 A. 사이먼은 "만족"이라고 알려진 인공지능의 초석 중 하나인 한계 합리성 이론으로 노벨 경제학상을 수상했습니다.
Mark Stefik와 Peter Friedland에 의해 Stanford에서 작성된 MOLGEN 프로그램은 지식의 객체 지향 프로그래밍 표현이 유전자 복제 실험을 계획하는 데 사용될 수 있음을 보여주었습니다.
1979 빌 반 멜(Bill Van Melle)의 스탠포드 대학 박사 학위 논문은 그의 EMYCIN 프로그램에서 MYCIN의 지식과 추론 스타일에 대한 일반적인 표현을 보여주었습니다.
피츠버그 대학의 잭 마이어스(Jack Myers)와 해리 피플(Harry Pople)은 Dr.를 기반으로 한 지식 기반 의료 진단 프로그램인 INTERNIST를 개발했습니다.마이어스의 임상 지식.
스탠포드 대학의 Cordell Green, David Barstow, Elaine Kant 등은 자동 프로그래밍을 위한 CHI 시스템을 시연했습니다.
한스 모라벡(Hans Moravec)이 제작한 스탠포드 카트(Stanford Cart)는 의자가 가득한 방을 성공적으로 통과하여 스탠포드 AI 연구소를 돌아다닐 때 최초의 컴퓨터 제어식 자율 주행 차량이 됩니다.
CMU에서 한스 베를리너에 의해 쓰여진 백개몬 프로그램인 BKG는 현 세계 챔피언을 물리칩니다.
MIT의 드류 맥더못과 존 도일, 스탠포드 대학의 존 맥카시는 단음절 논리와 형식적인 진리 유지 측면에 대한 연구를 시작합니다.
1970년대 후반 Ed Feigenbaum과 Joshua Lederberg가 이끄는 Stanford의 SUMEX-AIM 자원은 과학 협력을 위한 ARPAnet의 힘을 보여줍니다.

1980년대

날짜. 발전
1980년대 리스프 기계가 개발되고 판매되었습니다.최초의 전문가 시스템 셸 및 상용 응용 프로그램.
1980 스탠퍼드에서 열린 미국 인공지능협회(AAAI) 제1회 전국회의.
1981 대니 힐리스(Danny Hillis)는 병렬 컴퓨팅을 활용하여 AI에 새로운 힘을 불어넣고 일반적인 컴퓨팅에 사용하는 연결 기계를 설계합니다. (나중에 설립된 Thinking Machines Corporation)
1982 일본의 국제산업성이 주도하는 제5세대 컴퓨터 시스템 프로젝트(FGCS)는 1982년부터 시작되었는데, 대규모 병렬 연산을 사용하여 많은 계산을 수행할 것으로 예상되는 "제5세대 컴퓨터"(컴퓨팅 하드웨어 역사 참조)를 개발하기 위한 것이었습니다.
1983 Allen Newell과 함께 일하는 John Laird와 Paul Rosenbloom은 Soar (프로그램)에 대한 CMU 학위 논문을 완성했습니다.
제임스 F. Allen은 시간적 사건을 공식화한 최초의 방법인 Interval Calculus를 발명했습니다.
1980년대 중반 신경망은 1970년 세포 린나인마가 발표하고 Paul Werbos가 신경망에 적용한 자동분화의 역모드로도 알려진 역전파 알고리즘과 함께 널리 사용됩니다.
1985 해롤드 코헨이 만든 자율 도면 프로그램인 AARON은 AAAI 전국 회의에서 시연됩니다(10년 이상의 작업과 그 이후의 작업은 주요한 발전을 보여줍니다).
1986 뮌헨 분데스베어 대학의 에른스트 딕만스(Ernst Dickmanns) 팀은 빈 거리에서 시속 55마일로 달리는 최초의 로봇 자동차를 만듭니다.
Barbara Grosz와 Candace Sidner는 담론의 첫 번째 계산 모델을 만들어 연구 분야를 확립합니다.[72]
1987 마빈 민스키는 협동하는 행위자들의 집합체로서의 마음에 대한 이론적인 설명인 마음의 사회를 출판했습니다.그는 책이 나오기 전까지 몇 년 동안 이 아이디어에 대해 강의해왔습니다(c.f. Doyle 1983).[73]
비슷한 시기에 로드니 브룩스(Rodney Brooks)는 자연 지능의 더 미니멀리즘 모듈형 모델인 누벨 AI로 섭입 구조와 행동 기반 로봇을 소개했습니다.
Alacritous Inc.의 Alacrity 2.0세대 상용 출시/올스타 어드바이스 주식회사최초의 상업적 전략 및 경영 자문 시스템인 토론토이 시스템은 시장의 진화와 경쟁 전략에 관한 3,000개의 규칙을 가진 전진적이고 자체적으로 개발된 전문가 시스템을 기반으로 하며 폴 타르비다스(Paul Tarbydas)가 개발한 엔진을 가진 회사의 설립자인 알리스테어 데이비드슨(Alistair Davidson)과 메리 정(Mary Chung)이 공동 저자로 참여했습니다.Alacrity 시스템에는 재무제표와 모형을 해석하는 소규모 재무 전문가 시스템도 포함되어 있었습니다.[74]
1989 1980년대에 CMOS(Complementary MOS) 기술의 형태로 금속-산화물-반도체(MOS) 초대형 스케일 통합(VLSI)이 개발되면서 실용적인 인공신경망(ANN) 기술이 개발되었습니다.이 분야의 획기적인 출판물은 Carver A의 1989년 저서 Analog VLSI Implementation of Neural Systems입니다.미드와 모하메드 이스마일.[75]
CMU의 딘 포메로(Dean Pomerleau)는 ALVINN(신경망의 자율 주행 차량)을 개발합니다.

1990년대

날짜. 발전
1990년대 머신 러닝, 지능형 과외, 사례 기반 추론, 멀티 에이전트 계획, 스케줄링, 불확실한 추론, 데이터 마이닝, 자연어 이해 및 번역, 비전, 가상 현실, 게임 및 기타 주제에서 상당한 시연과 함께 AI의 모든 분야에서 주요 발전.
1990년대 초반 게리 테사우로가 만든 백개몬 프로그램 TD-Gammon은 강화(학습)가 세계적인 선수들과 유리하게 경쟁하여 챔피언 수준의 게임 플레이 프로그램을 만들 수 있을 정도로 강력함을 보여줍니다.
1991 제1차 걸프전에 배치된 DART 스케줄링 애플리케이션은 DARPA의 AI 연구에 대한 30년 투자를 되갚았습니다.[76]
1992 Carol Stoker와 NASA Ames 로보틱스 팀은 남극 McMurdo Bay 근처의 얼음에서 작동하는 해저 로봇 Telepresence ROV와 캘리포니아 Moffett Field에서 위성 연결을 통해 원격으로 남극의 해양 생물을 탐사합니다.[77]
1993 Ian Hors는 시각을 이용하여 길을 찾고 동물과 같은 속도로 작동하는 최초의 로봇인 Polly를 창조함으로써 행동 기반 로봇 공학을 확장할 것입니다.
로드니 브룩스(Rodney Brooks), 린 안드레아 스타인(Lynn Andrea Stein), 신시아 브리질(Cynthia Breazeal)은 불과 5년 만에 휴머노이드 로봇 어린이를 만들기 위해 수많은 협력자들과 함께 널리 공개된 MIT Cog 프로젝트를 시작했습니다.
ISX사는 1950년대 이후 미국 정부의 AI 연구 투자금 전액을 상환한 것으로 알려진 동적 분석 및 재계획 도구(DART)로 '올해의 DARPA 계약자'[78]를 수상했습니다.[79]
1994 U.C. Berkeley의 Lotfi Zadeh는 "소프트 컴퓨팅"[80]을 만들고 신경망 시스템, 퍼지 집합 이론 및 퍼지 시스템, 진화 알고리즘, 유전자 프로그래밍, 혼돈 이론 및 혼돈 시스템의 융합으로 세계적인 연구 네트워크를 구축합니다("Fuzzzy Logic, Neural Networks and Soft Computing", ACM 통신, March 1994, 제37권 제3호, 77~84쪽)
승객들이 탑승한 가운데, 에른스트 딕맨스와 다임러 벤츠의 쌍둥이 로봇 자동차 VaMP와 VITA-2는 파리의 3차선 고속도로에서 시속 130km의 속도로 1,000km 이상 주행합니다.자유차선에서의 자율주행, 호송주행, 다른 차의 자율주행으로 좌우 차선변경 등을 시연합니다.
잉글리시 드래프트 세계 챔피언 틴슬리가 컴퓨터 프로그램 치누크와의 경기에서 사퇴했습니다.치누크가 2위 라퍼티를 꺾었습니다.치누크가 미국 내셔널 토너먼트에서 역대 가장 큰 차이로 우승했습니다.
NASA의 신디 메이슨(Cindy Mason)은 AI와 환경에 관한 제1회 AAAI 워크숍을 주최합니다.[81]
1995 NASA의 신디 메이슨(Cindy Mason)은 AI와 환경에 관한 제1회 국제 IJCAI 워크숍을 주최합니다.[82]
"미국 전역에 손 없음":반자율 자동차 한 대가 2,849마일(4,585km) 중 2,797마일(4,501km)을 컴퓨터로 조종하여 미국 전역을 횡단했습니다.스로틀과 브레이크는 인간 운전자에 의해 제어되었습니다.[83][84]
에른스트 딕맨스의 로봇 자동차 중 한 대(로봇 제어 스로틀 및 브레이크 포함)는 뮌헨에서 코펜하겐까지 1000마일 이상을 주행하고, 차량 내에서 시속 120마일로 주행하여 때때로 다른 자동차를 추월하기 위한 기동을 수행했습니다(안전 운전자가 인수한 몇 가지 위험한 상황에서만).액티브 비전은 급변하는 거리의 풍경을 다루기 위해 사용되었습니다.
1996 로봇 공학자이자 컴퓨터 과학자인 Steve Grand는 모의 생화학, 학습 알고리즘과 상속 가능한 디지털 DNA를 가진 신경학, 인공 생명체의 인기 있는 시뮬레이션인 Creators를 개발하여 발표합니다.
1997 딥 블루 체스 머신 (IBM)은 당시 세계 체스 챔피언이었던 게리 카스파로프를 물리쳤습니다.
40개 팀의 상호작용하는 로봇과 5000명 이상의 관중이 테이블톱 경기를 펼치는 최초의 로보컵 축구 공식 경기.
컴퓨터 오셀로 프로그램 로지스텔로가 세계 챔피언 무라카미 다케시를 6 대 0으로 이겼습니다.
딥 러닝 방법 장기 단기 메모리(LSTM)는 Sepp Hochreiter와 Juergen Schmidhuber에 의해 Neural Computation에 발표되었습니다.[85]LSTM은 20세기에서 가장 많이 인용된 신경망이 되었습니다.[9]
1998 Tiger Electronics의 Furby가 출시되었고, A타입을 생산하는 최초의 성공적인 시도가 되었습니다.국내 환경에 도달하기 위해서 입니다.
팀 버너스 리(Tim Berners-Lee)는 시맨틱 웹 로드 맵(Semantic Web Road) 논문을 발표했습니다.[86]
울리스 코르테스(Ulises Cortés)와 미켈 산체스-마레(Miquel Sanchez-Marré)는 유럽 최초의 환경 및 AI 워크숍인 ECAI "결합 환경 과학 및 인공 지능"을 개최합니다.[87][88]
Leslie P. Kaelbling, Michael Littman 및 Anthony Cassandra는 AI 커뮤니티에 POMDP와 이를 해결하기 위한 확장 가능한 방법을 소개하고 로봇 및 자동화된 계획 및 스케줄링에[89] 광범위하게 사용하기 시작했습니다.
1999 소니는 퍼비와 비슷한 개량형 국산 로봇을 선보인데, AIBO는 자율주행이 가능한 최초의 인공지능 '펫' 중 하나가 됩니다.
1990년대 후반 웹 크롤러 및 기타 인공지능 기반 정보 추출 프로그램은 월드 와이드 웹의 광범위한 사용에서 필수적인 것이 됩니다.
MIT AI 연구실 지능형실과 감성 에이전트 시연
적응형 네트워크에서 모바일 컴퓨터와 고정형 컴퓨터를 연결하는 산소 아키텍처에 대한 작업 시작.

21세기

2000년대

날짜. 발전
2000 인터랙티브 로보펫("스마트 장난감")이 상업적으로 이용 가능하게 되어 18세기의 새로운 장난감 제조업체의 비전을 실현하게 됩니다.
MIT의 신시아 브리질(Cynthia Breazeal)은 감정을 표현하는 얼굴로 Kismet(로봇)을 묘사한 Social machine에 대한 논문을 출판합니다.
노마드 로봇은 운석 샘플을 찾기 위해 남극의 외딴 지역을 탐험합니다.
2002 아이로봇의 룸바는 장애물을 피하면서 스스로 바닥을 청소합니다.
2004 OWL 웹 온톨로지 언어 W3C 권장사항 (2004년 2월 10일)
DARPA는 경쟁사가 상금을 받고 자율주행차를 생산하도록 요구하는 DARPA 그랜드 챌린지를 도입했습니다.
나사의 로봇 탐사 로봇 스피릿과 오퍼튜니티는 화성 표면을 자율적으로 항해합니다.
2005 인공지능 휴머노이드 로봇인 혼다의 아시모(ASIMO) 로봇은 레스토랑 환경에서 고객에게 트레이를 전달하며 사람처럼 빠르게 걸을 수 있습니다.
웹 활동이나 미디어 사용을 추적하는 것을 기반으로 한 추천 기술은 AI를 마케팅에 가져다 줍니다.TiVo 제안을 참조하십시오.
블루 브레인은 분자적 세부사항에서 뇌를 시뮬레이션하는 프로젝트로 탄생했습니다.[90]
2006 다트머스 인공지능 컨퍼런스:향후 50년 (AI@50) AI@50 (2006년 7월 14일 ~ 16일)
2007 왕립학회 철학적 거래, B – 세계에서 가장 오래된 과학 저널 중 하나인 생물학은 AI를 이용하여 생물학적 지능을 이해하는 특별한 이슈인 자연적 행동 선택의[91] 모델을 제시합니다.
체커는 앨버타 대학의 연구팀에 의해 해결됩니다.
DARPA는 자율주행 자동차가 교통규칙을 준수하고 도시 환경에서 운행할 수 있도록 Urban Challenge를 시작합니다.
2008 스탠포드 대학의 신시아 메이슨(Cynthia Mason)은 "로봇에게 연민을 주는 것"에 대한 논문에서 인공 연민 지능에 대한 아이디어를 제시합니다.[92]
2009 연결주의 시간 분류(Alex Graves, Santiago Fernández, Faustino Gomez 및 Juergen Schmidhuber, 2006)[93]에 의해 훈련된 LSTM은 패턴 인식 대회에서 우승한 최초의 반복 신경망으로 연결 필기 인식 대회에서 3개의 대회에서 우승했습니다.[94][9]
2009 구글은 자율주행 자동차를 만듭니다.[95]

2010년대

날짜. 발전
2010 마이크로소프트는 3D 카메라와 적외선 감지만으로 사람의 신체 움직임을 추적할 수 있는 최초의 게임 장치인 키넥트 포 엑스박스 360을 출시하여 사용자들이 무선으로 엑스박스 360을 플레이 할 수 있게 했습니다.이 장치에 대한 인간 모션 캡처 기술에 대한 수상 경력이 있는 머신 러닝은 캠브리지의 마이크로소프트 연구소의 Computer Vision 그룹에 의해 개발되었습니다.[96][97]
2011 Mary Lou Maher와 Doug Fisher는 AI와 지속가능성에 관한 제1회 AAAI 워크숍을 개최합니다.[98]
IBM의 왓슨(Watson) 컴퓨터가 텔레비전 게임 쇼 제퍼디(Jeopardy!) 챔피언 루터(Rutter)와 제닝(Jennings)을 물리쳤습니다.
2011–2014 애플의 Siri (2011), 구글의 Google Now (2012), 마이크로소프트의 Cortana (2014)는 자연어를 사용하여 질문에 답하고 추천을 하고 행동을 수행하는 스마트폰 앱입니다.
2012 Alex Krizhevsky가 개발한 딥러닝 모델인 AlexNet은 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge에서 2위에 비해 절반의 오차로 우승했습니다.[99]이것은 인공지능 역사의 전환점입니다. 이후 몇 년 동안 이미지 인식에 대한 수십 가지 다른 접근 방식이 딥 러닝을 선호하여 포기되었습니다.[100]Krizhevsky는 딥 러닝 네트워크를 훈련시키기 위해 GPU 칩을 사용한 최초의 기업 중 하나입니다.[101]
2013 구글 자회사 일본의 샤프트(SHAFT)가 만든 로봇 HRP-2가 DARPA의 로보틱스 챌린지 트라이얼에서 15개 팀을 꺾고 우승했습니다.HRP-2는 재난 대응에 필요한 8개 과제에서 32점 만점에 27점을 받았습니다.작업은 차량 운전, 잔해 위로 걷기, 사다리 오르기, 잔해 제거하기, 문 통과하기, 벽 관통하기, 밸브 잠그기, 호스 연결하기 등입니다.[102]
Never Ending Image Learner인 NEIL은 카네기 멜론 대학에서 서로 다른 이미지 간의 관계를 지속적으로 비교 분석하기 위해 발표되었습니다.[103]
2015 Rupesh Kumar Srivastava, Klaus Greff, and Juergen Schmidhuber는 LSTM 원리를 사용하여 이전의 네트워크보다 훨씬 더 깊은 수백 층의 피드포워드 신경망인 하이웨이 네트워크를 만들었습니다.[104] 7개월 후, 카이밍 허, 샹유 장, 사오칭 런,그리고 Jian Sun은 ImageNet 2015 대회에서 Residual neural network라고 불리는 개방형 게이트 하이웨이 네트워크 변종으로 우승했습니다.[105]이것은 21세기에서 가장 많이 인용된 인공신경망이 되었습니다.[9]
2015년 1월, 스티븐 호킹(Stephen Hawking), 일론 머스크(Elon Musk)[106][107] 및 수십 명의 인공지능 전문가들은 인공지능에 대한 공개 서한에 AI의 사회적 영향에 대한 연구를 촉구했습니다.
2015년 7월 호킹, 머스크, 워즈니악과 AI 및 로봇 분야 연구원 3,000명이 자율주행 무기 개발 및 사용을 금지하는 공개 서한에 서명했습니다.[108]
구글 딥마인드 알파고([109]버전: 팬)가 유럽 바둑 3관왕 2단 프로판후이를 5대 0으로 물리쳤습니다.[110]
2016 구글 딥마인드의 알파고([109]버전: 리)가 이세돌을 4-1로 이겼습니다.이세돌 9단은 2002년부터 2016년까지 27번의 메이저 대회에서 우승한 한국 프로 바둑 챔피언입니다.[111]
2017 인공지능의 존재적 위험을 피하면서 AI 윤리와 유익한 AI를 이끌어내는 방법을 논의하는 유익한 AI에 대한 실로마르 컨퍼런스가 열렸습니다.
전직 DARPA 지능형 시스템 연구원인 Kazi Saabique Ahmed는 Google CODExpo 2017에서 AIsabik이라고 불리는 Narrow AI 시스템을 전시하고 있습니다.
딥스택은[113] 불완전한 정보 게임에서 인간 플레이어를 이긴 최초의 공개된 알고리즘으로, 헤드업 노리밋 포커에서 통계적 유의성이 있음을 보여줍니다.곧이어, 다른 연구 그룹에 의한 포커 AI Libratus는 통계적으로 유의미한 표본을 초과하여 예외적으로 높은 총 승률로 세계 최고의 플레이어 중 네 명의 인간 상대를 각각 물리쳤습니다.[114]체스나 바둑과 대조적으로 포커는 불완전한 정보 게임입니다.[115]
2017년 5월 구글 딥마인드의 알파고 (버전: 마스터)[118][119]는 2년간 세계랭킹 1위를 지속적으로 보유하고 있던 커제를 꺾고 [116][117]미래 바둑정상회의 3전 전승을 거두었습니다.
명제 논리 부울 만족도 문제(SAT) 해결사는 정수 집합에 대한 피타고라스 삼중에 대한 오랜 수학적 추측을 증명합니다.200TB 길이의 최초 증명은 두 명의 독립 인증된 자동 증명 검사기에 의해 확인되었습니다.[120]
2017년 8월 The International 2017 Dota 2 토너먼트에서 OpenAI 기계로 학습된 봇이 재생되었습니다.프로 도타2 선수 덴디와의 1대1 시범경기에서 이겼습니다.[121]
2017년 10월에 출시된 Google 렌즈 이미지 분석 및 비교 도구는 수백만 개의 풍경, 예술 작품, 제품 및 종을 텍스트 설명에 연관시킵니다.
Google DeepMind는 알파고의 개선된 버전인 AlphaGo Zero가 훨씬 적은 텐서 처리 장치를 사용하면서도 상당한 성능 향상을 나타냈다고 밝혔습니다(AlphaGo Lee와 비교했을 때, 그것은 AlphaGo Master와 같은 양의 TPU를 사용했습니다).[109]수백만 번의 인간의 움직임을 관찰함으로써 게임을 익혔던 이전 버전들과는 달리, 알파고 제로는 오직 자신과 맞서서 게임을 함으로써 배웠습니다.그 후 이 시스템은 알파고 이세돌을 100대 0으로 이겼고, 알파고 마스터를 89대 11로 이겼습니다.[109]감독되지 않은 학습이 한 단계 발전했음에도 불구하고 일반 지능에 대해서는 아직 많은 것을 배우지 못했습니다.[122]알파제로, 체스 최고 엔진 스톡피시 8 물리치고 4시간 만에 체스 마스터알파제로는 100전 28승, 나머지 72전은 무승부로 끝났습니다.
트랜스포머 아키텍처가 발명되었고, 이것은 구글에 의해 BERT와 같은 새로운 종류의 대형 언어 모델로 이어졌고, 오픈에 의해 도입된 생성적인 사전 훈련된 트랜스포머 유형의 모델로 이어졌습니다.인공지능.
2018 알리바바 언어 처리 인공지능은 스탠포드 대학의 읽기 및 이해 테스트에서 10만 개의 질문 세트에서 82.44점과 82.304점을 받아 최고 인간보다 높은 점수를 기록했습니다.[123]
European Lab for Learning and Intelligent Systems(일명 엘리스)는 제2차 세계 대전 이후 CERN의 노선을 따라 인재의 두뇌 유출을 방지하기 위해 미국 AI 노력에 범유럽 경쟁자로 제안했습니다.[124]
AI 비서가 전화로 약속을 예약할 수 있는 서비스 구글 듀플렉스 발표로스엔젤레스 타임즈는 인공지능의 목소리가 사람의 목소리를 그대로 흉내 낸 것이라고 판단합니다.[125]
2019 딥마인드의 알파스타는 스타크래프트 II에서 그랜드마스터 레벨에 도달하여 99.8%의 인간 플레이어를 능가합니다.[126]

2020년대

날짜. 발전
2020 2020년 2월, 마이크로소프트는 "170억 개의 매개 변수로 발표된 가장 큰 언어 모델"인 T-NLG(Turing Natural Language Generation)[127]를 선보입니다.
2020년 11월 CASP 대회에서 단백질 구조 예측을 수행하는 모델 딥마인드(DeepMind)의 알파폴드2가 우승을 차지했습니다.[128]
OpenAI는 딥 러닝을 사용하여 다양한 컴퓨터 코드, 시 및 기타 언어 작업을 생성하는 최첨단 자동 회귀 언어 모델인 GPT-3을 소개합니다. 인간이 작성한 것과 거의 구별할 수 없을 정도로 유사한 다양한 컴퓨터 코드, 시 및 기타 언어 작업을 생성합니다.그것의 용량은 T-NLG의 10배였습니다.2020년 5월에 도입되었으며,[129] 2020년 6월 베타 테스트 중에 있었습니다.
2022 오픈이 개발한 AI 챗봇 채팅GPTAI, 2022년 11월 출시처음에는 GPT-3.5 대형 언어 모델을 기반으로 제작되었습니다.지식 기반의 폭, 연역 능력, 자연어 반응의 인간적인 유동성 등에서 상당한 찬사를 받는 반면,[130][131] AI가 높은 자신감을 가지고 사실 오답으로 반응하는 현상인 [132][133]'유각화' 경향으로 인해 비판을 받기도 합니다.그 발표는 인공지능과 그것이 사회에 미칠 잠재적인 영향에 대한 광범위한 대중 토론을 촉발합니다.[134][135]
2022년 11월 마이크로소프트, 깃허브, 오픈을 상대로 한 집단소송AI는 공공 깃허브 저장소에서 훈련된 AI 기반 코드 편집 도구인 깃허브 코파일럿이 저장소 작성자의 저작권을 침해한다고 주장하며, 이 도구가 귀속을 제공하지 않고 훈련 데이터와 일치하는 소스 코드를 생성할 수 있다고 언급합니다.[136]
2023 2023년 1월까지 ChatGPT는 1억 명 이상의 사용자를 보유하고 있으며, 현재까지 가장 빠르게 성장하고 있는 소비자 애플리케이션입니다.[137]
2023년 1월 16일, Sarah Andersen, Kelly McKernan, Karla Ortiz 등 3명의 아티스트는 Stability AI, Midjourney, Deviant Art를 상대로 저작권 침해 집단 소송을 제기하고,이 회사들이 원작자들의 동의 없이 웹에서 긁어낸 50억 개의 이미지에 인공지능 도구를 훈련시켜 수백만 명의 아티스트들의 권리를 침해했다고 주장합니다.[138]
2023년 1월 17일, Getty Images는 Getty Images로부터 라이선스를 구입하지 않고 훈련 데이터에 이미지를 사용했다는 이유로 Stability AI를 런던에서 발행했습니다.[139][140]
게티는 2023년 2월 6일 델라웨어주 미국 지방법원에 스태빌리티 AI를 상대로 또 다른 소송을 제기합니다.이번 소송에서 게티는 또다시 안정적 확산 훈련에 자신의 이미지를 사용한 것에 대해 저작권 침해를 주장하고, 나아가 모델이 게티의 워터마크로 이미지를 생성함으로써 게티의 상표권을 침해한다고 주장합니다.[141]
OpenAI의 GPT-4 모델은 2023년 3월에 출시되었으며 GPT-3.5보다 인상적인 개선으로 간주되며, GPT-4는 이전 버전과 동일한 문제를 많이 보유하고 있습니다.[142]GPT-4는 기존의 반복과 달리 멀티모달 방식으로, 텍스트뿐만 아니라 이미지 입력도 가능합니다.GPT-4는 가입자 서비스로 ChatGPT에 통합됩니다.OpenAI는 자체 테스트에서 모델이 SAT(백분위수 94)에서 [143]1410점, LSAT(백분위수 88)에서 163점, 변호사시험(백분위수 90)에서 298점을 받았다고 주장합니다.[144]
2023년 3월 7일, 네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)은 사람이 쓴 텍스트와 대형 언어 모델이 만든 텍스트를 "더 이상 정확하게 구별하는 것이 불가능하다"며 "범용 대형 언어 모델이 빠르게 확산될 것이 거의 확실하다"고 밝혔습니다.시간이 지남에 따라 많은 산업을 변화시킬 것이라는 것은 다소 안전한 확신입니다."[145]
ChatGPT에 대응하여 Google은 LaMDA 및 PaLM 대형 언어 모델을 기반으로 하는 챗봇 구글 바드를 2023년 3월에 제한된 용량으로 출시합니다.[146][147]
2023년 3월 29일, 엘론 머스크, 스티브 워즈니악 및 기타 기술 지도자들이 1,000명이 넘는 서명을 한 청원서에 서명하고, 청원서가 말하는 "통제 불능의 경쟁"에 대해 6개월 동안 중단할 것을 요구합니다. 이는 작성자들이 "이해할 수 없고, 예측할 수 없으며, 신뢰할 수 있게 제어할 수 없는" AI 시스템을 생산하는 것입니다.[148][149]
2023년 5월, 구글은 바드가 LaMDA에서 PaLM2로 대폭 향상된 언어 모델로 전환한 것에 대해 발표합니다.
2023년 5월 마지막 주에 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton), 샘 알트먼(Sam Altman), 빌 게이츠(Bill Gates) 및 기타 저명한 AI 연구원 및 기술 지도자들이 AI 위험에 대한 성명서에 서명했으며 다음과 같은 간결한 메시지를 담고 있습니다. "AI로 인한 멸종 위험을 완화하는 것은 전염병 및 핵 전쟁과 같은 다른 사회 규모의 위험과 함께 세계적인 우선 순위가 되어야 합니다."[151][152]
Sarah Silverman 2023년 7월 9일, Meta and Open을 상대로 집단소송 제기저작권 침해 인공지능은 수백만 명의 저작자의 저작권 보호를 받는 저작물에 대해 그들의 큰 언어 모델을 훈련시키기 위해 허락 없이 인공지능을 사용합니다.[153]
2023년 8월 뉴욕타임스, CNN, 로이터, 시카고트리뷴, 호주방송공사(ABC) 등 뉴스사 블록 오픈인공지능의 GPT봇 웹 크롤러는 그들의 콘텐츠에 접근하는 것을 금지하고,[154] 뉴욕타임즈 또한 그것의 콘텐츠를 큰 언어 모델에서 사용하는 것을 금지하는 서비스 약관을 업데이트합니다.
2023년 9월 13일, 미국 상원은 AI의 위험성에 대한 불안감이 커짐에 따라 상원의원, CEO, 민권 지도자 및 기타 업계 대표들이 모여 AI의 본질과 위험성에 대해 상원의원들을 더욱 친숙하게 하기 위해 초당적인 "AI 인사이트 포럼"을 개최합니다.그리고 필요한 안전장치와 법률에 대해 논의할 것입니다.[155]이 행사는 척 슈머 상원 원내대표(D-NY)가 주관하고,[156] 상원 AI 코커스 창립자이자 공동의장인 마틴 하인리히 미국 상원의원(D-N.M.)이 의장을 맡고 있습니다.[157]이번 포럼에는 회의의 중요성을 반영하듯 일론 머스크([158]테슬라 CEO), 마크 저커버그(메타 CEO), 샘 알트먼(오픈AI CEO), 순다르 피차이(알파벳 CEO), 빌 게이츠(마이크로소프트 공동창업자), 사티아 나델라(마이크로소프트 CEO), 젠슨 황(엔비디아 CEO), 아르빈드 크리슈나(IBM CEO), 알렉스 카프(팔란티어 CEO), C할레스 리브킨(MPA 회장 겸 CEO), 메러디스 스티엄(Meredith Stiehm)(미국 서부 작가 조합 회장), 리즈 슐러(AFL-CIO 회장), 마야 와일리(Maya Wiley)(민권과 인권에 관한 리더십 컨퍼런스 대표) 등이 참석했습니다.[155][156][158]

참고 항목

메모들

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