이 용어는 지난 70년 동안 의미가 변화해 왔습니다. 초기 연구자들은 기호 규칙을 사용하여 인간의 추론 방식을 모방하는 것을 목표로 했습니다. 오늘날 이 용어는 데이터를 학습하고, 텍스트를 생성하고, 이미지를 인식하고, 인간을 뛰어넘는 수준으로 게임을 수행하는 시스템을 포괄합니다. 공통점은 기계가 한때 인간의 지능을 필요로 했던 작업을 수행한다는 것입니다.

모든 인공지능이 똑같아 보이지는 않습니다. 체스 엔진은 게임 트리를 탐색하고, 언어 모델은 다음에 나올 토큰을 예측하며, 추천 시스템은 예측된 관련성에 따라 항목 순위를 매깁니다. 각각 다른 방법을 사용하지만, 모두 넓은 의미에서 같은 범주에 속합니다.

주요 카테고리

• 특정 작업을 위해 설계된 협의의 인공지능
• 일반 인공지능은 가상의 개념이며 아직 달성되지 않았습니다.
• 기호적 인공지능, 규칙 기반 및 해석 가능
• 연결주의 인공지능(Connectionist AI)은 신경망을 기반으로 구축되었습니다.

이 분야는 낙관과 실망을 오가는 순환을 겪어왔습니다. 획기적인 발견이 있을 때는 자금 지원이 급증하고, 기대가 충족되지 않으면 자금 지원이 급감합니다. 딥러닝과 방대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 한 현재의 투자 물결은 이전보다 오래 지속되었지만, 과도한 기대감으로 인한 패턴은 낯설지 않습니다.