기대가 꺼지면서 AI 연구비와 관심이 크게 줄었던 시기예요.
AI 겨울은 AI에 대한 기대가 실력보다 너무 앞서 갔다가 무너지면서, 연구비와 관심이 한꺼번에 빠져나간 시기를 말해요. 흔히 두 번을 꼽는데, 1970년대 중반과 1980년대 후반이에요.
첫 번째 무렵엔 기계 번역 같은 약속이 기대보다 더디게 이뤄졌고, 1969년 책 『퍼셉트론』이 한 층짜리 신경망의 한계를 보이면서 신경망 연구도 움츠러들었어요. 두 번째는 사람이 규칙을 손으로 적어 넣는 전문가 시스템 붐이 꺼지면서 왔어요. 그사이에도 연구는 멈추지 않았고, 그 결과가 훗날 딥러닝으로 이어졌어요.
비유로 보면
예고편은 엄청났는데 막상 해 보니 실망스러운 게임이 있죠? 사람들이 우르르 떠나고 후속작 소식도 한동안 끊겨요. AI 겨울도 그렇게 기술이 사라진 게 아니라 기대가 먼저 식은 거예요.
예를 들면
요즘도 AI 기대가 너무 커졌다는 말이 나오면 'AI 겨울이 다시 올까?'라는 질문이 따라 나와요.
자주 하는 오해
오해AI 겨울에는 AI 연구가 완전히 멈췄다.
실제로는연구비를 받기 어려워지자 'AI'라는 말 대신 '패턴 인식'이나 '머신러닝' 같은 다른 이름을 내걸고 연구를 이어 간 사람들도 있었어요. 간판만 바꿔 단 채 일을 계속한 셈이에요.
오해AI 겨울은 한 번, 한 가지 이유로 왔다.
실제로는AI 겨울은 흔히 두 번으로 꼽히고, 같은 시기에도 분야마다 계절이 달랐어요. 1980년대 초 전문가 시스템이 떠오를 때 신경망 쪽은 아직 움츠러들어 있었지만, 1980년대 후반 그 붐이 꺼질 무렵엔 역전파가 퍼지며 오히려 신경망 연구가 다시 기지개를 켰어요.
수업에서 써 보기
선생님은 수업 시작에, 학생은 혼자 공부할 때 써 보세요.
- 질문
- 기대가 실력보다 너무 앞서 가고 있다는 신호는 무엇으로 알아볼 수 있을까요?
- 활동
- 칠판에 1950년부터 지금까지의 가로줄을 긋고, 모둠마다 '기대가 오른 때'와 '식은 때'를 이 낱말의 설명과 기록 E0006에서 찾아 표시해요. 그다음 요즘 뉴스 제목 세 개를 골라 '약속한 것'과 '이미 보여 준 것'을 나눠 적고, 그 차이가 크다고 느껴지는 것에 표시해 봐요. 이 사이트의 「자사」 표시가 붙은 기록도 함께 보면 좋아요.
이 낱말과 이어진 기록
출처로 확인한 AI 역사 속 장면이에요.
한계를 수학적으로 못 박아 신경망 연구가 10여 년 위축되는 계기가 됨