「AI 겨울(AI Winter)」은 인공지능 분야에 대한 투자와 관심이 빠르게 식어 버린 시기를 가리키는 말입니다.
인공지능의 역사에는 두 차례의 큰 겨울이 있었고, 첫 번째 겨울은 대략 1974년부터 1980년까지 이어졌습니다.
1956년 다트머스 회의 이후 약 15년간 AI 분야는 큰 낙관 속에 빠르게 자랐습니다.
학자들은 정리 증명, 게임 풀이, 자연어 번역 등에서 잇따라 새 결과를 내놓았고, 미국 국방고등연구계획국(DARPA) 같은 기관은 막대한 연구비를 쏟아부었습니다.
그러나 1973년 영국 수학자 제임스 라이트힐(James Lighthill)이 영국 정부에 제출한 「라이트힐 보고서」는 이 흐름에 결정적인 찬물을 끼얹었습니다.
보고서는 「AI는 그동안의 약속을 거의 지키지 못했고, 작은 장난감 문제는 풀지만 진짜 문제로 옮기면 무너진다」고 결론지었습니다.
곧이어 영국과 미국의 AI 연구비가 대폭 삭감되었습니다.
기술적 원인은 분명했습니다.
첫째, 컴퓨터의 계산 능력이 너무 약했습니다.
둘째, 학습할 수 있는 디지털 데이터가 거의 없었습니다.
셋째, 「조합 폭발(combinatorial explosion)」 — 입력 조합이 조금만 늘어도 계산해야 할 경우의 수가 기하급수적으로 폭증해 손쓸 수 없는 문제가 거듭 발견됐습니다.
비유하자면 첫 AI 겨울은 「큰 차를 만들어 놓고 정작 휘발유가 없어 달리지 못한 시기」와 같습니다.
알고리즘의 아이디어는 있었지만 그것을 떠받칠 데이터·컴퓨팅 인프라가 한 세대 뒤에야 도착했기 때문입니다.
한 줄 요약
첫 번째 AI 겨울은 1973년 라이트힐 보고서를 계기로 본격화되었으며, 약속한 결과를 내지 못한 AI 연구에 대한 회의와 컴퓨팅·데이터의 한계가 겹친 결과였습니다.
더 알아볼 것
- 라이트힐 보고서의 주요 결론
- 조합 폭발 — 옛 AI를 무너뜨린 수학적 한계
- DARPA의 AI 투자 변천사
