현대 인공지능의 주요 이정표 탐구

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인공지능, 머신러닝

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인공지능, 머신러닝

대상자

• 인공지능/머신러닝 연구자, 개발자, 학생
• 중급 이상의 기술 이해도 필요

핵심 요약

• Alan Turing의 Turing Test와 McCulloch-Pitts 인공 신경이 현대 AI의 기초를 형성
• CUDA 도입(2007)으로 GPU 기반 딥러닝 혁명 촉발
• GPT-1~4의 파라미터 확장과 RLHF(인간 피드백 강화 학습) 기술이 AI 성능 향상

섹션별 세부 요약

1. 초기 AI 이론의 탄생

• Alan Turing이 1940년대 이진 기호(0,1) 기반의 기계적 추론 시뮬레이션 개념 제시
• McCulloch-Pitts가 최초 인공 신경망(1943) 설계, 현대 딥러닝 기초
• Turing Test(1950) 제안: 인간과 기계의 대화 구분 가능성 검증 기준

2. AI의 저조기와 부활

• AI Winter(1970-2000): 정부 프로젝트 실패, DARPA 자금 감소
• Perceptron 모델(1958)이 딥 네트워크 기반으로 재발견
• NVIDIA CUDA(2007) 도입: GPU 기반 병렬 연산으로 딥러닝 성능 극대화

3. GPT 시리즈의 진화

• GPT-1(2018): 117M 파라미터, 문맥 예측 기초
• GPT-2(2019): 1.5B 파라미터, 맥락 일관성 달성
• GPT-3(2020): 175B 파라미터, few-shot 학습 및 API 공개
• GPT-4(2023+): 1.7T 파라미터, 멀티모달 및 RLHF 기술 적용

4. RLHF(인간 피드백 강화 학습)의 영향

• GPT-4, Claude, Gemini 등이 RLHF를 활용해 안전성 향상
• 인간 피드백 기반:
• 응답 순위 정렬
• 윤리적 정렬 구현
• 모델 최적화

5. 실무 적용 사례

• DeepSig의 CUDA/PTX 최적화: GPU 코드 재작성으로 트레이닝 속도 개선
• 제약 조건이 혁신 촉발: 예) 하드웨어 한계 극복

결론

• AI 역사 이해는 기술 발전의 근본 원리 파악에 필수
• CUDA/PTX 활용과 RLHF 적용이 실무 성능 향상의 핵심
• GPT-4와 같은 모델은 다중 모달성과 윤리적 정렬을 통합한 미래형 AI로 진화 중