AI HISTORY MVP16 핵심 사건1950 → 2026

AI의 역사

기계가 생각할 수 있을까?에서 대화형 AI와 에이전트까지, 인공지능의 흐름을 핵심 사건만으로 직관적으로 정리했습니다.

태동기

암흑기 / 침체기

딥러닝 부흥기

생성형 AI 시대

1950.10

1950

1950.10MAIN

튜링 테스트

기계가 사람처럼 대화할 수 있는가를 묻는 첫 기준이 제시됐다.

철학출발점

앨런 튜링은 "기계가 생각할 수 있는가"라는 질문 대신, 인간과의 대화에서 구별되지 않는지를 묻는 실용적 기준을 제안했다. 이후 AI를 평가하는 대표적인 출발점이 됐다.

SOURCES

Computing Machinery and Intelligence

1956.08

1956

1956.08MAIN

다트머스 회의

인공지능이라는 이름이 공식적으로 등장하며 하나의 연구 분야가 만들어졌다.

탄생학문

1957

1957MAIN

퍼셉트론

초기 신경망 모델이 등장하며 기계가 패턴을 학습할 수 있다는 기대가 커졌다.

신경망학습

1974

1974MAIN

1차 AI 겨울

기대에 비해 성과가 더디자 투자와 관심이 빠르게 식기 시작했다.

침체과열반작용

1986

1986MAIN

역전파 재발견

다층 신경망을 학습시키는 실용적 방법이 다시 주목받았다.

신경망학습법

1997.05

1997

1997.05MAIN

딥 블루

체스 챔피언을 이기며 AI가 특정 영역에서 인간을 넘을 수 있음을 보여줬다.

게임상징적승리

2006

2006MAIN

딥러닝 재점화

딥 신경망을 다시 학습시키려는 시도가 현실적인 성과로 이어지기 시작했다.

딥러닝재부상

2009

2009MAIN

ImageNet

대규모 라벨 데이터셋이 생기며 컴퓨터 비전 학습의 기반이 크게 바뀌었다.

데이터비전

2012.09

2012

2012.09MAIN

AlexNet

딥러닝이 전통적 컴퓨터 비전 기법을 크게 앞서기 시작한 전환점이었다.

전환점비전

2016.03

2016

2016.03MAIN

AlphaGo

바둑에서 인간 최고수를 꺾으며 AI의 전략적 추론 능력을 각인시켰다.

강화학습바둑

2017.06

2017

2017.06MAIN

Transformer

오늘의 생성형 AI를 가능하게 한 핵심 아키텍처가 등장했다.

LLM아키텍처

2020.06

2020

2020.06MAIN

GPT-3

대규모 언어모델이 소수 예시만으로 다양한 작업을 수행할 수 있음을 보여줬다.

LLM스케일링

2022.11

2022

2022.11MAIN

ChatGPT

대화형 AI가 대중 서비스로 폭발하며 AI가 일상 도구로 들어왔다.

대중화생성형AI

2024

2024MAIN

추론형 AI와 AI 노벨상

더 오래 생각하는 모델과 AI 연구의 학문적 위상이 함께 부각된 해였다.

추론전환기

2025

2025MAIN

딥시크 충격

고성능 AI를 더 낮은 비용 구조로 구현할 수 있다는 인식이 확산됐다.

효율오픈전략

2026

2026MAIN

에이전트의 해

대화형 AI를 넘어, 실제로 일을 실행하는 에이전트 흐름이 본격화되고 있다.

에이전트진행중

태동기