기계학습의 역사 정리: 톰 미첼이 짚은 퍼셉트론부터 트랜스포머까지의 전환점과 교훈
세계 첫 머신러닝 학과를 만든 톰 미첼이 스탠퍼드 세미나에서 기계학습의 역사를 되짚었다. 귀납의 철학적 뿌리부터 퍼셉트론의 좌절과 부활, 학습 이론, 이미지넷과 트랜스포머까지 이어진 흐름을 정리한다.
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AI TOPIC
AI 역사 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 역사 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 13편을 최신순으로 모았습니다.
알파고 10년 회고: 텐서플로 코리아부터 자기 증강 루프까지, 한국 AI가 지나온 10년
알파고 충격에서 10년이 지났다. 추론 전용 AI 반도체 기업 CTO와 함께 이미지넷과 트랜스포머, BERT로 이어진 기술 흐름을 되짚고 요즘 화제인 자율 연구 루프가 성립하는 조건과 남은 한계를 정리했다.
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PAC 학습 이론 창시자 레슬리 밸리언트 인터뷰: 기계학습 이론 40년의 전개와 교육 가능성이라는 다음 질문
튜링상 수상자 레슬리 밸리언트가 1980년대 초 PAC 학습 모형을 만든 배경과 부스팅·학습 불가능성 증명으로 이어진 이론의 전개, 그리고 학습과 추론을 함께 담으려는 '교육 가능성' 연구를 직접 설명한다.
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딥 빌리프 네트워크(DBN)란? AI 겨울을 끝낸 힌튼의 2006년 발상과 사전학습의 기원
1969년 XOR 문제로 얼어붙었던 신경망 연구는 2006년 제프리 힌튼의 딥 빌리프 네트워크로 되살아났다. 제한된 볼츠만 머신과 층별 학습, MNIST 오류율 1.25% 기록이 오늘날 사전학습 패러다임으로 이어진 과정을 정리했다.
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자율주행의 시작 ALVINN: 1980년대 신경망 주행과 데이터 증강, 그리고 웨이모까지
30×32 픽셀 이미지로 조향을 배운 1980년대 신경망 ALVINN의 개발자가 5분 실시간 학습과 초기 합성 데이터 실험, 160킬로미터 고속도로 주행, 차선이탈경고 상용화까지의 과정을 직접 들려줬다.
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AlexNet 정리: ReLU와 드롭아웃, GPU로 2012년 이미지넷을 제패하며 딥러닝 시대를 연 다섯 가지 무기
2012년 이미지넷 대회에서 오류율을 26퍼센트대에서 15퍼센트대로 끌어내린 AlexNet. 기울기 소실과 과적합, 연산 속도라는 세 병목을 한꺼번에 넘어선 다섯 가지 기술과 VGG넷, 레즈넷으로 이어진 유산까지 정리했습니다.
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LLM 역사 정리: 성냥갑 강화학습부터 퍼셉트론과 이미지넷을 지나 GPT까지, 패턴 예측이 지능이 된 과정
성냥갑과 구슬로 만든 1960년대 학습 기계부터 퍼셉트론과 이미지넷, 그리고 GPT와 챗GPT까지. 패턴을 예측하는 단순한 능력 하나가 어떻게 오늘날의 인공지능으로 이어졌는지, 자연이 발명한 세 층의 학습을 따라 한 편의 흐름으로 정리했습니다.
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AI 역사 80년 정리: 튜링부터 트랜스포머까지, 두 번의 AI 겨울과 딥러닝 전환점
AI는 갑자기 등장한 신기술이 아니다. 다트머스 회의부터 두 번의 AI 겨울, 알렉스넷과 레스넷, 그리고 트랜스포머까지 80년의 흐름을 알고리즘·데이터·하드웨어라는 세 가지 조건을 축으로 정리했다.
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강화학습의 역사 — 1961년 성냥갑 실험부터 시뮬레이션으로 배운 휴머노이드 로봇 축구까지
1961년 성냥갑으로 만든 학습 기계에서 시뮬레이션으로 훈련된 휴머노이드 로봇까지, 실패를 벌하고 성공을 보상하는 단순한 원리가 어떻게 오늘의 AI와 로보틱스를 만들어 왔는지 차근차근 정리한 영상이다.
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일라이자와 SHRDLU: MIT AI 연구소의 운영체제 ITS가 남긴 첫 AI 붐과 AI 겨울의 기원
1960년대 MIT AI 연구소는 직접 만든 시분할 운영체제 ITS 위에서 일라이자와 SHRDLU를 돌렸다. 데모 한 편이 첫 AI 붐을 불러왔고, 데모와 현실의 간극이 곧바로 첫 AI 겨울로 이어진 과정을 정리했다.
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쓰라린 교훈과 LLM: 강화학습이 AI의 다음 돌파구일까
1971년 음성인식 하피부터 알파고, 그리고 서턴의 '쓰라린 교훈'까지. 거대언어모델이 인간 지식에 지나치게 기댄 반례인지 짚어본다.
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AI 역사 핵심 논문 10편 정리: 튜링·섀넌에서 트랜스포머·GPT-3까지의 컴퓨터과학
앨런 튜링의 튜링 머신과 클로드 섀넌의 비트에서 시작해 퍼셉트론, 역전파, 페이지랭크, 이미지넷, 트랜스포머, GPT-3까지 — 100년 컴퓨터과학 논문 10편으로 오늘날 AI가 어떻게 만들어졌는지 짚어본다.
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알파고 10주년 회고: 이세돌과의 대국, 37수, 알파제로에서 알파폴드까지의 AI 혁명
2016년 서울에서 알파고가 이세돌을 4-1로 꺾은 지 10년. 딥마인드 과학자들이 37수의 의미, 알파제로의 무(無)에서의 학습, 그리고 단백질 접힘·행렬 곱셈으로 이어진 과학적 확장을 돌아본다.
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