구글 딥마인드의 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 세기의 맞대결이 성사된 이후 일부 IT 전문가를 제외한 바둑 전문가 및 대부분의 일반인들은 이세돌 9단의 승리를 예측한 바 있다. 체스, 장기 등과 달리 경우의 수가 10의 360제곱에 달할 정도로 방대한 바둑은 아무리 인공지능이라 하더라도 그 국면을 모두 계산해내기가 불가능할 것으로 여겨졌기 때문이다.

하지만 알파고는 이러한 예상을 뒤엎고 최강의 프로기사에게 연이어 세 번의 승리를 거머쥐며 바둑계를 충격에 빠트렸다. 무엇보다 지난해 10월 유럽 바둑 챔피언 판후이 2단과의 대국이 진행된지 불과 5개월 만에 몰라볼 정도로 빠른 발전을 이뤄내 그 경이로운 성장 속도에 많은 이들이 주목하고 있다.

인간처럼 생각하는 기계 ‘인공지능’의 등장 = 알파고의 놀라운 학습능력을 설명하기 전에 우선 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 발달 과정을 한번 되짚을 필요가 있다. 인공지능(AI)라는 용어는 1956년 미국 다트머스 대학의 존 매카시 교수가 개최한 다트머스 회의를 통해 처음으로 사용되기 시작했다.

당시 인공지능 연구의 핵심은 추론과 탐색이었다. 마치 인간처럼 생각하고 문제를 풀 수 있는 인공지능을 구현하려는 연구는 1970년대까지 활발히 진행됐지만 단순 문제 풀이뿐 아니라 좀더 복잡한 문제까지 풀기 위한 수준까지 도달하지 못하고 결국 인공지능 연구 붐은 급격한 빙하기를 맞이하게 된다.

스스로 학습하는 인공지능, 빅데이터와 머신러닝 = 인공지능 연구는 1980년대 컴퓨터에 지식과 정보를 학습시키는 연구가 이뤄지며 다시한번 급물살을 타게 되지만 그 데이터를 체계적으로 관리하고 인공지능에 적용하는데 있어 한계가 노출되며 1990년대 초까지 별다른 성과를 얻지 못했다.