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2026-06-02

100 Years of Artificial Intelligence Explained

100년 AI 역사 — Turing의 Enigma부터 Claude Code까지 — Nate Herk

한 줄 요약

Enigma 암호 해독(Turing)과 다트머스 AI 명명에서 시작해, 심볼릭 vs 신경망 두 진영의 부침(두 번의 AI 겨울), 백프로파게이션·GPU·ImageNet·AlexNet의 돌파, 트랜스포머·GPT·ChatGPT, 그리고 Claude Code/vibe coding까지 — AI 100년 역사를 한 영상에 압축한다.

영상 메타

  • URL: https://youtu.be/NHFbAg2b54U
  • 채널: Nate Herk | AI Automation
  • 길이: 17분 22초
  • 업로드: 2026-06-02
  • 조회수: 6,964 / 좋아요 306
  • 시청일: 2026-06-03 KST (🍎 가 자막 추출 후 요약)

픽업

  • Turing은 Enigma 해독용 bombe를 만든 뒤, “기계가 생각할 수 있는가”를 묻지 말고 “무엇이 생각을 증명하는가”를 물어야 한다고 reframe했다 — 텍스트만으로 인간을 속이면 그것이 지능(이미테이션 게임).
  • 1956 다트머스에서 약 10명이 모여 “artificial intelligence”라는 이름을 골랐다. 야심차고 펀딩받기 좋게 들려서였다. 공동서명자 중 Claude Shannon이 있었고, Anthropic의 claude 모델명이 여기서 왔다.
  • 두 진영이 갈렸다 — Minsky의 심볼릭(규칙 if-then을 충분히 쓰면 지능) vs Rosenblatt의 신경망(perceptron, 예시로 스스로 튜닝). 1969 Minsky의 책 Perceptrons가 신경망의 수학적 한계를 증명하며 1차 AI 겨울을 불렀다.
  • 1980 expert system XCON(DEC)이 심볼릭의 첫 상업 성공이었지만, 규칙끼리 충돌하는 취약성 + Lisp 머신이 싼 Sun 워크스테이션에 밀려 붕괴하며 2차 AI 겨울이 왔다.
  • 1986 Hinton 등의 백프로파게이션이 Minsky가 지적한 “다층 신경망의 오류를 어느 뉴런 탓인지 모른다” 문제를 풀었다 — 오답을 거꾸로 추적해 각 연결에 오류 책임을 비례 배분하면 층 수에 상관없이 학습된다.
  • 수학은 됐지만 하드웨어가 없었다. 게임용 Nvidia GPU의 연산이 신경망 연산과 똑같았고, Fei-Fei Li의 ImageNet(1400만 라벨 이미지)이 데이터 문제를 풀자, 2012 AlexNet(Alex Krizhevsky)이 규칙을 전혀 안 쓰고 스스로 학습해 오류율 15%로 압도했다.
  • 2017 “Attention is all you need”의 트랜스포머(문장을 병렬로 읽음)가 GPT→ChatGPT(5일 100만·2개월 1억 사용자)로 이어졌고, Anthropic의 Claude Code는 2025년 연 10억 달러+ 매출로 파워유저 시장을 장악하며 vibe coding을 주류로 만들었다.

용어

  • Perceptron [모델 · 구독]: 1958 Rosenblatt가 IBM 704로 만든 최초의 신경망. 20x20 빛 센서와 조절 가능한 연결로 펀치카드를 스스로 구분 학습.
  • Symbolic approach [하니스 · 패턴]: 모든 상황을 if-then 규칙으로 코딩하면 지능이 나온다는 Minsky 진영의 접근.
  • Neural network [모델 · 구독]: 뇌처럼 인공 뉴런을 수천 예시로 자가 튜닝시켜 규칙을 스스로 찾게 하는 접근.
  • Backpropagation [하니스 · 패턴]: 오답을 각 층으로 거꾸로 추적해 연결마다 오류 책임을 배분, 다층 신경망 학습을 가능케 한 1986년 돌파.
  • Expert system [워크플로우 · 문화]: 수천 개 수작업 규칙으로 한 좁은 분야의 인간 전문가를 흉내내는 프로그램(예: XCON).
  • Transformer [하니스 · 패턴]: 문장을 단어 하나씩이 아니라 전체를 병렬로 읽는 신경망 설계. 2017 “Attention is all you need”에서 제안.
  • ImageNet [지식 · 컨텍스트 자산]: Fei-Fei Li가 만든 1400만 라벨 이미지 데이터셋. 컴퓨터 비전의 데이터 문제를 해결.
  • Vibe coding [워크플로우 · 문화]: 코딩 배경 없이 AI로 주말에 완성 소프트웨어를 만드는 흐름. Claude Code로 주류화된 용어.