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History

~BC 3000

- 많은 고대의 다른 신화에서도 인간과 유사한 가공물들이 등장한다. 많은 영웅들과 실존 인물들이 기계적 가공물과 모델들로서 만들어졌다.

BC 5 세기

- 아리스토텔레스(Aristoteles)가 삼단 논법(Syllogism)을 발명했는데 이것은 현재 인공지능 시스템에서의 추론에 있어 가장 근본적인 연역법을 제공한다.

1651

- 리바이어던(Leviathan)이 토마스 홉스(Thomas Hobbes)에 의해 출간되다. 거기서 그는 인간이 조직과 기계를 사용하여 새로운 지능을 창조할 것이라고 제안하였다 (a material and combinatorial theory of thinking). 조지 다이슨(George B. Dyson) 은 그의 저서 "Darwin Among the Machines: The Evolution of Global Intelligence," p7, 1997.에서 토마스 홉스(Hobbes)를 인공지능(AI)의 창시자로 간주하였다.

1847

- 조지 불(George Boole)이 이진 대수학(Boolean binary algebra logic) 라고 알려진 수학 기호 논리를 개발하다. 그것은 영역 (예를 들면 집합)에 대한 추론을 위한 것이며, 또한 논리적 명제를 조작하고 단순화시킬 수 있게 되었다. 인공지능의 초장기에는 논리적 명제와 기호 논리의 조합으로 구현하고자 하였다. (Symbolic-based)

1879 : 술어 논리 (Predicate Logic)

- 고틀로브 프레게(Gottlob Frege)는 술어 논리 (Predicate Logic)를 고안하여 논리의 처리 수준에 있어 조지 불(Boole)을 뛰어 넘었다. 그 논리는 규칙으로부터 일반적인 정리를 증명하는 것을 가능하게 하였다. 그러나 술어 논리에 의해 다루어지는 단어의 의미는 사용자가 의도하는 것에 국한될 수 있는 제약이 있다. 다시 말해, 인공지능의 심볼릭(symbolic) 접근 방법이 지니고 있는 제약이기도 하다. 하지만 술어 논리는 아직도 인공지능 책에 소개될만큼 대단한 발명이기도 하다.

1898

- 심리학자 에드워드 손다이크(Edward Lee Thorndike) 에 의해 "Animal Intelligence" 중 행동주의가 기술되었다. 행동주의의 기본적인 개념은 모든 행동, 사고, 욕망은 차원 높은 형태의 자극에 의해서 트리거(trigger)되어 반사되는 것이라고 한다. 인간의 경우는 그것이 더 차원 높은 형태의 자극에 반응할 뿐이라는 것이다. 행동주의에 따르면 마음 (mind)은 수동적인 연상 메카니즘 (passive associative mechanism)의 사소한 개념일 뿐이다. 행동주의가 지금의 행위기반 로보틱스(behavior-based robotics)나 embodded AI의 원조가 아닐까 싶다.


1900~1950

1910 ~ 1913

- Bertrand Russell 와 Alfred North Whitehead 가 형식 논리학에 혁신을 가져온 수학 원리(Principia Mathematica) 를 출간하다.수학의 원리를 논리학의 원리 [자동률:A＝A, 모순율:∼(A＝B∧A≠B), 배중률:A=B∨A≠B] 및 집합과 논리의 관계로 환원시킬 수 있다는 전제하에 수학의 전체계를 공리론적으로 재구성하려는 노력을 기울여 만든 책으로, 근세 기하학의 선구적 구실을 하였다

1923

- 로봇(robot)의 단어는 1920년 체코의 극작가 카렐 차펙(Karel Capek)이 발표한 희곡 '로섬의 만능 로봇'(R.U.R., Rossum's Universal Robot)에서 처음 사용되었다. 그 뜻은 체코슬로바키아어 로보타(robota)라는 단어로 이는 '노예'라는 뜻과 강제 노동이라는 뉘앙스가 들어있다고 한다.

1928

- John von Neumann 이 최소 최대 정리 (Mini-Max Theorem) 를 고안하였는데, 그것은 나중에 게임 프로그램을 위한 기초로서 사용되었다.

1937 : 튜링 기계 (Turing Machine)

- Alan Turing 이 튜링 기계 (Turing Machine) 을 고안해 내다. Turing 은 컴퓨터로 하여금 생각할 수 있게 만들 수 있다는 것을 의심하지는 않았다. Alan Turing 과 Alonzo Church 는 처치-튜링 명제 (Church-Turing Thesis) 를 발표하여, 인간이 해결할 수 있는 모든 문제는 algorithm 들의 집합으로 표현할 수 있다고 주장하였다.

1941

- Alonzo Church, lamda 계산법 해설서 발행, 훗날 John McCarthy 가 이것을 이용해 Lisp을 정의한다.

1943

- Warren McCulloch & Walter Pitts 가 "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity"을 출간하여 신경망의 기초를 세우다. 그들은 신경망 (Neural Network) 이 어떻게 계산과정을 수행하는지를 feedback loop을 사용하여 보여주었으며, 뉴런이 서로 시냅스에 의해 연결되어 있는 모델을 제안하였다. 그리고 뉴런은 ‘충분한 자극을 제공하는 하나의 명제’ 라고 개념적으로 정의하였다. 심리학자나 철학자들의 전유물이었던 인간의 사고 과정을 최초로 연결망을 통해 모델화했다는 점에서 AI 역사상 매우 의의가 크다
- Arturo Rosenblueth, Norbert Wiener 와 Julian Bigelow 가 한 문서에서 "cybernetics" 라는 용어를 처음 만들다.
- Emil Post 가 재기록 규칙 (일반화된 문법 규칙) 을 토대로 계산을 정의하다. 재기록 규칙은 결국 언어학에서는 변형 문법의 기초가, 컴퓨터과학에서는 규칙기반 전문가시스템 (Rule-base Expert System) 의 기초가 된다.

1945~1956

- Symbolic artificial intelligence 가 특별한 분야로 주목받다. 그것은 Norbert Wiener 가 cybernetics 분야에서 생물과 공학계에서 feedback 의 수학적 이론을 발명한 것에 영향을 받았다. 그것은 지능이라는 것이 goal을 이루기 위한 정보의 처리(feedback) 이라는 개념을 명확히 하였다.

1948

- Nobert Wiener 가 Cybernetics를 출간하였는데 그것은 정보 이론에 이정표가 된 책이다. "Cybernetics"는 "동물과 기계사이의 제어와 대화의 과학 (the science of control and communication in the animal and the machine)" 을 의미한다.
- Cal Tech에서 '행동에서의 지적 메카니즘' 을 주제로 한 학술회의 개최. John von Neumann 의 것을 포함해 self reproducing machine 에 대한 논문들이 발표됨

1949 : Hebb의 학습 규칙 (Hebbian learning rule) 정의

- Donald Hebb 는 뉴런간의 연결 정도를 변화시킬 수 있는 학습 규칙을 제안하여 “Hebb의 학습 규칙 (Hebbian learning rule)”이라 정의하다. Hebb 은 《The Organization of Behavior》라는 책에서, 신경 시스템은 기존의 synapse 를 이용하여 synapse 를 스스로 재구성하며, 그 구체적 재구성 방법으로 '신경세포 A 가 계속적으로 신경세포 B 의 활성화에 기여한다면 신경세포 A 와 B 사이의 synapse 는 증가된다' 라는 가설을 제시하였다. 'Hebb 의 학습법칙' 은 이 후 많은 신경망 연구에 영향을 끼쳐, 현재 많은 신경망 모델의 학습이 이에 직접 또는 간접으로 기초하고 있다.

1950 : 튜링 테스트 (Turing Test), 로봇의 3원칙 소개

- Alan Turing 이 "Computing Machinery and Intelligence" 를 출간하여 지능적 행동의 테스트를 위한 조작 방법으로서 튜링 테스트 (Turing Test)를 소개함. 즉 어떤 단말기에서 입력을 하는 것이 컴퓨터일 수도 있고 사람일 수도 있는 숨은 상대와 메시지를 교환하는 경우, 그 상대가 사람인지 컴퓨터인지 구분이 안된다면, 컴퓨터가 지능을 보여준 셈이라고 판단함.
- Isaac Asimov 가 "I, Robot" 을 출간하여 three laws of robotics 를 소개하다.


1950~1970

1951

- Marvin Minsky 와 Dean Edmonds가 미로를 통과하는 쥐(rat finding)을 시뮬레이션한 최초의 인공 신경망(Neural Network)을 구현함

1955

- Allen Newell, J.C. Shaw, Herbert Simon 가 최초의 AI 프로그램 Logic Theorist (LT) 를 선보이다. 그것은 수학 문제를 풀기위한 것이며 추론 프로그램으로서 비수치적으로 사고하는 컴퓨터 프로그램이라고 소개하였다. 그것은 searching, goal-oriented behavior, application of rules 을 복합하여 사용한 정리를 증명했다. 그것은 IPL 언어로 list processing technique을 사용하여 만든 것이다.
- Allen Newell, Herbert Simon, J.C. Shaw 이 최초의 AI 언어 "IPL (Information Processing Language)" 을 만들다. 그것은 Logic Theorist를 만들기 위해 개발한 새로운 컴퓨터 언어이다. 그것은 associative memory 를 흉내내어 관련된 정보의 조각들 사이에 포인터를 제공하며, 상호작용하는 심벌 구조를 생성, 변화, 파괴하는 기능이 제공되었다.

1956 : "Artificial Intelligence" 라는 용어가 생김

- Dartmouth 대학에서 thinking machine 에 관한 2 달 간의 여름 회의가 열렸는데 John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon, Nathaniel Rochester, Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Herbert Simon, Allen Newell 등이 참여하였지만 AI 에 관한 일치된 견해를 보이지는 못했다. ... (A PROPOSAL FOR THE DARTMOUTH SUMMER RESEARCH PROJECT ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
- John McCarthy 가 Dartmouth conference에서 "Artificial Intelligence" 라는 용어를 새로 만들다. 그 용어는 그 회의의 주제이기도 했다.
- Stanislaw M. Ulam 이 "MANIAC I" 을 개발하였는데 그것은 인간을 이긴 최초의 chess program 이다.

1957

- Newell 과 Simon 은 "수단 목표 분석 (Means Ends Analysis)" 를 포함하는 General Problem Solver (GPS)를 만들다. Means-ends analysis 는 여러 가지 factor를 변화시켜 바람직한 결과와 예상되는 결과 사이의 차이를 줄여나가게 한다. GPS 와 그후의 AI 프로그램은 실제로는 문제해결능력에 한계를 보이는데, 그 이유는 프로그래머가 규격화된 방법으로 계속 정보를 제공받아야 하고 새로운 문제를 정의해야만 하기 때문이다. 그렇지 않으면 문제해결에 거의 도움을 주지 못한다. 이것은 오늘날에도 여전히 문제로 남아있다.
- Herbert Gelernter 와 Nathan Rochester (IBM) 가 기하학에서의 Theorem Prover 를 만들다. 그것은 탐색 (Search) 에서의 Pruning 을 사용하여 10 억개의 alternative (기하 정리의 3단계 증명을 위해) 를 단 25 개 까지 줄였다. 그는 "model referencing."을 최초로 사용한 것이다. 그것은 전형적인 경우에 도형의 형태에서 semantic model을 사용하였다.
- MIT의 언어학자인 Noam Chomsky 는 저서 "Syntactic Structures" 에서 언어는 그 의미를 참조하지 않고도 분석될 수 있다고 주장하였다. 달리 말하면 syntax 는 semantics 로부터 독립적이라는 것이다. 이러한 개념은 AI 연구자들을 흥분시켜 마치 지식이 그 의미하는 바를 몰라도 표현되고 분석될 수 있는 것처럼 받아들여 졌다. 그러나 이러한 개념은 인간의 언어에는 잘 적용되지 않는다는 것을 경험적으로 보여주어왔다.

1958 : LISP 개발

- John McCarthy 와 Marvin Minsky 가 MIT 에 AI Lab 을 만들다.
- DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) 설립되다.
- John McCarthy 가 MIT에서 LISP 을 만들다. 그것은 초기 AI 언어 IPL을 대체하였고, 1962년에 개발된 COMIT 와 상대하여 널리 사용되었다.

1960

- Margaret Masterman 과 동료들은 Cambridge에서 기계번역을 위해 semantic nets 를 설계하다.

1961

- 엔지니어인 Mortimer Taube 가 최초의 anti-AI 서적 "Computers and Common Sense: The Myth of Thinking Machines." 을 출간하였으나 큰 주목을 받지는 못했다.
- James Slagle 가 MIT 에서 박사논문으로 최초의 symbolic integration program 인 SAINT 을 만들다. 그것은 Lisp 으로 쓰여졌으며 대학 신입생이 calculus problems 을 해결하는 프로그램이다.

1962 : 퍼셉트론 탄생

- Frank Rosenblatt는 학습 알고리듬이 입력과 일치하는 해당 출력을 산출하기 위해 뉴런간의 연결 강도를 조절하여 수렴한다는 유명한 퍼셉트론 수렴이론(perceptron convergence theorem)을 발표. Rosenblatt는, 1958년 발표된 <The perceptron : a probabilistic model for information storage and organization in the brain> 이라는 논문과 1962년에 발표된 《Principles of Neurodynamics》라는 책에서, 신경세포와 유사한 단순 계산기능을 갖는 요소로 구성된 입력층과 출력층을 갖는 퍼셉트론 (Perceptron) 이라는 신경 시스템의 모델을 제시하고, 입력과 출력 사이의 synapse 를 출력층의 제곱오차가 최소가 되는 방법으로 학습시킬 수 있음을 보여 주었다.
- 최초의 산업용 로봇회사인 Unimation 설립되다.
- Arthur Samuel (IBM) 이 최초의 게임 프로그램을 만들었는데 그것은 checker 게임이었다. 그것은 기계 학습 (Machine Learning) program 이었으며 세계 챔피언을 이길 정도로 훌륭했다.

1963

- Thomas Evans 가 MIT 에서 Marvin Minsky 지도로 박사학위 과정에서 프로그램 ANALOGY 을 만들다. 그것은 IQ 테스트에 나오는 것과 유사한 기하학 문제를 푸는 것으로서 과거의 기하학 패턴을 가지고 현재의 패턴을 연관시키는 문제이다.
- Stanford 대학에 John McCarthy 가 AI lab 을 설립하다.
- M. Ross Quillian 이 지식표현 수단으로서의 semantic networks 을 소개하다.
- Marvin Minsky 가 역사적인 논문 Steps Towards Artificial Intelligence을 발표하다.

1964

- Daniel Bobrow 의 MIT 박사학위 논문에서 (tech.report #1 from MIT's AI group, Project MAC) 프로그램 STUDENT 가 고등학교 algebra word problems을 정확히 풀 수 있을 정도로 자연어를 이해할 수 있다는 것을 보여주었다
- Bert Raphael 의 MIT 박사 논문에서 SIR program 이 질의 응답 시스템 (Question Answering System) 을 위한 논리적인 지식 표현의 능력을 가지고 있음을 보여주다.

1965 : ELIZA 개발

- 철학자 Hubert Dreyfus와 수학자 Stuart E. Dreyfus 형제가 AI를 강하게 비판하는 문서인 Alchemy and AI를 그들이 관여하는 RAND Corporation에서 출간하다.
- John A. Robinson 이 기계적인 증명 과정인 Resolution Method를 발명하였는데, 그것은 프로그램이 하나의 지식표현 언어로서 형식논리를 가지고 효율적으로 작업할 수 있게 해주는 것이었다.
- Joseph Weizenbaum (MIT) 이 영어로 대화하는 프로그램인 ELIZA 를 만들다.
- Bruce Buchanan, Edward Feigenbaum, Lederberg 가 DENDRAL 전문가시스템 프로젝트를 시작하다.
- Carnegie Mellon University 의 Robotics Institute 가 Raj Reddy 가 주도하여 설립되다.

1966

- Ross Quillian 이 박사 논문으로 Carnegie Institute of Technology (지금의 CMU) 에서 의미망 (Semantic Network) 을 발표하다.
- 기계 번역에 대한 부정적인 보고로 인해 National Research Council 에서의 지원이 끊겨 수년동안 자연어 처리와 관련된 작업을 중단하다.

1967

- Joel Moses 가 MIT에서 박사 학위를 위해 적분 문제에서 symbolic reasoning 의 힘을 보여주다. 그것은 수학에서 최초의 성공적인 지식베이스 프로그램인 Macsyma 를 통해서 이다.
- Richard Greenblatt 이 MIT 에서 지식베이스의 체스(chess) 프로그램인 MacHack을 만들어서 토너먼트에서 C class에 배정받다. 또한 철학자 Hubert Deyfus 와 대결하여 이기다.

1968 & 1969

- Terry Winograd 가 Seymour Papert 의 지도하에 SHRDLU 을 만들다. SHRDLU 은 질의 응답시스템으로 쉬운 영어로 대화하여 화면의 로봇팔로 블록을 옮기는 것이다. 실제로는 많은 한계를 보이는데 왜냐하면 인간이 상식이라고 부르는 많은 양의 지식을 가져야 하기 때문이다.

1969 - 1974

- Roger Shank (Stanford)가 개념의존 이론 (Conceptual Dependency Theory)을 개발하다. 단어가 또 다른 의미를 가질 때 원래의 의미로부터 쉽게 추론할 수 있다. 그러나 여러 사건이 연속되어 복잡한 의미를 다룰 때는 부적절한 이론이다. 단지 말해지는 것에서만 추론할 수 있다.

1969

- 이동 로봇 SHAKEY가 Stanford에서 조립되다.그것은 블락(block)이 있는 8개의 방을 돌아다니고 간단한 영어 명령을 수행할 수 있다.
- International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 가 최초로 Stanford에서 열리다.
- Marvin Minsky 와 Seymour Papert 가 출간한 책 "Perceptrons" 에서 single-layer neural networks 의 한계를 설명하다. 지능화된 행동을 생성하기 위해 사용되는 기본 구조상에서의 한계로 인해 불가능한 사실을 학습하려고 한다는 점이 문제가 되어 신경망이 한동안 침체기를 맞이하게 된다. 그 책에서 perceptron 모델이 선형 분리 기능 밖에 없고 많은 실제 문제를 해결하지 못한다는 것을 증명하였다. 그후 1980년대 다층 신경회로망이 도입되어 이 문제를 해결함으로써 다시 활기를 띠게 되었다.
- John McCarthy와 Patrick Hayes 이 "AI 관점에서의 철학적 문제" 를 발표하여 AI가 어떻게 진행될지를 재검토하다. 그들은 철학자들이 2500 년에나 실현될 것이라는 견해를 무시했다. 극복해야 할 2가지 문제가 있는데, 첫째는 frame problem (actions change only the truth values of some facts, but almost everything else remains unchanged), 둘째는 qualification problem (with the impossibility of listing all the preconditions required for a real-world action to have its intended effect.) 문제들이다.

1970 : PROLOG 개발

- Jaime Carbonell 가 SCHOLAR 프로그램을 개발하였는데, 그것은 지식표현 방법 semantic net 에 기초한 computer aided instruction을 위한 interactive program 이다.
- William Wood (Bolte), Beranek & Newman (Boston)가 자연어 이해를 위한 표현방법으로서 Augmented Transition Networks (ATN) 을 발표하다. 문법해석 과 의미해석을 섞어서 "The beach is sweltering" 와 "The boy is sweltering" 같은 문장의 의미의 차이를 식별할 수 있게 된다.
- Alain Colmerauer가 AI 언어 PROLOG를 개발


1970~1980

1971 : STRIPS 개발

- Kenneth Colby 가 편집증 (paranoid) 치료를 위한 컴퓨터 시뮬레이션 PARRY 를 만들다.
- Nils J.Nilsson 과 Richard Fikes 는 최초의 계획시스템 (Planning system)인 STRIPS 를 개발하다. ("STRIPS: A New Approach to the Application of Theorem Proving to Problem Solving,")
- DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) 에서 구어 이해 (Spoken Language Understanding) 를 위한 SUR (Speech Understanding Research) projects를 시작하다. 그것은 HEARSAY, HARPY, HWIM 프로그램의 등장을 예고하는 것이다.

1972

- Edward H. Shortliffe (Stanford 의학박사, Bruce Buchanan 지도) 와 동료들이 MYCIN (Dendral expert system)을 만들다. 감염성 혈액 질환을 진단하고, 환자 체중에 따라 항생제를 처방하는 전문가 시스템이다. 그들은 또한 rule 들이 어떻게 적용되는지에 대한 로직을 포함하는 추론 엔진을 지닌 최초의 전문가 시스템 shell EMYCIN 을 만들다. MYCIN 은 또한 확률적 rule (probabilistic rule) 을 처리할 수 있는데 그것은 DENDRAL 에서는 할 수 없었던 것이다. MYCIN 은 인간 의사보다 더 좋은 결과를 보이기도 했다. 제작 중의 발생한 어려움은 인간 전문가의 지식을 추출하여 rule 로 만드는 것이었으며 그것은 지식공학 (Knowledge Engineering) 이라고 나중에 불리게 된다.
- Hubert Dreyfus 는 그의 저서 "Alchemy and AI" 을 확장하여 더 공격적인 anti-AI book 인 "What Computers Can't Do."을 출간하다.
- Alain Colmerauer 과 Phillipe Roussel 가 컴퓨터 언어 Prolog (PROgrammation en LOGique)를 만들다. 그것은 Horn 절 형식으로만 쓰여지도록한 논리 문장 (예를 들면 IF...THEN) 을 강화하기 위해 1974 년에 개정되었다. PROLOG는 LISP이 지배한 미국 이외의 지역에서는 가장 선호하는 AI 언어가 되었다.
- Terry Winograd 가 MIT 박사 논문에서 어린이의 제한된 블록 세계에서 컴퓨터가 영어 문장을 이해하는 것을 보여주다. 그것은 자연어 이해 프로그램 SHRDLU 로서 영어로 문서화된 명령을 수행하는 로봇 팔을 가지고 있다.

1973

- James Lighthill 경 (Cambridge 대학의 응용수학의 Lucasian Chair) 이 영국 정부에 대부분의 AI 연구를 위한 재정지원을 중단할 것을 충고하는 보고를 하다.

1974

- DARPA에서 MIT, Carnegie Mellon, Stanford의 AI 연구에 대한 재정 지원이 실망스런 연구 결과에 따라 크게 삼각되다.

Earl Sacerdoti 이 최초의 planning program 중의 하나인 ABSTRIPS를 개발하였으며 hierarchical planning 기술을 개발하다.

- SUMEX-AIM network (Stanford University Medical Experimental Computer for Artifical Interlligence in Medicine) 이 설립되었는데 그것은 의학에 AI를 응용하기 위한 것이다. Stanford 의 Edward Feigenbaum 과 Joshua Lederberg 에 의해 추진되어 과학에서의 협동을 위한 ARPAnet 의 힘을 보여주다.
- Paul Werbos 가 역전파 (Back-propagation) algorithm을 고안하였는데 그것은 multilayer neural networks을 가능하는 것이다. 그리고 simple Perceptrons 을 능가하는 classification 수행 능력을 가진 것이다. Back-propagation 은 1980 연대 초에 David Rumelhat 와 David Parkewas에 의해 독자적으로 재 발견된다.

1975

- Marvin Minsky 가 "A Framework for Representing Knowledge," 을 출간하다. 그는 "AI 와 심리학에서 대부분의 이론들의 구성요소들이 설명하기에는 너무 상세하고, 국소적이며, 비조직화 되어있는데, 그것은 상식적인 사고의 영향 때문이다" 라고 하였다. 그는 "frames" 이라는 용어를 제안하여 그 속에 예상되는 속성 ("markers")을 가진 features (소위 "terminals")를 표현하였다. frames 은 시스템내에서 서로 그룹으로 나뉘고 연결될 수 있다. 예를들면 "집"을 표현하기 위해 벽, 창문, 현관, 지붕과 같은 features를 사용하여 frame matching 에 의해서 진짜 집을 인식하는데 사용된다. 집과 다른 frame 즉 가게, 교회, 학교 등이 모여서 하나의 town 시스템을 구성한다. 이러한 지식표현 수단으로서의 frame 이론을 발표하여 큰 반향을 일으켜 schema 와 semantic link 에 관한 많은 idea를 유도하게 된다.
- Meta-Dendral learning program 의 결과로, 최초의 컴퓨터에 의한 과학적 발견이 관련 잡지에 수록되는 화학분야에서의 새로운 결과(some rules of mass spectrometry)를 낳았다.

1976

- Douglas Lenat 이 Stanford 박사논문으로 AM (Automated Mathematician) program을 발표하여 discovery model (loosely-guided search for interesting conjectures) 을 시연하다. 그것은 그 자신이 number theory 를 rediscover 하는 프로그램 이었다. 그것은 일련의 초보적인 idea, 즉 실험정신과 정확성(a sense of experimentation, and a sense of rightness of good discoveries to guide its activities)을 결합한 것이었다. 이를 위해 많은 rule (또는 heuristics) 로서 표현되었다. 처음의 드라마틱한 성공에도 불구하고, 곧 새로운 number theory 를 발견하는데 한계에 이르렀다. Lenat 는 주어진 heuristics 에 한계가 있었기 때문이라는 것을 깨닫고, 스스로 새롭고 유용한 heuristics 를 발견하도록 창조할 필요성을 느끼게 되었다. 5년의 연구끝에 그러한 능력을 새로이 갖춘 프로그램 EURISKO 를 개발했다. EURISKO 은 사용한 heuristics의 성능을 추적해서 잘못 수행되는 것은 배제하고 더 잘 수행되는 것은 수정하고 개선시켰다. 그 프로그램은 3D computer chips 의 설계를 개선하는데 성공적으로 사용되었다.또한 space-war game, Traveller TCS game 에서도 스스로 배우는 혁신적인 접근 방법으로 1982, 1983 연도 게임 챔피언 자리에 올랐다.
- Randall Davis 이 Stanford 박사 논문에서 meta-level reasoning 능력을 시연하다.
- Greenblatt 최초의 LISP machine 인 "CONS"을 만들다.

1977

- Roger Shank가 개념의존 이론 (Conceptual Dependency Theory) 를 발전시켰는데, 그것은 scripts (사건이 일어난 전형적인 순서에 대한 간략한 이야기들, 어떤 사건도 생략하지 않음...) 를 사용하고, 사람들이 말한 이야기를 이해하고 추론을 통해서 그 이야기에 대한 질문에 답을 할 수 있도록, 사람들의 계획과 목표에 대한 지식을 사용해서 이루어 진 것이다. 이러한 결합은 Janet Kolodner's CYRUS 같은 언어해석 프로그램의 성공을 이끌었다. 그것은 스스로 Cyrus Vance 처럼 사고하는 것으로서, 신문기사를 보고 그의 일상에 대해 학습하게 되어, Vance 의 부인과 이스라엘 수상 Begin 의 부인이 배우자들이 초대될 것이라는 사회적 행사에서 만났다는 것을 어림잡아 추측하기도 (surmise) 했다. 이것은 실제로 일어난 일이다.

1978

- Tom Mitchell 이 Stanford에서 개념형성 프로그램의 탐색 공간(search space of a concept formation program)을 묘사하는 버전 공간 (Version Space) 의 개념을 발명하다.
- Herbert Simon 이 노벨 경제학상을 받다. "satisficing" 이라고 알려진 AI 의 기초중 하나인 bounded rationality 이론으로 수상한 것이다.
- MOLGEN 프로그램이 Stanford에서 Mark Stefik 와 Peter Friedland 에 의해 만들어져, 지식의 객체 지향 표현(object-oriented representation of knowledge) 으로 유전자 복제 (gene-cloning) 실험을 계획하기 위해 사용될 수 있다는 것을 보여주다.

1979

- Rete Algorithm? for fast pattern matching (Forgy), AI의 상업화 시작
- Bill VanMelle의 Stanford 박사논문에서 그가 만든 EMYCIN program 에서 추론의 스타일과 MYCIN 의 지식 표현의 일반성을 보여주다. 그것은 그 후의 많은 상업용 전문가시스템 shell 의 모델이 되었다.
- Jack Myers 와 Harry Pople 이 Pittsburgh 대학에서 INTERNIST 를 개발하였는데, 그것은 지식베이스 의료진단 프로그램으로서 의사 Myers 의 임상지식에 기초한 것이다.
- Cordell Green, David Barstow, Elaine Kant 와 Stanford 동료들이 automatic programming을 위한 CHI system 을 시연하다.
- Hans Moravec 이 Stanford Cart 를 만들었는데 그것은 최초의 컴퓨터 제어 autonomous vehicle 이며 chair-filled room and circumnavigates the Stanford AI Lab을 성공적으로 주행하다.
- Drew Mcdermott 와 Jon Doyle (MIT) 와 John McCarthy (Stanford)가 공동으로 non monotonic logics 와 formal aspects of truth maintenance 에 관한 출간 작업을 시작하다.
- Raj Reddy 가 Carnegie Mellon University 에 Robotics Institute 를 설립하다.
- MYCIN이 의사만큼 훌륭한 결과를 보인다고 Journal of American Medical Assoc 에 보고되다.
- backgammon 세계 챔피언인 이태리의 Luigi Villa 가 컴퓨터 프로그램에 패배한 최초의 보드게임 세계챔피언으로 기록되다. 그 프로그램은 CMU 의 Hans Berliner 가 만든 것이다. 그 프로그램은 말의 움직임이 올바른지를 측정하는 weighted set of criteria를 평가하여 말이 이동한다. backgammon 에서는 너무나 많은 경우의 수가 있기 때문에, chess에서 사용되는 방법인 가능한 미래의 말의 움직임이나 대응중에서 탐색 방법(alternative process of searching)을 사용하지 않았다.


1980~1990

1980

- American Association for Artificial Intelligence (AAAI)의 첫 모임이 Stanford 에서 열리다.
- Lee Erman, Rick Hayes-Roth, Victor Lesser, Raj Reddy 이 HEARSAY-II 언어 이해 시스템을 위한 프레임웍으로서 blackboard model (Blackboard System) 을 처음으로 묘사한 서적 출간하다.
- 상업용 AI 제품이 단지 몇 백만 달러의 시장을 형성하다. fuzzy controller의 최초의 산업 응용제품이 덴마크 시멘트 제조업자 F.L. Smidth & Co. A/S에 의해 만들어져서 위험하고 복잡한 과정인 cement kiln(가마솥,화로)의 동작을 조절하는 일을 수행하다.
- 상업용 전문가시스템인 Dipmeter Advisor 의 프로토타입이 만들어지다.

1981

- Danny Hillis 초병렬 구조의 connection machine을 디자인 하다. 이것은 AI에 새로운 가능성을 부여하였으며 그는 Thinking Machines사를 설립한다.
- Lisp machines (Xerox, LMI, Symbolics 에서 만듬) 이 상업용으로 이용되다. 동일한 family의 언어들인 Machine Lisp, MacLisp, NIL, S-1

Lisp, Spice Lisp, Scheme의 뿌리로서 Common Lisp이 정의되다.

1982

- John Hopfield (Cal tech)는 단순한 neuron들의 network이 어떻게하여 계산능력을 가지게 되는지를 보여주었다. 그로인해 신경망이 다시 소생하게 되었다. 많은 뜻있는 연구자들이 새로운 시대를 준비하는 대열에 참가하여, 1980년대는 신경망의 부활기로 자리잡게 되었다. 홉필드의 논문 <Neural networks and physical systems with emergent computational abilities> 과 연속 함수형 변형인 논문의 방법론이 학문적으로 완전히 새로운 것만은 아니다. 그러나 이들 논문이 그 전까지 수학자나 심리학자 등에 의해 이론 연구에 치우쳐 왔던 신경망 연구를 공학적 관점에서 접근할 수 있는 계기를 마련하였다는데 더 큰 의의가 있다.
- 영국 정부가 첨단 IT에 대한 "Alvey Report" 를 출간하여 AI 특히 전문가시스템의 붐을 일으켜 여러 산업에서 사용되었다.

1983

- CMU 에서 Allen Newell 와 John Laird & Paul Rosenbloom가 SOAR 에 관한 논문을 완성하다.
- James Allen 이 최초로 널리 사용된 시간 사건의 공식화(formalization of temporal events) 를 위한 Interval Calculus를 발명하다.
- Feigenbaum & McCorduck 이 The Fifth Generation (massive parallel processing) 을 출간하다.

1984

- GE 에서 은퇴를 앞둔 전문가 David Smith 이 전기 기관차 고장 진단 지식을 이용한 전문가 시스템을 만들었다. 소위 Diesel Electric Locomotive Troubleshooting Aid 라고 불리운 것으로서 고장의 80%를 진단하고 수리방법을 제공한다.
- Douglas Lenat 가 MCC 에서 CYC 프로젝트 (Cycorp) 를 시작하다.
- 일본 와세다 대학에서 만든 로봇 "Wabot-2" 가 음악 악보를 읽고 오르간을 연주하다.

1985

- MIT의 Media Lab 이 Jerome Weisner 와 Nicholas Negroponte 에 의해 설립되어 컴퓨터과학, 사회학, AI 의 응용과 상호작용에 관한 연구에 공헌하다.
- 신경망이 널리 사용되게 되었는데 그것은 1974년에 Paul Werbos 가 처음 서술한 역전파 (Back-propagation) 알고리즘 덕분이다.
- Speech system이 많은 단어를 가지게 되고 연속적인 언어 인식과 화자 독립(speaker independence)의 능력을 가지게 되다.
- 자동 회화 프로그램 (autonomous drawing)인 아론(Aaron)이 Harold Cohen 에 의해 만들어져서 AAAI National Conference에서 시연하다 (10년 이상의 작업과 주요 발전의 결과).
- Teknowledge 사가 LISP 과 PROLOG 를 포기하고 C 언어를 사용하다.
- C++ 언어가 등장하다.
- Marvin Minsky 가 'The Society of Mind' 를 출간하여 마음에 관한 이론을 선보였는데, 그것은 지능이라는 것이 계층구조의 최하위 레벨에서 간단한 메카니즘을 가진 마음들의 계층 (hierarchy of minds) 의 적절한 조직의 결과라는 것이다.
- CLIPS expert system tool (NASA)

1986

- McClelland & Rumelhart 가 "A general framework for parallel distributed processing(PDP)" 에서 신경망을 이용한 정보처리 모델 (PDP 모델)을 발표하다.
- 신경망이 산업에 등장하기 시작함
- OCR 이 1 억불의 산업으로 성장하다.
- Paperback Software 에서 VP Expert (전문가시스템 툴) 를 만들어 99 에 판매하다.

1987

- Etienne Wenger 가 "AI and Tutoring Systems: Computational and Cognitive Approaches to the Communication of Knowledge," 을 출판하였는데 그 책은 지능적 교육 시스템 (Intelligent Tutoring System) 발전의 이정표가 되었다.
- Marvin Minsky 가 " The Society of Mind"를 출간하였는데 그것은 서로 협력하는 agent 들의 집합으로서의 마음(mind) 을 이론적으로 묘사한 것이다.
- 1,900 개의 전문가시스템들이 사용된다.
- AI 에서 (로봇을 제외하고) 14억 달러, 자연어 처리에서 약 8천만 달러, Robotic-vision 에서 3억 달러 의 산업이 되다.
- DEC 사의 전문가시스템 "XCON" 이 만개의 룰을 사용하여 300명의 사람이 하는 작업을 대신하다.
- "AI 의 겨울"; Lisp-machine 시장이 포화 상태에 이르다.
- 일본에서 자동 지문 식별기(Automated Fingerprint Identification System)를 개발하다.

1988

- 일반 플랫폼에서의 Common Lisp 개발 환경이 Lisp machines상에서와 경쟁할 정도로 되다. (예를들면 native CLOS, preemptive multitasking, full suites of integerated tools,등등)
- 386 chip을 사용한 PC가 LISP machine과 경쟁할 정도의 속도를 내다.
- 전문가시스템 (Expert System) 이 4억 달러의 수입을 가져오다.
- Minsky 와 Papert 가 "Perceptrons" 의 개정판을 출간하여 지능적 신경망 기계의 최신발달을 논하다.

1989

- CMU의 Dean Pomerleau 이 ALVINN (Autonomous Land Vehicle in a Neural Network)을 만들었는데, 그것은 장거리를 컴퓨터 제어하에 해안선을 따라 스스로 주행하도록 만들어졌다.


1990~

1992

- Apple Computer가 프로그래밍의 미래를 위한 비전으로서 Lisp family 에 속하는 언어 Dylan 을 소개하다.
- Apple Computer 가 최초의 hand-held computer 인 personal digital assistant (PDA) 를 소개하다.
- Gerry Tesauro가 만든 세계 챔피언급 backagmmon 프로그램인 TD-Gammon 이 강화 학습 (Reinforcement learning) 을 사용한 것이 충분히 강력하다는 것을 보여주다

1994

- ANSI Common Lisp 이 최초의 ANSI-standard OOPL 이 되다.
- MIT에서 Rodney Brooks 와 그의 동료들이 COG Project 를 수행하여 humanoid robot 을 구축하는데 중요한 진보가 있었다.

1997

- Deep Blue (초병렬 32-node IBM RS/6000 supercomputer)가 체스 세계 챔피언 Gary Kasparov를 이김
- 최초의 공식적인 Robo-Cup 축구 경기가 table-top matche 형식으로 열리다.
- MIT의 AI lab에서는 Intelligent Room 과 Emotional Agents 를 선보이다

adaptive network에서의 mobile 과 stationary computers를 연결하는 Oxygen 프로젝트가 MIT에서 이루어졌다.

- Dragon Systems 에서 최초의 continuous-speech dictation software product 인 Naturally Speaking 을 소개하다.

1998

- Advanced Investment Technologies 같은 투자 회사가 evolutionary algorithms 와 neural net 을 사용하여 투자 관련 의사 결정을 행하다.
- United Airlines 예약과 같이 고객과 전화로 대화 (verbal dialog) 가 가능한 자동화된 시스템에 의해 일반적인 사무처리가 이루어지다.
- Dictation Division of Lernout & Hauspie Speech Products (이전에 Kurzweil Applied Intelligence) 에서 자연어 명령을 이해하는 능력을 가진 최초의 continuous-speech-recognition program 인 Voice Xpress Plus 을 소개하다.

2000

- MIT의 Cynthia Breazeal 이 감정을 얼굴에 표현할 수 있는 로봇 KISMET을 묘사하는 Sociable Machines에 대한 논문을 발표하다.
- Nomad 로봇이 운석을 찾기위해서 북극 지역에 원격 탐색을 수행하다.


위 자료들은 aistudy.com에서 발췌하였고, 기존 내용들을 좀 더 인공지능 관련 정보들만 추려내어 정리하였음을 알려드립니다.