Ch.1 AI와 프로그래밍의 만남
AI란? — 규칙 vs 학습
AI 역사의 주요 마일스톤을 시대순으로 나열한다규칙 기반 AI와 학습 기반 AI의 차이를 설명한다
AI는 언제부터 존재했을까?
ChatGPT가 2022년에 등장해 세상을 놀라게 했습니다. 하지만 AI의 역사는 80년 전으로 거슬러 올라갑니다.
80년이나 됐는데 왜 지금에서야 폭발한 걸까?
규칙을 사람이 짜주던 시대 → 데이터에서 스스로 배우는 시대 로의 전환이 핵심입니다.
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핵심 개념
LLM
대규모 텍스트 데이터로 학습한 언어 생성 AI 모델
트랜스포머
어텐션 메커니즘 기반 신경망 구조, 현대 LLM의 핵심
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핵심 내용
1943년, 최초의 수학적 뉴런 모델이 탄생합니다
1943 McCulloch-Pitts 뉴런 1956 다트머스 회의 — 'AI' 명명 1970s AI 겨울 (XOR 문제) 2017 Transformer 혁명
초기 AI와 현대 AI, 근본적으로 다릅니다
규칙 기반 AI와 학습 기반 AI를 직접 코드로 비교해봅시다
# 🤖 규칙 기반 AI vs 학습 기반 AI
# ── 방법 1: 규칙 기반 (사람이 직접 규칙 코딩) ──
def rule_based_ai(fruit):
if fruit == "사과":
return "빨간색"
elif fruit == "바나나":
return "노란색"
elif fruit == "포도":
return "보라색"
else:
return "모르겠어요" # 규칙에 없으면 실패!
# ── 방법 2: 학습 기반 (데이터에서 패턴 학습) ──
training_data = {
"사과": "빨간색", "딸기": "빨간색", "체리": "빨간색",
"바나나": "노란색", "레몬": "노란색",
"포도": "보라색", "블루베리": "보라색",
}
def learning_based_ai(fruit):
if fruit in training_data:
return training_data[fruit]
# 비슷한 과일 찾기 (간단한 학습!)
return "데이터가 더 필요해요"
# 테스트!
for fruit in ["사과", "딸기", "수박"]:
r = rule_based_ai(fruit)
l = learning_based_ai(fruit)
print(f"{fruit}: 규칙={r} / 학습={l}")현대 LLM(GPT, Claude)의 핵심 아키텍처는?
AI라는 용어는 1956년 다트머스 회의에서 처음 사용되었다
규칙 기반 AI와 학습 기반 AI의 가장 큰 차이는?
AI의 역사
key
핵심 용어
🤖
LLM
대규모 텍스트 데이터로 학습한 언어 생성 AI 모델
🏗️
트랜스포머
어텐션 메커니즘 기반 신경망 구조, 현대 LLM의 핵심
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비교 정리
| 항목 | 규칙 기반 | 학습 기반 |
|---|---|---|
| 방식 | 사람이 규칙 직접 작성 | 데이터에서 패턴을 학습 |
| 예시 | 체스 엔진 (1990s) | ChatGPT, AlphaGo |
규칙 → if/else 코딩 / 학습 → 데이터로 스스로 규칙 발견
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정리 노트
AI란? — 규칙 vs 학습
AI 역사 타임라인
- 1943
- McCulloch-Pitts — 최초의 수학적 뉴런 모델
- 1956
- 다트머스 회의 — 'AI' 용어 최초 사용
- 1970s
- AI 겨울 — XOR 문제로 연구 침체
- 2017
- Transformer 혁명 — 현대 LLM의 시작
규칙 기반 vs 학습 기반
- 규칙 기반
- 사람이 if/else로 규칙을 직접 코딩 (예: 체스 엔진)
- 학습 기반
- 데이터에서 AI가 스스로 패턴 발견 (예: ChatGPT)
- 핵심 차이
- 규칙의 출처 — 사람이 만드느냐 vs 데이터에서 배우느냐
★
현대 LLM(GPT, Claude)은 모두 2017년에 등장한 Transformer 아키텍처 기반!
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시각 자료
다이어그램: py-scene-rule-vs-learn
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핵심 정리
- 11943 뉴런 → 1956 AI 명명 → 2017 Transformer
- 2규칙 기반 ≠ 학습 기반 AI
- 3현대 LLM = Transformer 아키텍처
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