AI 역사에는 두 번의 긴 겨울이 있었습니다. 기대가 현실을 크게 앞서다가 실망이 쏟아진 시기입니다. 마치 새로운 항암제가 과대 광고되다가 임상 시험에서 실패하면 연구비가 끊기는 것처럼 말이죠.

두 번의 AI 겨울 타임라인

시기	이름	원인	결과
1974~1980	1차 AI 겨울	퍼셉트론의 XOR 문제 한계 폭로	미·영 정부 AI 연구비 대폭 삭감
1987~1993	2차 AI 겨울	전문가 시스템의 실용성 한계 노출	전용 AI 하드웨어 시장 붕괴

1차 AI 겨울 (1974~1980)

1958년 퍼셉트론이 등장했을 때, 뉴욕 타임스는 “기계가 걷고, 말하고, 볼 것”이라고 보도했습니다. 과학자들은 10년 안에 인간 수준 AI를 만들 수 있다고 큰소리쳤습니다. 하지만 1969년 민스키와 페퍼트가 XOR 문제를 퍼셉트론이 풀 수 없음을 수학적으로 증명했습니다. 투자자들이 등을 돌렸습니다.

2차 AI 겨울 (1987~1993)

1980년대에는 “전문가 시스템”이 유행했습니다. 의사의 지식을 if-else 규칙으로 프로그래밍하는 방식이었습니다. 처음엔 잘 작동하는 것 같았습니다. 하지만 실제 세계는 규칙으로 다 담을 수 없었습니다. 유지보수 비용이 폭발했고, 시장이 붕괴했습니다.

두 번의 겨울에서 살아남은 사람들

인물	겨울 동안 한 일	훗날 기여
Geoffrey Hinton	조용히 신경망 연구 지속	역전파 알고리즘 부활, 딥러닝의 대부
Yann LeCun	CNN(합성곱 신경망) 연구	이미지 AI의 기반 기술 개발
Yoshua Bengio	확률적 언어 모델 연구	LLM의 이론적 토대

겨울에도 멈추지 않은 사람들이 봄을 만들었습니다.

지금 AI 붐도 겨울이 올까?

✅ 현재 AI는 과거와 달리 실제 성과가 있습니다. ChatGPT가 수억 명에게 사용됩니다.

⚠️ 하지만 기대가 현실보다 앞서는 건 과거와 비슷합니다. 의료 AI에서 과장된 약속을 주의하세요.

❌ AI 겨울의 교훈: 기술보다 기대가 빨리 달려가면 결국 충돌합니다.

---

더 알고 싶다면

• ChatGPT 탄생까지 — AI 70년 역사를 5분에
• “인공지능”이라는 단어는 누가, 언제 만들었나
• “딥러닝”이라는 이름은 누가 지었나