인공지능은 컴퓨터가 발명되기 전부터 인류의 상상 속에 존재했습니다. 하지만 과학적 실체로서의 시작은 앨런 튜링의 1950년 논문 '계산 기계와 지능'입니다. 그는 기계가 인간과 구별할 수 없을 정도의 대화를 나눈다면 그 기계는 지능이 있는 것으로 보아야 한다는 **'튜링 테스트'**를 제안했습니다.
1956년, 다트머스 컨퍼런스에서 존 매카시, 마빈 민스키 등 천재 과학자들이 모여 '인공지능'이라는 용어를 공식화했습니다. 당시 그들은 "인간 지능의 모든 측면을 기계가 시뮬레이션할 수 있다"고 낙관하며, 몇 년 안에 인간 수준의 AI가 나올 것이라 믿었습니다. 이 시기에는 논리적 추론을 기반으로 한 '기호주의 AI'가 주를 이루었습니다.

초기 AI는 체스나 수학 증명 같은 한정된 규칙 안에서는 뛰어났지만, "길거리를 걷는 것"이나 "언어의 뉘앙스를 파악하는 것" 같은 일상적이고 복잡한 일에는 무력했습니다. 이를 **모라벡의 역설(Moravec's Paradox)**이라 부릅니다. 기술적 한계와 비현실적인 기대감은 결국 투자의 철회로 이어졌고, 1970년대 중반과 1980년대 후반, 두 차례의 **'AI 겨울'**을 맞이하게 됩니다. 그러나 이 시기에도 **전문가 시스템(Expert Systems)**이라는 이름으로 특정 분야(의료 진단, 화학 분석 등)에서 지식을 데이터베이스화하는 시도가 계속되었습니다. 또한, 오늘날 딥러닝의 근간이 되는 '연결주의(Connectionism)' 연구자들이 인공신경망 이론을 묵묵히 발전시켜 나갔습니다.

2000년대 들어 인터넷의 폭발적 성장으로 빅데이터가 형성되고, 그래픽 카드(GPU)를 이용한 고속 연산이 가능해지면서 반전이 일어났습니다. 2012년 이미지넷(ImageNet) 대회에서 제프리 힌튼 교수의 딥러닝 모델 '알렉스넷'이 압도적 차이로 우승하며 전 세계는 딥러닝의 위력을 목격합니다. 이후 2016년 알파고의 승리는 AI가 단순히 데이터를 처리하는 수준을 넘어 고도의 직관적 판단까지 모사할 수 있음을 보여주었습니다. 2022년 등장한 생성형 AI인 ChatGPT는 인공지능이 인간의 고유 영역이라 여겼던 '창작'과 '언어 소통'의 장벽을 무너뜨리는 역사적 전환점이 되었습니다.

2026년 현재, AI는 단순히 묻고 답하는 챗봇을 넘어 스스로 계획을 세우고 실행하는 **'AI 에이전트(Agentic AI)'**로 진화했습니다. 또한 인터넷 연결 없이도 기기 자체에서 고성능 AI를 구동하는 **'온디바이스 AI'**가 대중화되었습니다. 우리는 이제 AI를 '사용'하는 단계를 넘어, AI와 '공존'하는 새로운 문명의 단계에 진입했습니다.