1단계 (1950~1960년대)

처음의 인공지능에 대한 연구는 추론과 탐색을 중심으로 이루어졌다.

추론 : 인간의 사고 과정을 기호로 표현해 실행하는 것

탐색 : 경우의 수를 계산하여 답으로 최적의 수를 파악하는 것

이 시기의 인공지능을 기호적 AI라고 한다.

(연결주의 AI도 연구되긴 했었지만, 기술적 한계로 기호적 AI가 주력)

인간의 두뇌 구조와는 닮지 않았지만, 컴퓨터로 인공지능을 구현할 수 있다는 기반을 제공.

단순한 미로 찾기와 같은 퍼즐을 푸는 정도였다.

하지만 기술적인 문제로 소프트웨어, 하드웨어가 부족하여 한정된 상황의 문제 해결만 가능했었다.

2단계 (1980~1990년대)

기술의 발전으로 기존에 보유하고 있던 지식을 처리할 수 있게 되었다.

컴퓨터에 특정 영역의 지식을 입력하고, 추론하게 한 결과 기계가 해당 분야 전문가 수준의 판단을 할 수 있는 엑스퍼트 시스템이 등장하였다.

그러나 아직도 기술적 한계가 명확했으며 축적된 데이터의 부족으로, 인간이 넣어준 지식 이외에는 답을 내놓지 못하였고, 다른 분야로 연결하지도 못했다.

3단계 (2010~현재)

주력 모델이 기호적 AI에서 연결주의 AI로의 변화가 있었으며, 이는 뇌의 정보처리 과정에 집중해서 만들어졌다.

기호적 AI와 마찬가지로 연결주의 AI도 과거부터 연구되어 오던 것이다.

개념과 이론 자체는 1943년부터 있었던, 인공신경세포 라는 개념을 지속, 발전시켰다.

기술의 발전으로 빠른 연산이 이루어졌고, 인터넷의 등장으로 AI가 다룰 수 있는 데이터가 많아져 발전의 속도를 높였다.

체스에서 AI가 사람을 이기기 시작하며, 2006년에는 컴퓨터 스스로 학습하는 모델인 딥러닝이 등장하였다. 이를 바탕으로 무인 자동차, 알파고 등의 AI 산업이 폭발적으로 성장 중이다.