1981년은 인공지능(AI)이란 단어가 아직 대중의 상상력을 사로잡기 전의 시점이었다. 그때는 ‘인공지능’이란 말이 과학 잡지의 기삿거리나 학계의 실험실 안에서만 맴돌던 시절이었고, 지금의 ChatGPT처럼 일상 속 대화 상대가 되리라고는 누구도 예상하지 못했다. 하지만 그 해는 AI 역사에서 중요한 분기점이었다. 일본 정부가 5세대 컴퓨터 프로젝트에 8억 5천만 달러를 투자하면서, AI는 단순한 이론적 탐구를 넘어 국가적 전략의 무대로 올라섰다. 그 프로젝트는 실패로 끝났지만, 그 실패 자체가 오늘날 AI의 방향성을 돌아보는 데 중요한 교훈이 된다.
당시의 AI 연구는 지금과 근본적으로 달랐다. 1980년대는 ‘기호주의(Symbolic AI)’가 주류였던 시대였다. 연구자들은 인간의 지능을 논리적 규칙과 기호로 표현할 수 있다고 믿었고, 이를 바탕으로 전문가 시스템(Expert System)을 개발했다. 예를 들어 의료 진단 시스템이나 금융 예측 모델이 그것이었다. 하지만 이런 시스템들은 한계가 명확했다. 인간이 가진 직관이나 맥락 이해, 창의성 같은 요소들은 기호로 환원하기 어려웠고, 결국 실용적인 수준을 넘지 못했다. 1981년의 뉴요커 기사에서 언급된 것처럼, 당시의 AI는 “인간의 지능을 모방한다”는 목표보다는 “특정 문제를 해결하는 도구”로 여겨졌다. 그 한계는 지금도 여전히 유효한 질문으로 남아 있다. AI가 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라, 인간의 지능과 어떻게 공존할 수 있는가?
1981년은 또한 하드웨어의 발전이 AI 연구에 미친 영향을 보여주는 해이기도 했다. 대니 힐리스가 설계한 커넥션 머신(Connection Machine)은 초병렬 구조로 당시의 컴퓨터와는 완전히 다른 접근법을 제시했다. 이 기계는 수천 개의 프로세서를 동시에 작동시켜 복잡한 계산을 처리할 수 있었고, 이는 오늘날 딥러닝의 기반이 된 인공신경망 연구에 영감을 주었다. 당시에는 상상하기 어려웠겠지만, 40년이 지난 지금 우리는 그 아이디어의 결실을 보고 있다. GPU를 활용한 대규모 병렬 처리가 딥러닝의 핵심 기술이 된 것이다. 1981년의 하드웨어 혁신이 없었다면, 지금의 AI 붐도 없었을 것이다.
기술은 항상 과거의 실패 위에서 성장한다. 1981년의 5세대 컴퓨터 프로젝트가 실패했다고 해서 그 가치가 사라진 것은 아니다. 오히려 그 실패는 AI가 단순한 규칙 기반 시스템을 넘어선 새로운 접근법을 모색하게 만들었다.
1981년의 AI는 지금과는 다른 의미로 ‘인간적’이었다. 당시 연구자들은 AI를 인간의 지능을 모방하는 도구로 여겼지만, 정작 그 모방의 대상이 된 인간의 지능은 너무나도 복잡하고 불완전했다. 오늘날의 AI는 인간의 지능을 모방하기보다는 인간의 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하는 방식으로 진화했다. 하지만 그 과정에서 우리는 또 다른 질문을 마주하게 된다. AI가 인간의 지능을 대체할 수 없다면, AI와 인간은 어떤 관계여야 하는가? AI는 인간의 능력을 보완하는 도구가 되어야 할까, 아니면 인간의 지능을 뛰어넘는 존재가 되어야 할까?
1981년의 뉴요커 기사는 AI에 대한 당시의 기대와 한계를 생생하게 담고 있다. 그 기사를 읽다 보면, AI라는 개념이 얼마나 오랜 시간 동안 인류의 상상력을 자극해왔는지를 실감하게 된다. 그리고 그 상상력은 지금도 여전히 진행 중이다. 1981년의 실패와 도전이 없었다면, 지금의 AI도 존재하지 않았을 것이다. 기술의 발전은 결코 일직선이 아니며, 그 과정에서의 실패와 도전은 언제나 새로운 가능성을 열어준다.
더 읽어보기: A.I. (1981) – The New Yorker
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