AI Agent 관점에서 바라본 1950~70년대 기술 - AI Agent Overview #04

 

안녕하세요! 지난 포스팅에서는 AI 에이전트의 전체 연도별 흐름을 살펴보았는데요.

오늘은 시계를 훌쩍 뒤로 돌려 인공지능 태동기인 1950~1970년대의 AI 기술을 'AI 에이전트' 관점에서 깊이 있게 들여다보려고 합니다.

당시에는 인공지능을 어떻게 만들었을까요? 그리고 왜 지금처럼 진짜 인간 비서처럼 일하지는 못했을까요? 슬라이드 내용을 바탕으로 아주 쉽게 풀어드릴게요!

AI Agent 관점에서 바라본 1950~70 년대 기술

1. 1950~70년대 AI는 어떻게 작동했을까?

이 시기 AI의 핵심 메커니즘은 단순하게 말해 '정해진 규칙대로 계산하는 기계'였습니다. 개발자가 모든 규칙과 공식을 미리 작성해 넣으면, AI는 그 법칙에 맞춰 결과를 도출하는 방식이었죠.

📌 대표적인 접근법 구조

입력 ➔ 규칙 ➔ 추론 ➔ 결과

사람이 입력(Data)을 주면, 미리 입력된 규칙(Rule)을 적용해 연산하고 추론(Reasoning)을 거쳐 정해진 결과(Result)를 출력하는 구조였습니다.

2. 구체적인 예시: 체스(Chess) 게임 AI

슬라이드에 나와 있는 가장 대표적인 예시가 바로 체스 프로그램입니다. 1950~70년대 컴퓨터로 체스를 두는 AI를 만들 때 아래와 같은 4단계 프로세스를 거쳤습니다.

1. 현재 상태 확인: 판 위에서 체스말들이 어디에 놓여 있는지 상태를 파악합니다.
2. 가능한 수 생성: 룰북(규칙)에 따라 지금 움직일 수 있는 모든 말들의 위치 조합을 계산합니다.
3. 상태 평가: 각 말의 점수(킹, 퀸, 룩 등의 가치)를 따져 어떤 수를 두는 것이 점수가 높은지 평가합니다.
4. 다음 수 선택: 가장 점수가 높게 나오는 최적의 한 수를 선택해 말을 옮깁니다.

얼핏 보면 굉장히 똑똑해 보이지만, 사실 이 과정은 컴퓨터가 엄청나게 빠른 속도로 가능성의 수들을 수학적으로 계산해 낸 것에 불과했습니다.

3. AI 에이전트 관점에서 본 명확한 문제점

오늘날 우리가 바라는 자율적인 'AI 에이전트' 관점에서 본다면, 1950~70년대 기술은 몇 가지 결정적인 한계를 가지고 있었습니다.

구분	1950~70년대 기술의 한계 및 특징
목표(Goal) 부여	가능했음: "체스 게임에서 승리해라", "계산식을 풀어라" 같은 명확한 단일 목표를 부여하는 것은 가능했습니다.
자율적 다단계 수행	불가능했음: 예외 상황이 터지거나 조건이 복잡해지면, 여러 단계를 스스로 유연하게 판단하고 실행할 능력이 없었습니다.
규칙 이외의 상황	개발자가 미리 정의해 주지 않은 규칙을 만나면 오류가 나거나 정지해 버렸습니다.

4. 과거와 현재의 직관적 비교

• 1950~70년대 AI: "정해진 체스판 안에서만 규칙대로 계산할 줄 아는 자동 계산기"
• 오늘날의 LLM AI 에이전트: "체스판 밖의 상황도 인식하고, 판이 바뀌어도 유연하게 능동적으로 대처하는 진짜 비서"