의사, 지질학자, 화학자 등 인간 전문가를 인터뷰하여 그들의 노하우를 MYCIN과 XCON 같은 전문가 시스템을 위한 수천 개의 조건-결과 규칙으로 직접 옮긴 전문가들이다. 전문가 시스템이 유지하기에 너무 취약하고 비용이 많이 든다는 것이 드러나고, 통계적 머신러닝이 손으로 쓴 규칙을 데이터로부터 자동으로 학습한 규칙으로 대체하면서 이 직업은 대체로 사라졌다.
지식 엔지니어은(는) 더 이상 존재하지 않는다. 무엇이 이 일을 없앴고, 그 자리를 어느 직업이 가져갔는지 정리했다.
1943~1956년
아이디어와 이름
워런 매컬록과 월터 피츠의 1943년 논문은 뉴런을 단순한 논리 스위치로 모델링하여 후대 연구자들에게 수학적 출발점을 제공했고, 앨런 튜링이 1950년에 제안한 기계 지능에 대한 실용적 테스트는 그 질문에 대중적인 형태를 부여했다. 두 아이디어 모두 1956년 다트머스 워크숍으로 이어졌는데, 이곳에서 존 매카시와 세 명의 동료가 '인공지능'이라는 용어를 만든 여름 모임을 열었다. 이 모임은 조직자들이 바랐던 것보다 훨씬 적은 기술적 진전을 냈지만, 방금 창설한 분야에 영구적인 이름을 붙였다.
같은 시기에 벌어진 일
1943년
매컬록과 피츠, 뉴런을 수학적으로 모델링하다
워런 매컬록과 월터 피츠가 '신경 활동에 내재한 개념의 논리적 계산'을 발표하여, 단순한 온오프 방식의 뉴런으로 이루어진 네트워크가 원칙적으로 어떤 논리 함수도 계산할 수 있음을 보였다 — 훗날 인공 신경망의 조상으로 인정받는 이론적 씨앗이다.
1950년
튜링, 모방 게임을 제안하다
학술지 마인드에 발표한 '계산 기계와 지능'에서 앨런 튜링은 '기계가 생각할 수 있는가'라는 질문을 우회하고 실용적인 테스트를 대신 제안하며, 50년 안에 약 10억 비트의 저장 용량을 가진 기계가 평균적인 심문자를 최소 30%의 확률로 속일 것이라고 예측했다.
1956년
다트머스 워크숍이 이 분야에 이름을 붙이다
존 매카시, 마빈 민스키, 너새니얼 로체스터, 클로드 섀넌이 진행한 8주간의 다트머스 여름 워크숍이 '인공지능'이라는 용어를 만들고, 이후 이 분야의 초기 연구 의제 대부분을 창설하게 될 약 열 명의 연구자를 한자리에 모았다.
1958년
로젠블랫, 퍼셉트론을 만들다
프랭크 로젠블랫의 퍼셉트론은 처음에는 소프트웨어로, 이후에는 코넬 대학교의 전용 하드웨어로 구현되어 스스로 연결 가중치를 조정함으로써 단순한 이미지를 분류하는 법을 학습했다 — 훈련 가능한 인공 신경망의 첫 작동 시연이었다.
그 일은 지금 어디에 있나
기계 지능을 뒷받침하는 알고리즘을 설계하고 검증하는 직업으로, 이제는 자기 자신의 연구 과정 상당 부분을 자동화하려는 경쟁이 벌어지는 분야이기도 하다.
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