터미네이터(1984), 매트릭스(1999) 등과 같은 공상 과학 영화의 세계에는 인공 지능을 가진 로봇이 자주 등장한다.

오늘날의 인공 지능은 보편적으로 좁은 의미에서 사용되며 얼굴 인식, 인터넷 검색 또는 자동차 운전과 같은 간단한 작업을 수행하도록 제작된다.

하지만 개발자들의 장기적인 목표는 모든 인지 과제에서 인간을 능가하도록 고안된 범용적인 인공 지능을 확립하는 것이다.

인공 지능 연구는 앨런 뉴엘과 허버트 사이먼, 존 메카시와 마빈 민스키 (MIT), 아서 사무엘(IBM)이 1956년 다트머스 대학에서 공동으로 발표한 워크샵에서 시작됐다.

그들은 컴퓨터가 체커 경기에서 우승하고, 수학 문제를 풀며, 논리적 정리를 제공하고, 영어를 말하는 프로그램을 계획했다.

연구원 사이먼은 “기계는 20년 내에 인간이 할 수 있는 모든 일을 할 수 있게 될 것”이라고 예고했다.

하지만 인공 지능에 대한 연구는 높은 난이도로 인해 진행이 더뎌졌다.

1974년에 미국과 영국 정부는 인공 지능 연구를 위한 기금 확보에 어려움을 느껴서 연구를 중단했다.

하지만 전문가 시스템의 상업적 성공을 통해 인공 지능에 대한 연구는 1980년대 초반부터 다시 진행되기 시작했다. 전문가 시스템은 인간 전문가의 지식과 분석 기술을 시뮬레이션 한 인공 지능 프로그램의 한 형태다. 그로부터 5년 후, 인공 지능 시장의 규모는 수십억 달러를 돌파했다.

일본의 5세대 컴퓨터 프로젝트를 통해 미국과 영국 정부는 연구 기금을 확립하는 데 영감을 받았다. 그러나 1987년 인공 지능 연구는 '리스프' 의 붕괴로 인해 다시 중단될 위기를 겪었다.

이후 인공 지능은 1990년대 후반과 21세기 초반까지 물류, 데이터 마이닝, 의료 진단 등 기타 분야에 활용되기 시작했다.

현대의 계산력 향상, 문제 해결 능력 개선, 인공 지능과 다른 분야 간의 새로운 연결, 그리고 수학적 방법과 과학적 표준에 대한 개발자들의 노력이 인공 지능의 성공에 기여했다.

1997년 5월 11일, 전 세계적인 체스 챔피언 게리 카스파로프를 상대로 인공 지능 '딥 블루' 가 승리했다.

2010년 중반까지 기계 학습 응용 프로그램이 전 세계적으로 활용됐다. 이후 인공 지능의 개발은 엄청난 추진력을 발휘했다. IBM의 인공 지능 질문 응답 시스템인 왓슨이 이 계열의 유명한 전문가인 브래드 러터와 켄 제닝스를 압도했다.

2016년 3월, 구글의 인공 지능 프로그램인 알파고는 프로 바둑기사 이세돌을 상대로 4승 1패의 기록으로 압승했다.

미래 생명 연구소의 논문에 따르면 인공 지능이 사회에 미치는 영향과 경제 및 법률에서 기술 문제에 이르기까지 다양한 분야에서 연구의 원동력이 된다고 언급했다. 한편, 인공 지능을 적용한 자율 무기에 의해 조장될 수 있는 파괴적인 군비 경쟁을 피하는 것이 연구의 단기적인 과제 중 하나다.

대부분의 연구자들은 초능력 인공 지능은 결코 인간의 감정을 소유하지 않을 것이며, 인공 지능이 인간의 존재를 위협할 수 있다는 우려가 전혀 필요없다고 말한다.

하지만 스티븐 호킹, 엘런 머스크, 스티브 워즈니악, 빌 게이츠와 같은 과학계의 유명 인사들은 인공 지능의 위험성에 대한 우려를 표명했다. 인공 지능은 인간보다 더 지능적으로 발전할 수 있기 때문에, 인공 지능의 향후 행동 방향을 예측할 수 없다는 것이다.