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학번과 이름을 먼저 쓰기

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학번과 이름을 먼저 쓰기

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주제 예시 (예상독자와 목적을 고려)

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주제 예시 (예상독자와 목적을 고려)

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1. 학생들이 흥미 있어 할 '영화,운동,취미,등' 주제 (예:영화)

1. 내가 좋아하는 영화의 줄거리와 등장인물 소개

2. 인기 영화 속 직업 소개와 실제 직업과의 차이

3. 애니메이션 캐릭터의 성격 분석과 인기 이유

4. 한국 영화와 외국 영화의 차이점

5. 좋아하는 영화 장르에 대한 설명과 그 특징

6. 나의 최애 배우가 사랑받는 이유

7. 영화 속 학교생활과 실제 학교생활 비교

8. 영화 속 기술(예: CG, 특수효과)의 원리

9. 내가 추천하는 영화/드라마를 처음 보는 사람에게 설명하기

10. 영화 '웡카' 속 초콜릿 공장이 만들어지는 원리 상상해서 설명하기

2. 청소년의 고민 해결 및 성장 관련 주제

1. 머리카락이 자라는 원리

2. 여드름이 나는 이유와 관리 방법

3. 청소년기에 키가 크는 이유와 건강한 성장 습관

4. 공부 집중력을 높이는 방법

5. 스마트폰 사용 시간을 줄이는 팁

6. 친구와 갈등이 생겼을 때 해결하는 방법

7. 청소년기에 꿈을 찾는 방법

8. 청소년기의 감정 변화와 대처 방법

9. SNS에 중독되지 않는 생활 습관

10. 시험 스트레스를 줄이는 법

3. 교과 연계 주제 (교과서 속 궁금했던 사실)

1. 여름철에 잘 보이는 별자리와 관찰 방법

2. 은하와 태양계의 구조

3. 고래는 왜 노래를 부를까?

4. 훈민정음이 만들어진 원리

5. 사극 드라마 속 역사적 사실과 허구 구분하기

6. 동물의 보호색과 생존 전략

7. 지진이 발생하는 원리

8. 인체의 소화 과정

9. 환경오염이 생태계에 미치는 영향

10. 미생물의 역할과 종류

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출처:

링크 올리기

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주제: 유튜브 알고리즘

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주제: 유튜브 알고리즘

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주제: 맨체스터 유나이티드

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주제: 맨체스터 유나이티드

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주제: 공상 과학 영화의 설명과 그 특징

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주제: 공상 과학 영화의 설명과 그 특징

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자료2:맨유가 수상한 트로피

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자료2:맨유가 수상한 트로피

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자료3:맨유 출신 유명 축구선수

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자료3:맨유 출신 유명 축구선수

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자료5:맨유에서 최고 활약을 펼친 감독

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자료5:맨유에서 최고 활약을 펼친 감독

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자료1: 유튜브 알고리즘의 정의

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자료1: 유튜브 알고리즘의 정의

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출처: https://m.book.visang.com/VivaStudy/StudyLifeView/BRD00321/168665

생활 속에서의 알고리즘은 사용자의 이용 기록과 각종 개인 정보 등을 토대로 이용자 개인에게 '맞춤형' 콘텐츠나 광고를 보여주는 일련의 규칙이나 전반적인 시스템 을 뜻한다.

구글, 페이스북, 트위터 등 소셜미디어 업체의 알고리즘은 이용자가 어떤 콘텐츠를 소비했는지, 어디에 어떻게 반응했는지, 좋아하는 주제는 무엇인지 파악해 이용자가 선호하는 콘텐츠를 선별해 제공하는 것을 의미한다. 요즘에는 유튜브 AI가 가장 적합한 영상을 추천해 주는 것을 유튜브 알고리즘 이라고 부르기도 한다.

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날 핸드폰에 빠져들게 하는 너! 유튜브 알고리즘이란?

주말이면 누나는 온종일 소파에 누워서 스마트폰을 들여다본다. 뭐가 그렇게 재미있는지 웃음소리가 집 안을 가득 채운다. 슬쩍 옆으로 가서 화면을 쳐다보니 유튜브 영상이다. 저번 주에는 아이돌 영상만 보는 것 같더니, 이번엔 고양이 영상이다. 무슨 고양이냐고 물어보려는데, 누나가 댓글 창을 열어 댓글을 쓴다. "알고리즘이 나를 여기로 이끌었습니다." 대체 알고리즘이 뭐길래 우리 누나를 하루 종일 유튜브만 보게 하는 걸까?

알고리즘은 컴퓨터 프로그램에서 주로 사용하는 용어로 사전적 의미는 '어떤 문제를 해결하기 위한 절차, 방법, 명령어들의 집합' 이다. 반복되는 문제를 풀기 위한 절차 그 자체라고 생각하면 된다. 그런데 누나가 말하는 알고리즘과는 좀 다른 듯한데?

생활 속에서의 알고리즘은 사용자의 이용 기록과 각종 개인 정보 등을 토대로 이용자 개인에게 '맞춤형' 콘텐츠나 광고를 보여주는 일련의 규칙이나 전반적인 시스템 을 뜻한다. 구글, 페이스북, 트위터 등 소셜미디어 업체의 알고리즘은 이용자가 어떤 콘텐츠를 소비했는지, 어디에 어떻게 반응했는지, 좋아하는 주제는 무엇인지 파악해 이용자가 선호하는 콘텐츠를 선별해 제공하는 것을 의미한다. 요즘에는 유튜브 AI가 가장 적합한 영상을 추천해 주는 것을 유튜브 알고리즘 이라고 부르기도 한다.

유튜브에서는 독자적인 문제풀이 과정, 즉 알고리즘을 통해 사용자의 검색 기록, 시청 영상 등을 분석하여 사용자가 흥미를 가질만한 영상을 추천 해준다고 한다. 유튜브의 목표는 사람들이 마음에 드는 동영상을 더 많이 보게 해 유튜브를 꾸준히 접속하도록 하는 것이다. 유튜브는 이 목적을 달성하기 위해 개인 맞춤형 영상 추천 알고리즘을 정교하게 업데이트한다고 한다. 그리고 유튜브 알고리즘의 선택을 받은 동영상은? 말 그대로 대박이 난다!

그렇기에 유튜버나 기업은 알고리즘이 어떻게 작동하는지 연구하고 또 연구해 동영상을 만든다. 그러나 유튜브는 추천 알고리즘을 외부에 공개하지 않는다. 게다가 늘 똑같은 알고리즘을 사용한 것도 아니고 시대에 따라 알고리즘은 변해왔다.

유튜브가 서비스를 개시하고 처음으로 동영상이 업로드된 것은 2005년인데, 이때부터 대략 2012년까지는 단순한 알고리즘으로 동영상을 추천한 것으로 보인다. 바로 조회 수와 시청 시간이다. 조회수가 높은 것은 그만큼 재밌고 유익할 것이라 보는 거다. 하지만 사람들이 조회수를 늘이기 위해 낚시성이나 자극적인 제목의 콘텐츠를 올리자 유튜브는 다른 대안을 생각했다. 바로 시청 시간이다. 시청 시간이 길다는 것은 그만큼 사용자들이 원하는 동영상일 가능성이 높기 때문이다.

2016년부터 인공지능(AI) 기술의 발달로 머신러닝을 이용한 알고리즘을 도입했다. 머신러닝은 기계학습이라는 우리말 뜻 그대로, 사람이 규칙을 집어넣는 것이 아니라 컴퓨터가 스스로 규칙을 형성해 데이터를 분류하거나 값을 예측하도록 만드는 것 이다.

■ '취향저격 완료!' 우리를 빠져들게 만드는 유튜브 알고리즘

유튜브는 알고리즘에 머신러닝을 사용한다고 밝혔으나, 구체적으로 어떤 방식으로 머신러닝 추천 알고리즘이 동작하는지 알려주지는 않았다. 연구자들이 유튜브 추천 알고리즘을 분석한 결과를 종합해 보면 다수의 입력값이 들어가는 것을 알 수 있다. ①개인 사용자의 시청 이력(시청 시간, 좋아요, 싫어요, 댓글 등) ②채널 영상의 실적(조회수, 영상 업로드 빈도 등) ③ 채널 영상 주제에 대한 다른 사용자의 관심도와 규모, 계절성 요인, 코로나19 같은 외부적 요인 등 이 모든 입력값을 복합적으로 검토해 개인별로 맞춤형 추천을 하게 된다.

추천 방식에는 두 가지 선별방식이 존재한다고 추측하는데, 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링이다. 협업 필터링이란 사용자와 비슷한 성향을 보인 다른 사용자가 어떤 콘텐츠를 좋아하는지를 활용하는 방식이다. 아이돌 영상을 보던 누나에게 '아이돌 영상을 좋아하는 사람은 고양이 영상도 좋아하더라. 고양이 영상을 추천해줄게!'라는 식으로 추천하는 것이다. 콘텐츠 기반 필터링은 시청하던 콘텐츠와 비슷한 영상을 추천하는 것이다. A 아이돌의 무대 영상을 보던 누나에게 A 아이돌이 출연한 예능 프로그램을 추천해주는 것처럼 말이다.

이렇게 알고리즘은 내가 좋아할 만한 영상들로 유튜브 화면을 채운다. 결국 알고리즘의 늪에 빠진 우리는 유튜브에 푹 빠져들게 되는 것이다! 유튜브 직원의 인터뷰에 따르면 전체 유튜브 시청 시간의 무려 70%가 추천 알고리즘에 의한 것이라고 했다. 수치로 보니 알고리즘이란 건 더욱 어마어마한 것 같다.

알고리즘을 잘 이용하면, 나도 유튜버로 성공할 수 있지 않을까? 유튜브 알고리즘의 선택을 받는 방법은 없을까?

한국언론진흥재단이 서울대와 KAIST 공학 전문가들의 도움을 받아 펴낸 '유튜브 추천 알고리즘과 저널리즘'이라는 보고서를 보면 내 동영상이 알고리즘의 선택을 받으려면 어떤 측면을 체크하는 것이 좋을지 선별되어 있다. 첫째, 직접 제작한 섬네일이 성과가 높다. 둘째, 제목과 설명문이 겹쳐야 최적화에 유리하다. 셋째, 채널의 첫 영상은 안내 영상으로, 1~3분 정도 분량이 좋다. 넷째, 태그는 토픽과 관련 있는 인기 키워드로, 최대 10개를 넘기지 않는다. 다섯째, 라이브의 경우 종료 후 하이라이트를 제공해야 한다.

매일같이 유튜브를 보며 언젠가 자신만의 채널을 운영해 보고 싶다던 누나. 저렇게 유튜브 영상을 좋아하고 댓글을 쓰지만 정확한 알고리즘의 원리는 모르겠지? 내가 가서 알려줘야겠다.

https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3597402&cid=58598&categoryId=59316

https://blog.naver.com/naver_search/220774795442

https://scent.kisti.re.kr/site/main/archive/article/%EC%9C%A0%ED%8A%9C%EB%B8%8C-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98%EC%9D%98-%EC%84%A0%ED%83%9D%EC%9D%84-%EB%B0%9B%EC%9C%BC%EB%A0%A4%EB%A9%B4?cp=1&pageSize=8&sortDirection=DESC&listType=list&catId=11

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2021/01/01/IYRYZY6L45GVFB6IUKDDGDRLHY/

https://gobooki.net/%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EC%A7%81%EC%9B%90%EC%9D%B4-%EC%95%8C%EB%A0%A4%EC%A3%BC%EB%8A%94-%EC%9C%A0%ED%8A%9C%EB%B8%8C-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-%EC%9E%91%EB%8F%99-%EC%9B%90%EB%A6%AC

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비상교재 - 꿈을 향한 비상

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https://www.seoul.co.kr/news/international/USA-amrica/2024/03/14/20240314500087

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주제: 국어과목의 중요성

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주제: 국어과목의 중요성

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artificial intelligence, 인공지능(人工智能) 또는 AI( AI)는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나이다. 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술이기도 하다. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념이다.

지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템 이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것이다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 기술 분야를 지칭하기도 한다.

초기 인공지능 연구에 대한 대표적인 정의는 다트머스 회의에서 존 매카시가 제안한 것으로 "기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하게 만드는 것"이다. 그러나 이 정의는 범용인공지능(AGI, 강한 인공지능)에 대한 고려를 하지 못한 것 같다. 인공지능의 또다른 정의는 인공적인 장치들이 가지는 지능이다. 거의 대부분 정의들이 인간처럼 사고하는 시스템, 인간처럼 행동하는 시스템, 이성적으로 사고하는 시스템 그리고 이성적으로 행동하는 시스템이라는 4개의 분류로 분류된다.

약인공지능(weak AI)은 사진에서 물체를 찾거나 소리를 듣고 상황을 파악하는 것과 같이 기존에 인간은 쉽게 해결할 수 있으나 컴퓨터로 처리하기에는 어려웠던 각종 문제를 컴퓨터로 수행하게 만드는데 중점을 두고 있다. 한참 막연한 인간 지능을 목표로 하기보다는 더 현실적으로 실용적인 목표를 가지고 개발되고 있는 인공지능이라고 할 수 있으며, 일반적인 지능을 가진 무언가라기보다는 특정한 문제를 해결하는 도구로써 활용된다.

강인공지능(strong AI) 또는 인공 일반 지능(Artificial general intelligence, AGI)은 인간처럼 실제로 사고하여 문제를 해결할 수 있는 "일반 지능"을 인공적으로 구현하려는 시도이다. 오늘날 이 분야의 연구는 주로 미리 정의된 규칙의 모음을 이용해서 지능을 흉내내는 컴퓨터 프로그램을 개발하는 것에 맞추어져 있다. 강한 인공지능 분야의 발전은 여전히 미약하지만, 인간과 같은 지능이라는 목표를 어떻게 정의하는지에 따라 어느 정도 발전이 이루어지고 있다고도 볼 수 있다.

존 설이나 허버트 드레이퍼스와 같은 몇몇 철학자들은 몸이 아닌 기계에 인간의 지능이나 의식을 구현하는 작업의 실현 가능성에 대한 철학적 바탕을 두고 논쟁을 벌였다. 설은, 튜링 테스트 의 통과 여부는 사람의 기준으로 볼 때 기계가 의식을 갖추었다는 판단의 필요 조건이 되지 못한다는 중국어 방(Chinese Room)에 대한 논증으로 유명하다. 드레이퍼스는 그의 저서 "컴퓨터가 할 수 없는 것들: 인공적인 추론에 대한 비평"에서 의식이라는 것은 룰이나 논리 기반 시스템 또는 물리적인 형태를 가지고 있지 않은 시스템에서 찾을 수 없으나, 신경망(neural network)이나 그 유사한 메커니즘을 이용하는 로보틱 시스템은 인공지능을 실현할 수 있는 가능성이 있다고 주장했다.

다른 철학자들은 엇갈린 관점을 고수한다. 많은 사람들이 약한 인공지능 정도는 가능하다고 보지만, 또한 많은 사람들이 강한 인공지능을 지지하고 있는 것도 사실이다. 대니얼 C. 데넷 은 그의 '의식에 대한 설명'에서 만일 마법의 불꽃이나 영혼이 없다면 인간은 기계에 불과하다며, 지능에 대해서만 인간이라는 기계가 다른 실현 가능한 모든 기계와 다르게 특별 취급을 받아야할 이유가 무엇인가 묻고 있다.

어떤 철학자들은 우리가 약한 인공지능을 가능한 것으로 받아들인다면, 강한 인공지능 역시 받아들여야 한다고 주장한다. 지능은 외견상 보이는 것을 가리키는 것이지 진정한 실체가 아니라는 약한 인공지능의 입장은 많은 비판을 받고 있다. 그러나 이에 반하는 손쉬운 예를 사이먼 블랙번의 철학 입문서 "생각"에서 찾을 수 있다. 블랙번은 당신이 지능적으로 보이지만, 그 지능이 실존하는가에 대해서 말할 수 있는 방법이 없다고 지적한다. 그는 우리는 단지 믿음 또는 신념 위에서 그것을 다룰 뿐이라고 이야기한다.

강한 인공지능을 지지하는 사람들은 인공지능에 반대하는 사람들의 논증이 결국은 아래와 같은 주장을 조합한 것이라고 주장한다.

1. 특권에 바탕을 둔 오만함으로 인해 인간에게는 (기계에는 없는) 마법의 불꽃이 있다는 주장 (예를 들면, 신에 의해 주어진 영혼)

2. 지능은 기계로는 성취될 수 없는 그 무엇이라는 주장.

강한 인공지능을 뒷받침하는 논증(따라서 반대하는 사람은 이 논증을 논박해야 한다.)은 다음과 같다.

1. 인간의 마음은 유한 상태 기계(Finite State Machine)이고, 따라서 처치-튜링 이론은 뇌에 적용 가능하다.

2. 뇌는 순수한 하드웨어이다.(말하자면 고전적인 컴퓨터처럼 동작한다.)

3. 인간의 마음은 오로지 뇌를 통해서만 존재한다.

로저 펜로즈를 포함한 몇몇 학자들은 지능에 처치-튜링 명제 의 적용이 가능하지 않다고 논박한다. 특히 펜로즈는 인간의 마음에는 물리적인 속성을 뛰어넘는 무언가가 있다고 이야기하며, 그의 주장은 우리의 우주 안에서 초연산(hypercomputation)이 가능하다는 논증에 바탕을 두고 있다. 양자역학과 뉴턴 역학에 따르면 이러한 초연산은 가능하지 않지만, 특별한 시공간에서는 가능한 것으로 생각되기도 한다. 그러나 이는 소수의 주장이며, 우리의 우주는 그러한 초연산이 가능할 정도로 꼬이지(convoluted) 않았다는 많은 학자들의 합의가 존재한다.

상당수 인공지능 연구의 (본래) 목적은 심리학에 대한 실험적인 접근이었고, 언어 지능(linguistic intelligence)이 무엇인지를 밝혀내는 것이 주목표였다( 튜링 테스트 가 대표적인 예이다).

언어 지능을 제외한 인공지능에 대한 시도들은 로보틱스와 집합적 지식을 포함한다. 이들은 환경에 대한 처리, 의사 결정을 일치시키는 것에 중심을 두며 어떻게 지능적 행동이 구성되는 것인가를 찾을 때, 생물학과, 정치과학 으로부터 이끌어 낸다. 사회적 계획성과 인지성의 능력은 떨어지지만 인간과 유사한 유인원을 포함한, 복잡한 인식방법을 가진 동물뿐만 아니라 특히 곤충들(로봇들로 모방하기 쉬운)까지 포함한 동물학으로부터 인공지능 과학은 시작된다. 여러 가지 생명체들의 모든 논리구조를 가져온 다는 것은 이론적으로는 가능하지만 수치화, 기계화 한다는 것은 쉬운 일이 아니다.

인공지능 학자는 동물들은 인간들보다 모방하기 쉽다고 주장한다. 그러나 동물의 지능을 만족하는 계산 모델은 없다. 매컬러가 쓴 신경 행동에서 내재적 사고의 논리적 계산, 튜링의 기계와 지능의 계산 그리고 리클라이더 의 인간과 컴퓨터의 공생가 기계 지능의 개념에 관한 독창적인 논문들이다.

인공지능 연구에 바탕을 둔 실질적인 작업이 결실을 거둠에 따라, 인공지능을 지지하는 사람들은 인공지능의 업적을 깎아내리기 위해 인공지능에 반대하는 사람들이 예전에는 '지능적'인 일이라고 주장하던 컴퓨터 체스나 바둑, 음성인식 등과 같은 작업에 대해 말을 바꾸고 있다고 비난하였다. 그들은 이와 같이 연구 목표를 옮기는 작업은 '지능'을 '인간은 할 수 있지만, 기계는 할 수 없는 어떤 것'으로 정의하는 역할을 한다고 지적하였다.

(E.T. Jaynes에 따르면) 존 폰 노이만은 이미 이를 예측하였는데, 1948년 에 기계가 생각하는 것은 불가능하다는 강의를 듣고 다음과 같이 말하였다. "당신은 기계가 할 수 없는 어떤 것이 있다고 주장한다. 만일 당신이 그 기계가 할 수 없는 것이 무엇인지를 정확하게 이야기해준다면, 나는 언제든지 그 일을 수행할 수 있는 기계를 만들 수 있다." 했다. 폰 노이만은 이미 그 전에 모든 처리절차(procedure)는 (범용)컴퓨터에 의해서 시뮬레이션 될 수 있다고 이야기함에 따라 쳐치-튜링 이론을 언급했다.

1969년에 매카시와 헤이스는 그들의 논문 "인공지능 관점에서 바라본 철학적인 문제들"에서 프레임 문제 를 언급하였다.

1940년대 후반과 1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제 등 다양한 영역의 과학자들에게서 인공적인 두뇌의 가능성이 논의되었다. 1956년에 이르러서, 인공지능이 학문 분야로 들어섰다.

생각하는 기계에 대한 초기 연구는 30년대 후기에서부터 50년대 초기의 유행한 아이디어에 영감을 얻은 것이었다. 당시 신경학의 최신 연구는 실제 뇌가 뉴런으로 이루어진 전기적인 네트워크라고 보았다. 위너가 인공두뇌학을 전기적 네트워크의 제어와 안정화로 묘사했으며, 섀넌의 정보 과학은 디지털 신호로 묘사했다. 또 튜링의 계산 이론은 어떤 형태의 계산도 디지털로 나타낼 수 있음을 보였다. 이런 여러 밀접한 연관에서, 인공두뇌의 전자적 구축에 대한 아이디어가 나온 것이다. 월터의 거북이 로봇이 이 아이디어를 중요하게 포함한 연구의 예이다. 이 기계는 컴퓨터를 사용하지 않고 아날로그 회로를 이용했지만, 디지털의 전자적, 상징적 추리를 보여주기엔 충분했다. 월터 피츠(Walter Pitts)와 워런 매컬러(Warren Sturgis McCulloch)는 인공 신경망에 기인한 네트워크를 분석하고 그들이 어떻게 간단한 논리적 기능을 하는지 보여주었다. 그들은 후에 신경 네트워크라 부르는 기술을 첫번째로 연구한 사람이다. 피츠와 매컬러는 24살의 대학원생인 젊은 마빈 민스키 를 만났고, 민스키는 1951년 첫번째 신경 네트워크 기계인 SNARC를 구축했다. 민스키는 향후 50년동안 인공지능의 가장 중요한 지도적, 혁신적 인물 중 하나가 되었다.

1950년 앨런 튜링 은 생각하는 기계의 구현 가능성에 대한 분석이 담긴, 인공지능 역사에서 혁혁한 논문을 발표했다. 그는 "생각"을 정의하기 어려움에 주목해, 그 유명한 튜링테스트를 고안했다. 텔레프린터를 통한 대화에서 기계가 사람인지 기계인지 구별할 수 없을 정도로 대화를 잘 이끌어 간다면, 이것은 기계가 "생각"하고 있다고 말할 충분한 근거가 된다는 것이었다.튜링 테스트는 인공 지능에 대한 최초의 심도 깊은 철학적 제안이다.

1956년에 열린 다트머스 컨퍼런스는 마빈 민스키와 존 매카시, 그리고 IBM의 수석 과학자인 클로드 섀넌과 네이선 로체스터(Nathan Rochester)가 개최했다. 컨퍼런스는 "학습의 모든 면 또는 지능의 다른 모든 특성로 기계를 정밀하게 기술할 수 있고 이를 시물레이션 할 수 있다"라는 주장을 포함하여 제안을 제기했다. 참가자는 레이 솔로모노프(Ray Solomonoff), 올리버 셀프리지(Oliver Selfridge), 트렌처드 모어(Trenchard More), 아서 새뮤얼(Arthur Smuel), 앨런 뉴얼(Allen Newell)과 허버트 사이먼(Herbert A. Simon)으로, 그들 모두 수십년동안 인공지능 연구에서 중요한 프로그램을 만들어온 사람들이었다. 컨퍼런스에서 뉴얼과 사이먼은 "논리 이론"을 소개했고, 매카시는 Artificial Intelligence를 그들의 연구를 칭하는 이름으로 받아들이길 설득했다. 1956년 다트머스 컨퍼런스는 AI 라는 이름, 목표점, 첫번째 성공과 이를 이룬 사람들, 그리고 넓은 의미의 AI의 탄생을 포함하는 순간이었다.

많은 성공적인 프로그램과 새로운 발전 방향이 50년대 후반과 60년대에 나타났다. 이곳에는 AI 역사에 지대한 영향을 미친 것들을 기술했다.

초기 AI 프로그램은 동일한 기본적인 알고리즘을 사용했다. 게임의 승리나 정리 증명 같은 어떤 목표 달성을 위해, 그들은 한발짝식 나아가는(step-by-step) 방식을 상용했다. 예를 들어 미로 를 찾아갈때 계속 나아가면서 막힌 길이 있으면 다른 길이 있는 곳까지 되돌아 왔다가 다른 길로 가는 식이었다. 이런 패러다임은 "탐색 추리"라 불렸다. 주요한 문제는, 간단한 미로에 있어서도 경로로 사용할 수 있는 수가 천문학적으로 많았다는 것이다. 연구가들은 추론 또는 경험적으로 찾은 규칙으로 정답이 아닌듯 보이는 경로를 지우는 방식을 사용했다.뉴엘과 사이먼은 "범용 문제 해결기(General Problem Solver)"라 부르는 프로그램 속 알고리즘의 범용적인 버전을 포착하려고 노력했다. 다른 "검색" 프로그램은 기하학과 대수학의 문제를 해결하는 것처럼 인상적인 작업 - 허버트 게랜터(Herbert Gelenter)의 "기하학 해결기"나 민스키의 제자인 제임스 슬레이글(James Slage)의 SAINT - 을 수행하길 시도했다. 다른 프로그램은 목표와 목표에 다가가기 위한 세부 계획을 검색했고, 여기에는 스탠포드에서 샤키(Shakey) 로봇의 동작을 제어하기 위해 개발한 STRIPS 시스템을 포함한다.

1960년대 후반에, MIT의 AI 연구소에 있던 마빈 민스키와 시모어 페퍼트 는 마이크로월드 연구로 불리는, 인위적인 간단한 상황에 초점을 맞춘 AI 연구를 제안했다. 그들은 성공적인 과학자들이 자주 쉬운 이해를 위해 '마찰면'이라든지 '강체(물리학에서 결코 형태가 변하지 않는 물체)'같은 간단한 모델을 사용한다는 것에 집중했다. 이런 연구의 대부분이 평평한 평면 위의 다양한 형태와 색깔의 블록으로 이루어진 '블록 단위의 세계'에 초점을 맞추는 형식이었다.

제라드 서스먼(Gerald Sussman)을 필두로 아돌프 구즈먼(Adolfo Guzman), 다비드 왈츠(David Waltz) 그리고 패트릭 윈스턴(Patrick Winston)이 마이크로월드 패러다임으로 기계 비전의 혁신을 이끌었다. 같은 시간에, 민스키와 페퍼는 블록을 쌓을 수 있는 로봇 팔을 제작했다. 마이크로월드의 영광스러운 성취는 테리 위노가드(Terry Winograd)의 SHRDLU이며, 이것은 보통의 일반 문장으로 소통해 작업을 계획하고 이를 실행할 수 있었다.

AI 연구의 첫 번째 세대는 그들의 연구 결과에 대해 다음과 같이 예측했다.

1958년, 사이먼(H. A. Simon)과 뉴얼(Allen Newell) : "10년 내에 디지털 컴퓨터가 체스 세계 챔피언을 이길 것이다", 덧붙여 "10년 내에 디지털 컴퓨터는 중요한 새로운 수학적 정리를 발견하고 증명할 것이다"라고 말했다.

1965년, 사이먼 : "20년 내에 기계가 사람이 할 수 있는 모든 일을 할 것이다."

1967년, 마빈 민스키 : "이번 세기에 AI를 만드는 문제는 거의 해결 될 것이다."

1970년, 마빈 민스키 : (Life 잡지를 통해서) "3~8년안에 우리는 평균정도의 인간 지능을 가지는 기계를 가지게 될 것입니다."

1963년 6월, MIT는 220만 달러를 고등 연구 계획국(Advanced Research Projects Agency - 후에 DARPA로 알려짐)에게 제공받았다. 자금은 민스키와 맥카시가 5년전 설립한 "AI 그룹"이 포섭한 프로젝트 MAC에서 사용되었다. DARPA는 계속해서 매년 300만 달러를 70년대까지 제공했다. DARPA는 또한 유사한 자금을 뉴얼과 사이먼의 CMU 프로그램과 스탠포드 AI 프로젝트에 제공했다. 또다른 중요한 AI 연구소는 1965년 도널드 미치(Donald Michie)가 에든버러 대학교 에 세웠다. 이 4개의 시설은 계속해서 많은 연도에 걸쳐 학계의 주요한 AI연구소, 그리고 자금처로 존재할 것이다. 자금은 몇가지 단서와 함께 제공됐다 : ARPA의 기획자 리클리더(J. C. R. Licklider)는 그의 조직은 "프로젝트가 아니라, 사람에게 투자"해야 한다고 믿었고, 연구자들이 어떤 방향이든 그들의 관심있는 쪽을 연구하도록 허용했다. 이것은 MIT에 자유분방한 분위기를 생성했고 해킹 문화를 탄생시키기도 했다. 그러나 이렇게 손을 떼고 지켜보는 형식의 지원은 얼마 지속되지 못했다.

컴퓨터 능력의 한계 : 정말 유용한 무언가를 이루기에는 메모리 또는 처리 속도가 충분하지 않았다. 예를 들어 로스 퀼리언(Ross Quillian)의 자연어 처리에서 성공적인 완수는 오직 20개의 단어 위에서 발휘되었는데, 이것은 메모리가 꽉 찼기 때문이었다. ++한스 모라벡은 1976년에 컴퓨터가 지능을 가지기엔 여전히 수백만 배 약하다고 논증했다. 그는 비유를 들었는데, AI가 컴퓨터 능력을 필요로 하는 것은 항공기가 마력을 필요로 하는 것과 같다는 것이었다. 컴퓨터 영상에 대해서, 모라벡은 간단하게 계산하여 실시간으로 사람의 망막을 모션 캡처하려면 범용 컴퓨터가 초당 10^9 명령어(1000MIPS)를 처리해야 할 것이라고 추측했다. 2011년경 실용적인 컴퓨터 영상 프로그램은 10,000~1,000,000 MIPS를 요구한다. 1976년경 5백만에서 8백만 달러사이에 판매되던 가장 빠른 슈퍼컴퓨터인 Cray-1은 오직 80~130 MIPS였고, 당시 전형적인 데스크탑 컴퓨터는 겨우 1 MIPS 남짓이었다.

폭발적인 조합 수와 비용이성 : 1972년에 리차트 카프(Hichard Karp)는 문제 해결에 지수적 시간이 요구되는 많은 문제를 보여주었다. 하찮은 문제일지라도 이런 문제의 최적의 해답을 찾는 데 상상할 수도 없는 컴퓨터의 시간이 요구되었다. 즉 지금까지 AI '장난감'에서 사용되었던 방법은 실제적으로 유용한 AI 시스템을 제작하는 데 용이하지 못했다.

상징적 지식과 추론 : 영상 처리나 자연어 처리 같은 많은 중요한 AI 프로그램은 실제 세상에 대한 간단하지만 어마어마한 양의 정보를 필요로 한다. 그래야 프로그램이 자신이 보고 있는 것이 무엇인지, 또는 자신이 듣고 있는 것이 무엇인지 아이디어를 찾을 수 있기 때문이다. 이 요구는 아기들의 세상에 대해 알아나가는 것과 유사하다. 연구가들은 곧 요구되는 정보의 양이 엄청나게 광대하다는 것을 발견했다. 1970년대의 누구도 이런 데이터가 포함된 데이터베이스를 만들지 못했고, 누구도 이런 데이터를 프로그램 혼자 터득하는 방법을 알지 못했다.

모라벡의 패러독스 : 이론을 제작하고 기하학적 문제를 해결하는 것은 컴퓨터에게 비교적 쉽지만, 얼굴을 인식하거나 장애물을 피해 방을 가로지르는 것은 엄청나게 어렵다. 이 설명은 왜 연구가들이 1970년대에 영상처리나 로봇에 대해 조금밖에 진전을 보이지 못했는지 아는 데 도움이 된다.

프레임 문제, 자격 문제 : 존 맥캐시와 같은 연구가들은 규칙이 규칙 스스로의 구조를 변경하지 못하면 관련 계획 또는 기본 추론 일반 공제를 나타낼 수 없다는 것을 발견했다.

영국 정보나 DARPA, NRC같은 AI 연구자들에게 자금을 주던 기관들은 연구 진행의 부진에 실망했고 결국 AI에 관한 방향성을 가진 자금 지원을 끊었다. 1966년 기계를 이용한 번역을 비판하는 보고서가 ALPAC에 제출되었을 때부터 이런 흐름이 시작되었다. 총 2천만 달러를 지원한 NRC도 지원을 멈췄다. 1973년 라이트힐 보고서는 "장대한 목표(grandios objectives)"를 성취하는 데 실패한 영국의 AI 연구의 상태에 대해 비난했고 결국 영국의 AI 연구소는 해체되었다(보고서는 특히 AI 연구의 실패의 원인이 폭발적인 조합의 수라고 언급했다). DARPA는 CMU의 음성을 이해하는 연구의 연구자들에게 심하게 실망했고 연간 3백만 달러의 지원을 취소했다. 1974년에 이르자 AI 연구에대한 투자는 찾기 어려워졌다. 한스 모라벡은 그의 동료의 비현실적인 예측에 의한 위기를 비난했다. "많은 연구가들이 많은 연구자는 과장을 증가시키는 웹에 휘말렸다." 그러나 여기엔 다른 이슈가 있다 : 1969년 맨스필드의 수정안의 통과이후, DARPA는 자금 지원에 대해 "비직접적인 기초 연구보다, 임무 완수에 직결된 연구"를 수행하라는 증가하는 압력을 받고 있었다. 창조성 높은 지원, 자유분방한 연구는 1960년대와 함께 떠났고 DARPA에서 다시 오지 않을 것이다. 대신, 자금은 자동조정 탱크나 전투 관리 시스템과 같은 분명한 프로젝트와 명확한 목표를 향할 것이다.

몇 철학자들은 AI 연구가들에게 강력한 반대를 표했다. 초기 반대자들 중 괴델의 불완전성의 원리에 의해 컴퓨터 프로그램같은 시스템이 실제적으로 정확하게 사람과 같이 행할 수 없다고 주장한 사람은 존 루카스(John Lucas)이다. 휴버트 드레이퍼스(Hubert Dreyfus)는 60년대의 깨어진 약속을 조롱했고 AI의 가정을 비판했으며, 인간의 추론이 실제적으론 "상징적 진행"이 매우 적게 포함되어 있고 구현적, 본능적, 무의식적인 노하우에 의해 처리된다고 주장했다. 존 설(John Searle)의 1980년대 제시된 중국인 방 문제는, 실제로 프로그램이 상징들을 '이해'할 수 없고 사용할 수 없음을 보여주려고 시도했다. 설은 만약 상징이 기계에게 아무 의미가 못된다면, 기계는 생각하는 것이 아니라고 주장했다. 이 비난은 AI 연구가들에게 심각하게 작용하지 못했다. 비용이성과 상식적 지식에 관한 문제가 훨씬 더 즉각적이고 심각한 듯이 보였다. '노하우'와 '지향성'이 실제 프로그램을 만드는데 어떻게 다른지가 불분명했다. 민스키는 드레이퍼스와 설을 향해 "그들은 오해했고, 무시될 것이다"라고 했다. MIT에서 가르쳤던 드레이퍼스는 냉대받았다 : 그는 나중에 AI 연구가들에게 "나와 점심 식사할 용기도 없다"라고 평했다. ELIZA의 제작자 조셉 웨이즌바움(Joseph Weizenbaum)은 그의 동료인 드레이퍼스가 전문적이지 않고 유치한 대우를 한다고 느꼈다. 웨이즌바움은 케네스 콜비(Kenneth Colby)가 쓴 DOCTOR와 임상치료 채팅봇에 대해서 심각하게 의심하기 시작했다. 웨이즌바움은 콜비가 그의 무심한 프로그램을 진지한 치료 도구로 여기는 걸 방해했다. 이 불화가 시작되고, 이 상황은 콜비가 웨이즌바움을 프로그램에 대한 공로로 인정하지 않았을 때 도움이 되지 않았다. 1976년에 웨이즌바움은 컴퓨터 능력과 인간 추론(Computer Power and Human Reason)을 출판하며 인공 지능의 오용이 인간의 삶을 평가 절하시킬 수도 있다고 주장했다.

뉴럴 네트워크 형태의 퍼셉트론이 1958년 마빈 민스키의 고등학교 시절 친구였던 프랭크 로센블랫(Frank Rosenblatt)에 의해 도입되었다. 다른 AI 연구가들이 그러하듯, 그는 낙관론을 펼쳤고, "퍼셉트론은 결국 학습을 하고, 의사 결정을 하고, 언어 번역을 할 것이다"라고 예견했다. 60년대를 이끌던 패러다임 속의 연구 프로그램의 수행은 1969년 민스키와 페퍼의 책 퍼셉트론의 출판과 함께 갑자기 중지되었다. 이것은 퍼셉트론이할 수 있는 일에 몇가지 심각한 제한이 있음을, 또 프랭크의 예견은 심하게 과장되어있음을 알렸다. 이 책의 파급력은 압도적이었다 : 향후 10년 동안 뉴럴 네트워크에 대한 거의 모든 연구가 중지되었다. 결국, 뉴럴 네트워크 영역을 회복할 연구원의 새로운 세대가 그 후에 인공지능의 중요하고 유용한 부분을 내놓았다. 로센블랫은 이 책을 보지 못했는데, 그는 문제의 책이 출판 되고 곧바로 보트 사고와 함께 사망했기 때문이다.

논리적 추론은 1958년 초에 AI 연구에서 존 맥카시가 제안하여 도입되었다. 1963년 알렌 로빈슨(J. Alan Robinson)은 간단하게 추론을 컴퓨터에 구현시키는 분해와 통일 알고리즘을 발견했다. 그러나 맥카시와 그의 학생들이 60년대 후반에 했던 것과 같은 복잡하지 않은 구현은 본질적으로 다루기 힘들었는데, 간단한 정리를 증명하기 위해 천문학적 단계가 필요했다. 더 성공적인 결실을 맺는 논리적 접근은 70년대 에딘벌 대학의 로버트 코왈스키(Robert Kowalski)가 개발했고 곧 프랑스의 연구가인 알라인 콜메루엘(Alain Colmerauer)과 성공적인 논리 프로그래밍 언어인 프롤로그를 만든 필립 오우셀(Philippe Roussel)과의 협업을 이끌어냈다. 프롤로그는 다루기 쉬운 계산을 허용하는 논리의 부분을 사용한다. 규칙은 계속적으로 영향을 미쳤고, 에드워트 페이젠바움(Edward Feigenbaum)이 기대하던 시스템 기초를 제공했으며 알렌 뉴엘과 허버트가 계속 연구하도록 만들었다. 사이먼은 Soar과 인식에서의 통일 이론을 이끌었다. 논리적으로의 접근을 비판하는 지적은, 드레이퓨즈가 했던데로, 사람이 문제를 해결할 때 논리를 거의 사용하지 않는다는 것이었다. 피터 왓슨(Peter Waon), 엘리아노 로츠(Eleanor Rosch), 아모스 스벌스키(Amos Tversky), 다니엘 카니만(Daniel Kahneman)을 비롯한 심리학자들이 이를 증명했다. 맥카시는 이에 대해서 이 증명이 무관하다고 답했다. 그는 정말 필요한 기계란 사람처럼 생각하는 것이 아니라 문제를 해결할 줄 아는 기계라고 일축했다.

1975년 세미나 보고서에서, 민스키는 "지저분한" 많은 그의 동료 연구자들이 무언가에 대한 우리의 모든 상식적 가정을 포착하는 프레임워크를 도구로 사용했다고 적었다. 예를 들어 우리가 새라는 개념을 생각할때, 즉시 '난다', '벌레를 먹는다'와 같은 다양한 사실들 또한 떠올린다. 떠올린 것들이 항상 사실은 아니고 또 "논리적"으로 이것들이 공제가 되지는 않는다. 그러나 이런 가정들의 구조는 우리가 말하고 생각하는 문장의 부분을 차지한다. 그는 이 구조를 "프레임"이라 칭했다. 섕크는 프레임의 설명에 대해서 영어로된 짧은 스토리에 대한 답변을 성공적으로 하기 위한 "스크립트"라 불렀다. 수년 후 객체지향 프로그래밍에서 AI 연구에서 쓰였던 프레임에서 나온 '상속'이라는 개념을 채택하게 된다.

1980년대에는 전 세계적으로 사용된 '전문가 시스템'이라고 일컫는 인공지능 프로그램의 형태였고 인공지능 검색에 초점이 맞춰졌다. 같은 시기에 일본 정부는 자신들의 5세대 컴퓨터 프로젝트와 인공지능에 적극적으로 투자하였다. 1980년대에 존 홉필드와 데이비드 루멜하트의 신경망 이론의 복원이라는 또 다른 사건이 있었다.

전문가 시스템은 특정 지식의 범위에 대해 문제를 해결해주거나 질문에 대답해주는 프로그램이며 전문가의 지식에서 파생 된 논리적 법칙을 사용하였다. 최초의 실험은 1965년 Edward Feigenbaum과 레더버그에 의해 Dendral이 시작하였고 이것은 분광계로부터 화합물을 식별하는 실험이었다. MYCIN은 1972년에 개발되었고 전염되는 혈액 질환을 진단하였다. 이러한 접근법(실험)은 타당성이 입증되었다.

전문가 시스템은 소규모의 지식 영역에 대해서는 스스로 제한을 둠으로써 상식 문제를 피하였다. 그리고 그들의 단순한 디자인은 프로그램을 만드는 것을 상대적으로 쉽게 하였다. 모든 프로그램은 유용성이 입증되어야 하지만 AI는 이 점을 달성할 수 없었다.

또한 1980년대에는 일반인들이 모두 알 만한 일상적인 사실들을 모두 포함한 아주 거대한 데이터베이스를 만들어 상식 문제에 대한 직접적 해결을 시도한 Cyc의 탄생을 볼 수 있었다. 이 프로젝트를 이끈 Douglas Lenat는 지름길은 없다고 말했다. - 기계가 인간의 개념을 알게 하기 위한 단 한 가지 길은 그들을 가르치는 것이다. 이 프로젝트는 수 십 년 동안 완료될 것이라 생각되지 않았다.

1981년, 일본의 국제 무역과 산업 부서는 5세대 컴퓨터 프로젝트를 위해 8억 5천만 달러를 확보해 두었다. 그들의 목적은 기계가 사람처럼 프로그램을 작성하고 대화를 수행할 수 있는 시스템과 언어를 번역하거나 그림을 해석하는 것이었다. 그들은 프로젝트를 위해 기본 컴퓨터 언어로 Prolog를 선택하였다.

AI와 비즈니스 커뮤니티의 매력은 상실했고 경제 거품이라는 고전적 형태의 1980년대에 빠졌다. 붕괴는 정부기관과 투자자들의 '해당 분야는 계속해서 비판에도 불구하고 진보해왔다.'는 인식에 비롯된 것이었다. 로봇 공학 분야에 관련 된 연구원인 Rodney Brooks 와 Hans Moravec는 인공지능에 대한 완전히 새로운 접근 방식을 주장하였다.

1974년에 전문가 시스템에 대한 열정이 통제할 수 없을 정도로 퍼져나가고 이에 대한 실망이 확실히 따라올 것이라는 걱정이 있었고 이 때 투자가 끊기고 살아남은 연구원들에 의해서 "AI winter"이라는 단어가 만들어졌다. 그들의 두려움은 AI에 대해 일련의 재정적 차질이 있었던 1980년 말에서 1990년대 초반에 잘 나타난다. 이 AI winter 기간의 첫 번째 사건은 1987년에 특성화된 AI 하드웨어 시장이 갑자기 무너진 것이다. 1987년에 애플이나 IBM의 데스크탑 컴퓨터들은 급격히 빨라지고 성능이 좋아졌다. 또한 Symblics과 기타 회사들이 만든 데스크탑 컴퓨터 보다 더 비싼 Lisp 기기들보다도 더욱 좋은 성능을 나타냈다. 즉, 더 이상 Lisp 기기들을 살 이유가 사라진 것이다. 전체산업 1억 달러의 절반의 가치가 하룻밤에 사라졌다. 결국 최초의 성공한 전문가 시스템인 XCON은 유지하기에 너무 비싸다는 것이 증명되었다. 업데이트하기에도 너무 어려웠고 학습도 되지 않았다. 이 전문가 시스템은 또한 일반적이지 않은 질문을 했을 때 괴상한 행동을 하는 일명 "brittle" 이었고 그들은 일찍이 발견된 이러한 문제들에 의해 결국 희생되었다. 전문가 시스템은 특별한 경우에서만 유용할 뿐이었다. 1980년대 후반, Strategic Computing initiative는 AI의 투자를 자르는 데 공이 컸다. DARPA의 새로운 리더쉽은 AI는 이 다음의 파도가 아니라고 결정했고 즉각적인 결과를 나타낼 수 있는 것으로 보이는 프로젝트에 직접적인 투자를 하는 방향으로 결정했다. 1991년에는 1981년에 일본에서 5세대 프로젝트의 목표 리스트에 적은 것만큼 성과가 나오지 않았다. 실제로 대화를 계속 이어나가는 것과 같은 어떤 것들은 2010년까지 달성되지 않았다. 다른 인공 지능 프로젝트와 마찬가지로, 실제 가능했던 것보다 기대가 훨씬 컸다.

1997년 5월 11일, 딥 블루는 당시 체스 세계 챔피언이던 가리 카스파로프를 이긴 최초의 체스 플레이 컴퓨터가 되었다. 2005년 스탠포드의 로봇은 DARPA 그랜드 챌린지에서 연습해 보지 않은 사막 도로 131마일을 자동으로 운전하여 우승하였다. 2년 뒤, CMU의 한 팀은 DARPA 도시 챌린지에서 모든 교통 법규를 지키고 교통 혼잡 속에서 자동으로 55 마일의 길을 찾았다. 2011년 2월, 퀴즈 쇼 Jeopardy! 에 출전한 IBM의 응답 시스템 왓슨은 상당히 여유롭게 두 챔피언을 이겼다.

이러한 성공은 혁신적인 새로운 패러다임 때문이 아니라 번거로운 엔지니어 스킬과 매우 뛰어난 성능을 가진 오늘날의 컴퓨터에서 비롯된 것이다. 실제로, Deep Blue의 컴퓨터는 1951년 Christopher가 체스 하는 법을 가르친 마크 1보다 1천만 배 빨랐다. 이 엄청난 증가는 무어의 법칙 에 의해 측정되는데 이것은 2년마다 컴퓨터의 메모리 속도와 양은 두 배씩 늘어난다는 이론이다. 최초 컴퓨터 성능의 근본적인 문제는 느리지만 서서히 극복되고 있었다.

1990년대 동안에는 ' 지능형 에이전트 '라고 불리는 새로운 패러다임이 다 방면에서 수용되고 있었다. 비록 이전의 연구자들은 'divide and conquer' 모듈러를 제안하고 AI에 접근하였지만 지능형 에이전트는 Judea Pearl, Allen Newell 등 다른 이들이 AI를 연구하는데 있어서 결정론과 경제성이라는 개념을 가져오기 전까지 현대식 형태를 갖추지 못했다. 경제학자들의 합리적 에이전트라는 정의와 컴퓨터 과학자들의 객체 혹은 모듈러 정의가 합쳐졌을 때 지능형 에이전트의 패러다임이 완성되었다.

지능형 에이전트 시스템은 환경을 인식하고 성공을 가장 극대화할 수 있는 행동을 취한다. 이러한 정의에 의하면 인간과 인간의 조직처럼, 예를 들어 회사처럼 특정 문제를 해결하는 간단한 프로그램을 지능형 에이전트라고 한다. 지능형 에이전트는 AI 연구자를 "the study of intelligent agents"로 정의한다. 이것은 AI의 정의의 일부를 일반화한 것이다. 이것은 인간의 지능을 넘어 모든 종류의 지능의 연구를 추구한다.

AI 연구자는 과거에 사용했던 것보다 더욱 정교한 수학적 도구를 사용하여 개발하기 시작했다. 해결하는 데 AI가 필요한 수많은 문제들이 존재하고 있다는 인식은 수학, 경제학 또는 오퍼레이션 연구 등의 분야에서 이미 연구자들이 AI를 사용하여 실현하고 있었다. 공유된 수학적 언어는 높은 수준의 협력, 좋은 평판, 여러 분야를 성공적으로 이끌고 측정과 증명이 된 결과들의 성취를 가능하게 하였다. AI는 더 엄격한 과학 학문이 되었다.

AI 연구자들에 의해 최초로 개발된 알고리즘은 거대한 시스템의 일부로 나타나기 시작했다. AI는 매우 어려운 문제들을 해결했고 데이터 마이닝, 산업 로봇공학, 논리학, 음성 인식, [151]은행 소프트웨어,의학적 진단, 구글 검색 엔진 등 여러 기술들은 기술 산업에 매우 유용하다는 것이 증명되었다.

AI 분야는 이러한 성공에 대해 매우 낮은 신뢰를 받았다. AI의 훌륭한 혁신 중 대부분은 컴퓨터 과학의 도구에서 또 다른 기능으로 세분화되었다.Nick Bostrom은 "A lot of cutting edge AI has filtered into general applications, often without being called AI because once something becomes useful enough and common enough it's not labeled AI anymore."라고 말했다. 1990년대 AI 분야의 많은 연구자들이 고의로 자신의 프로젝트를 다른 이름으로 불렀다. 일부 이러한 현상은 그들의 분야가 AI와 근본적으로 다르다고 여겼기 때문이거나 또는 새로운 이름이 투자받기 쉬웠기 때문일 것이라고 한다. 적어도 상업 분야에서는 연구자에 대해 AI winter에 있었던 실패했던 계약이 꼬리표처럼 따라다녔고 2005년에 뉴욕 타임즈에서는 "컴퓨터과학과 소프트웨어 엔지니어들은 광기에 싸인 몽상가처럼 보일 두려움 때문에 인공 지능이란 용어를 피했다." 라고 소개되었다.

1968년 아서 C. 클라크와 스탠리 큐브릭은 2001년에는 기계가 인간과 유사하거나 또는 인간의 용량을 뛰어넘는 지능을 가진 존재가 되었을 것이라고 상상하며 《 2001: 스페이스 오디세이》라는 SF 작품을 완성했다. 여기에 등장하는 HAL 9000 이라는 캐릭터는 2001년에 이러한 기계가 존재할 거라고 믿는 많은 AI 연구자들의 공유된 믿음을 기반으로 만들어졌다.

훗날 마빈 미스키는 "그래서 왜 우린 2001년에 HAL을 얻지 못했나?"라는 질문을 하였다. 대부분의 연구자들이 신경망이나 유전자 알고리즘의 상업적 용도의 프로그램을 추구했던 반면, 민스키는 해답이 방치된 상식 추론과 같이 매우 중심적인 문제에 있다고 믿었다. 반면에 존 매카시는 여전히 자격문제를 비난하였다. 레이 커즈와일 은 문제는 컴퓨터 성능에 있으며 무어의 법칙을 사용하였을 때 인간 수준의 지능을 가진 기계는 약 2029년에 나올 것이라고 예견하였다. Jeff Hawkins는 신경망 연구자들이 대뇌 피질의 본질적인 성질을 무시하고 간단한 문제들을 성공적으로 해결하는 간단한 모델을 추구했다고 말했다. 또한 각각에 대해 많은 설명들이 있으며 이를 대응하는 진행 중인 연구 프로그램들이 있다.

세계는 이미 4차 산업혁명에 진입했으며 인공지능은 빠르게 인간을 대체해 나갈 것이다. 또, 널리 퍼져 있지 않을 뿐 미래는 이미 와 있으며 인공지능, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등이 융합되면서 4차 산업혁명이 발생하고 있다. 과거 산업혁명이 '기계근육'을 만드는 과정이었다면 4차 혁명에서는 '기계두뇌'가 탄생할 것이다.

제1차 산업혁명 발생시, 산업 기계에 의해 일자리를 잃을 것이 두려웠던 노동자들이 러다이트(기계파괴운동)를 일으켰다. 이와 유사하게, 인공 지능에 의한 4차 산업혁명으로, 많은 사람들이 미래에 일자리를 잃을 것을 우려하고 있다. 한 온라인 설문조사에 따르면, 응답자의 70.1%가 미래에 인공지능에 의해 인간의 직업이 줄어들 것이라고 예상했다.

인공지능은 1959년에 MIT AI연구소를 설립한 매카시와 마빈 민스키, 카네기멜론 대학교에 인공지능 연구소를 만든 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼과 같은 개척자들에 의해 1950년도에 실험 학문으로 시작되었다. 이들 모두는 1956년에 매카시, 민스키, IBM 의 나단 로체스터 와 클라우드 샤논에 의해 조직되어 열린, 이미 언급된 다트머스 대학의 여름 AI 콘퍼런스에 참가하였다.

역사적으로, 인공지능 연구는 두 개의 부류 -- 깔끔이(Neats)와 지저분이(Scruffies) -- 로 나눌 수 있다. 깔끔이는 우리가 전통적 혹은 기호적(symbolic) 인공지능 연구라고 부르는 분야로서, 일반적으로 추상적인 개념에 대한 기호적 연산과 전문가 시스템(expert systems)에 사용된 방법론을 가르친다. 이와 상반된 영역을 우리는 지저분이(Scruffies) 또는 연결주의자(connectionist)라 부르는데, 시스템을 구축하여 지능을 구현/진화시키려고 시도하고, 특정 임무를 완수하기 위해 규칙적인 디자인을 하기보다는 자동화된 프로세스에 의해서 지능을 향상시키는 방식이다. 가장 대표적인 예로 신경망(neural network)이 있다. 이 두 가지 접근법은 인공지능 역사의 매우 초창기부터 함께 했다. 1960년대와 1970년대를 거치며 scruffy 접근법은 주목받지 못했지만, 1980년대 깔끔이 접근법의 한계가 명확해지면서 다시 주목 받게 되었다. 그러나 현재 두 가지 방식을 사용하는 그 어떤 최신의 인공지능 알고리즘도 확실한 한계가 있다는 것이 명확하다.

특히 1980년대에 들어서 Back propagation (인공지능 학습방법: Training Method)가 소개되면서 많은 연구가 진행되었음에도, 신경망을 이용한 인공지능은 아직 초보단계이다. 인공신경망 (Artificial Neural Networks)을 이용한 많은 연구가 현재에도 진행되고 있지만, 몇 가지 장애로 인해서 실용화하기엔 아직도 먼 기술이다. 인공신경망을 이용한 인공지능이 어느 정도 실용화되기 위해선 우선 실효성 있는 학습방법 (Training Methods)이 필요하다. Back propagation을 이용한 학습방법이 제안되어 연구되고 있지만, 완전한 학습을 이룰 수 없을 뿐만 아니라, 학습에 사용되는 data들이 서로 orthonormal해야 하는 조건 때문에 항상 불완전한 학습으로 끝나기 쉽다. (Converge to Local Mimimum, not to the optimal minimum: 지역최적해에 머뭄. 즉, 눈먼 장님이 가장 낮은 저지대를 찾는 경우 각 현재 지점에서 아래로 내려가려는 성질이 있는데 이때 눈먼 봉사이므로 특정 지점의 저지대에 도달한 경우, 그 지점에선 어디로 가거나 위로 올라가는 것만 있으므로 앞에 설명한 성질에 의해 바로 전에 찾은 저지대 남으려 하는 성질이 있다는 것을 의미함). 이러한 단점들을 보완하기 위해서 Fuzzy Logic, Neurofuzzy (Neural fuzzy logic) and Genetic Algorithms등을 이용한 학습방법이 연구되고 있으나 전망이 밝지만은 않은 상태이다.

미국의 DARPA(미 국방부 최신 기술 연구 프로젝트 관리국)과 일본의 5세대 컴퓨터 프로젝트에 의해서 1980년대 인공지능 연구는 엄청난 연구 기금을 지원 받을 수 있었다. 몇몇 인공지능 선각자들이 거둔 주목할 만한 결과에도 불구하고, 즉각적인 결과를 산출하는 데 실패하게 된다. 이것은 1980년대 후반 인공지능 연구 기금에 대한 대폭적인 삭감을 초래하였고, 인공지능 연구의 침체기를 뜻하는 인공지능의 겨울을 가져왔다. 1990년대, 많은 인공지능 연구가들은 좀 더 구체적인 목적 아래 기계 학습, 로보틱스, 컴퓨터 비전 과 같은 인공지능과 관련된 세부 영역으로 이동하였고, 순수하고 보편적인 인공지능에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되고 있다.

인공지능의 궁극적인 목표인 인간과 같은 지능의 개발이 어려움을 겪자, 다양한 응용 분야가 나타나게 되었다. 대표적인 예가 LISP나 Prolog와 같은 언어인데, 애초에 인공지능 연구를 위해 만들어졌으나 지금에 와서는 인공지능과 관련이 없는 분야에서도 사용되고 있다. 해커 문화도 인공지능 연구실에서 만들어졌는데, 이 중에서도 다양한 시기에 매카시, 민스키, 페퍼트, 위노그라드(SHRDLU를 만든 뒤에 인공지능을 포기했다)와 같은 유명인의 모태가 된 MIT 인공지능 연구소 가 유명하다.

다른 많은 시스템들이 한때 인공지능의 활발한 연구 주제였던 기술들에 바탕을 두고 만들어졌다. 그 예들은 다음과 같다:

체커스 게임에서 Chinook은 사람과 기계를 통합한 세계 챔피언을 차지했다. (1994년)

체스를 두는 컴퓨터인 딥 블루(Deep Blue)의 성능 향상 버전(비공식적 명칭: 디퍼 블루(Deeper Blue)이 당시 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 물리쳤다. (1997년)

불확실한 상황에서 추론을 수행하는 기술인 퍼지 논리가 공장의 제어 시스템에서 광범위하게 사용되고 있다.

전문가 시스템이 산업적으로 이용되고 있다.

아직은 인간 번역사에 미치지 못하지만, 시스트란(Systran)과 같은 자동번역기가 광범위하게 사용되고 있다.

인공신경망이 침입 탐지 시스템에서 컴퓨터 게임까지 다양한 분야에 사용되고 있다.

광학 문자 판독 시스템은 무작위로 생성된 타자 문서를 텍스트 형태로 변환시킬 수 있다.

필기체 인식 시스템이 수백만의 PDA에서 사용되고 있다.

음성 인식 기술은 상업적으로 이용 가능하고 광범위하게 적용되고 있다.

컴퓨터 대수 시스템인 매스매티카나 Macsyma와 같은 시스템들은 흔하게 사용되고 있다.

Machine vision 시스템들이 하드웨어 검사나 보안분야와 같은 다양한 산업 현장에서 이용되고 있다.

인공지능 분야와 과학 소설 분야에서는 인공지능 시스템이 인간 전문가의 판단을 대체하리라는 예상이 계속해서 제기되어 왔다. 오늘날에는 몇몇 공학이나 의약 조제 같은 특정 분야에서 전문가 시스템이 인간 전문가의 판단을 보조하거나 대체하고 있다.

어떤 사람들은 현재 알려진 어떤 시스템보다도 지능적이며 복잡한 시스템의 등장을 예견하기도 한다. 이와 같은 가상적인 시스템들을 '비결정적인 인공지능 시스템'의 약자인 atilect라고 한다. 이와 같은 시스템이 만들어진다면 그동안 인류에게 문제시되지 않았던 많은 윤리적인 문제들이 발생하게 된다.

이에 대한 토론은 시간이 흐름에 따라 '가능성'보다는 '의도'에 점점 초점을 맞추게 되었다. 이러한 초점의 이동은 휴고 더개리스(Hugo de Garis)와 케빈 워릭(Kevin Warwick)에 의해 제기된 "Cosmist"(반대말은 "Terran") 논쟁에 의해 이루어졌다. 더개리스에 따르면 Cosmist란 더욱 지능적인 종족을 인간의 후계종으로 만들어 내기 위해 노력한다. 이러한 논의로 미루어 볼 때, '의도'의 문제가 초기 인공지능 "반대파"들에게 큰 문제였음을 알 수 있다.

흥미로운 윤리적 문제를 제기하는 주제는 다음과 같다.

우리가 만든 시스템이 지능을 갖추었는지를 판정하는 문제

인공지능을 정도의 문제로 정의할 수 있는가?

이와 같은 시스템들의 자유와 권리 문제

인간이 다른 동물에 비해 '영리'한 것과 같은 방식으로 인공지능도 인간에 비해 '영리'할 수 있는가?

지구상의 어떤 사람보다 더욱 지능적인 시스템을 만드는 문제

이러한 시스템을 만드는 데 있어서 얼마나 많은 안전 장치를 포함시켜야 하는지의 문제

사람의 생각을 대체하기 위해서 얼마만큼의 학습 능력이 필요한지 혹은 (전문가 시스템과 같이) 그와 같은 학습 능력 없이 주어진 일을 할 수 있는지

단일성의 문제

사람의 일자리와 업무에 미치는 영향. 이 문제는 아마도 자유 무역 체제 하에서 발생하는 문제와 유사할 수도 있다.

다양한 종류의 지능적 프로그램이 있다. 이들 중 몇 가지 예를 들면 다음과 같다.

CNC - 공작 기계를 이용한 가공 코드를 컴퓨터가 소수점 3자리까지 계산하는 방식이다. 가장 원시적인 인공지능의 한 형태이다.

비디오 게임 - 원시 인공지능이다. 딥블루, 알파고 역시 알고 보면 비디오 게임 형태의 바둑 인공지능이다.

알파고 - 바둑 인공지능이다.

Watson - IBM에서 만든 인공지능으로, 종류가 다양하며 의학, 금융, 방송 등에 쓰인다.

The Start Project - 영어로 된 질문에 답변하는 웹 기반 시스템이다.

Cyc - 실세계와 논리적 추론 능력에 관련된 광범위한 상식으로 구성된 지식기반 시스템.

ALICE - 사용자와 대화를 주고받을 수 있는 프로그램.

Alan - 사용자와 대화를 주고받을 수 있는 프로그램.

ELIZA - 1970년대에 개발된 심리치료사 역할을 하는 프로그램.

AM - 1970년대에 더글러스 레넛(Douglas B. Lenat)이 개발한 수학의 개념들을 형식화하는 프로그램.

PAM (Plan Applier Mechanism) - 1978년 John Wilensky에 의해 개발된 줄거리 인식 시스템.

SAM (Script Applier Mechanism) - 1975년에 개발된 줄거리 인식 시스템.

SHRDLU - 1968년에서 1970년 사이에 개발된 초창기 자연 언어 인식 시스템.

Creatures - 뉴널넷 두뇌와 정교한 생화학에 기반한 유전코드로 생명체를 탄생시키고 진화시키는 컴퓨터 게임.

Eurisko - 휴리스틱으로 구성된 문제 해결 언어. 휴리스틱을 어떻게 사용하며 변경해야 할지에 대한 휴리스틱을 포함하고 있다. 1978년 더글러스 레넛이 개발.

X-Ray Vision for Surgeons - 매사추세츠 공과대학교 의학 비전(MIT Medical vision) 연구팀이 개발.

심심이 - 한국어로 대화를 주고받을 수 있는 프로그램. 사용자에 의한 학습이 가능하도록 하여 대중적으로 성공했다. 2002년 최정회에 의해 개발.

Stable Diffusion web UI - AI 그림을 생성할 수 있는 프로그램. 사용자가 직접 모델을 학습할 수 있고, 학습한 결과에 따라 여러 그림체를 표현할 수 있다.

전 세계에는 수많은 인공지능 연구가들이 있다. 이제 인공지능 분야에 많은 기여를 한 연구자들을 소개해보겠다.

몇몇 컴퓨터 과학 연구가들은, "인공지능"이라는 용어가 지금까지 이 연구 분야에서 이룩한 많은 업적과 "지능"이라는 일반적인 용어사이에서 큰 불일치를 초래하기 때문에 좋지 못한 용어라고 여겨진다. 이 같은 문제는 대중과학작가들과 케빈 워릭(Kevin Warwick)과 같이 현 상태로는 불가능한 혁신적인 인공지능 연구 성과에 대한 기대를 불러일으키는 사람들에 의해서 심화되고 있다. 이 같은 까닭으로 인공지능과 관련된 분야에서 일하는 많은 연구자들이 자신들은, 인지 과학, 정보학, 통계추론 또는 정보공학과 관련된 연구를 하고 있다고 이야기한다. 그러나 현재 진보는 이루어지고 있고, 오늘날 인공지능은 전 세계 수많은 산업 시스템에서 작동하고 있다. 오늘날 실세계의 인공지능 시스템에 관해 더 자세한 내용을 보려면 와이어드 지의 기사를 참고하라.

초지능(superintelligence)이란 인간의 능력을 아득히 뛰어넘는 가설적인 지능체를 가리키는 말이다. 어떤 전문가들은 인공 일반지능의 발전이 앞으로 계속해서 이어진다면 일정한 수준의 지능에 도달하고 나서는 인공지능이 스스로를 계속해서 개선할 수 있으며, 이를 반복하여 기하급수적인 지능 성장으로 순식간에 인간의 지능을 뛰어넘을지도 모른다고 주장한다. 베어너 빈지(Vernor Binge)는 이 시나리오를 " 특이점"(singularity)이라고 이름하였다. 인공지능의 한계는 여전히 명확하지 않기 때문에 이는 예측 불가능하다고 여겨지며 때로는 허무맹랑한 이야기로 치부되기도 한다. 로봇 전문가 한스 모라벡이나 발명가 레이 커즈와일 등은 더 나아가 미래에는 인간이 기계와 결합한 사이보그로 진화하여 초지능을 손에 넣을 수 있을 것이라고 주장하는데, 이러한 주장을 트랜스휴머니즘 이라고 한다.

지금까지 과학 기술은 일자리를 줄이기보다는 증가시키는 경향이 있었으나 경제학자들은 AI에 관해서는 미지의 영역이라고 인정한다. 경제학자들을 대상으로 한 설문에서 로봇과 AI의 사용 증가가 장기 실업자를 늘릴지에 대해 물은 결과 의견이 크게 분분했으며, 다만 늘어난 생산성이 재분배된다면 순이익이 될 수 있다는 데에 동의한다.

또한 블루칼라 직종을 위협하던 종래의 자동화와 달리 인공지능에 의한 자동화는 많은 중산층의 화이트칼라 일자리도 위협할 수 있다는 점이 중대하게 받아들여진다. 그 영향 범위도 매우 넓어서 법률 사무원에서 패스트푸드 점원까지 다양한 직종이 큰 위기에 놓일 것이라 예측되는데, 한편으로 개인 건강 관리나 성직자 등 일부 직종은 오히려 수요가 증가할 수 있다고 예상된다.

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인공지능 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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artificial intelligence, 인공지능(人工智能) 또는 AI( AI)는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나이다. 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술이기도 하다. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념이다. 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템 이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것이다.

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서울의 봄 비하인드 스토리

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서울의 봄 비하인드 스토리

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https://youtu.be/SCMhA7h65Rw?si=IjvLwrsM_p0brX80

https://youtu.be/612AYSg7zXg?si=xcXUXQTceM5castc

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서울의 봄 현실고증 및 다른 점

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서울의 봄 현실고증 및 다른 점

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자료2: 유튜브 알고리즘의 원리

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자료2: 유튜브 알고리즘의 원리

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유튜브 알고리즘 원리는 사용자 개인화와 영상 실적을 기반으로 추천합니다. 첫째, 사용자 개인화는 시청자가 어떤 영상을 선택했는지, 어떤 영상을 무시하는지, 어떤 영상을 스킵하는지, 얼마나 자주 채널이나 토픽을 시청하는지 등 시청자의 선호도를 살펴봅니다. 둘째, 영상 실적은 해당 영상이 시청자에 추천됐을 때의 이를 선택하는지, 평균시청지속시간, 평균시청지속시간 비율 등을 파악합니다.

그리고 추가로 사용자가 시청을 완료한 후에 설문조사나, 좋아요 등을 통해 사용자가 해당 영상을 즐겁게 시청했는지는 점검하게 됩니다.

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거북이 미디어 전략 연구소

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이번 글은 구글 Search and Discovery 팀 직원이 직접 알려주는 유튜브 알고리즘의 개요를 살펴봅니다. 이후 유튜브 검색, 추천동영상, 홈화면, 인기, 구독탭, 알림의 6가지 메뉴에 대한 공식 알고리즘을 설명합니다.

유튜브 뉴스 채널을 운영하신다면 유튜브 뉴스 채널 운영 전략에 대한 포스팅 도 보실 수 있습니다.

유튜브 검색과 Discovery 작동 원리 개요

기본 원리

실시간 피드백 루프를 통해 각 시청자의 관심사에 맞는 동영상을 검색함

데이터가 핵심 역할

각 동영상의 제목, 미리보기 이미지, 설명을 살피고 다른 시청자가 동영상을 즐기는지 관찰.
동영상을 얼마나 시청했는지, 좋아요와 싫어요가 있는지, 댓글 작성자의 수를 파악
각각의 시청자가 과거에 어떤 동영상을 시청하고 안하는지, 시청시간은 얼마인지 확인

유튜브 알고리즘의 두 가지 목표

Find : 각 시청자가 원하는 동영상을 찾도록 도와주기
Keep watching : 시청자가 원하는 동영상을 더 시청하도록 만듦

유튜브 알고리즘이 내 동영상을 좋아하도록 만드는 방법

시청자가 내 동영상을 먼저 좋아하도록 한다. 사람이 좋아하는 영상을 시청자에 보여주는 것이 구글의 목표

알고리즘은 사람들이 좋아하는 동영상을 다른 사람에게 노출

유튜브 주제별 알고리즘 정리

1. 유튜브 검색

검색결과 노출 알고리즘

시청자가 입력한 내용에 따라 가장 관련성이 높은 동영상과 채널을 노출시킴.

검색결과는 단순히 조회 수만이 아니라 제목, 설명, 동영상이 검색어에 적합한 정도에 따라 순위를 매김

해당 동영상의 시청 시간이 길고 검색 구문(?)에 대한 참여도도 파악함

동영상을 검색에 노출시키는 방법

제목과 설명에 관련성이 높은 검색어를 사용

구글 Trend에서 사람들이 검색에 쓰는 단어를 분석해보기

어뷰징으로 시청자를 속이지 말 것. 동영상 초반에 시청을 중단하면 장기적으로 동영상의 실적이 악화될 수 있음

설명은 1~2개 문단으로 자세하게 작성하기

인기 동영상과 계절성 주제를 공략하기

2. 추천 동영상(suggested video)

추천 동영상 알고리즘

지금까지 시청한 관련 주제의 동영상과 과거 시청 기록을 바탕으로 추천되는 동영상

데스크톱은 보기 페이지 오른쪽, 모바일 앱은 시청 중인 동영상 아래에 위치하고 자동 재생을 선택했을 경우 다음 동영상으로 재생됨

추천 동영상에 포함되려면?

강력한 클릭 유도 문안(CTA : Call To Action) 사용

결말은 짧고 호소력 있게 정리

재생목록, 링크, 카드, 최종화면으로 다음 동영상 추천하기

3. 홈화면(Home Screen)

홈화면은?

유튜브 앱을 열거나 웹사이트 처음에 표시된 화면

각 시청자에게 가장 관련성이 높은 맞춤 동영상이 제공됨

구독하는 채널의 새 동영상, 비슷한 관심사의 시청자가 시청한 동영상 등이 포함됨

홈화면에 표시되는 동영상 선정 기준 2가지

Performance(성과) : 시청자를 참여와 비슷한 시청자에 대한 만족도

Personalization(개인화) : 시청자자의 조회 시간과 검색 기록을 토대로 맞춤 설정을 고려함. 이 때 시청자가 채널이나 해당 주제를 찾는 빈도와 유튜브가 각 동영상을 시청자에게 노출 시킨 횟수를 고려함

내 동영상을 홈화면에 노출하기 위한 3가지 방법

지속적인 콘텐츠 업로드

시청자 참여

효과가 좋은 방법은 계속 사용

4. 인기(Trending)

인기(Trending)란?

시청자의 국가에서 인기를 끄는 새로운 동영상을 보여주는 목록

인기와 참신함을 함께 반영. 조회 발생 지역과 조회 수의 증가율도 중요함

인기 상승 중인 크리에이터와 아티스트도 인기 탭에 포함

매주 전도유망한 크리에이터와 아티스트를 하루 동안 소개함

유튜브 인기 탭 급상승 노출 비결은 사실상 없음

5. 유튜브 구독자와 구독 탭

구독자와 구독 탭

구독자는 내 동영상을 더 보려고 결정한 시청자이자 팬

구독 탭은 시청자가 구독 중인 채널의 동영상을 모아서 표시하는 곳

시청자의 채널 구독 유도

시청자에 직접 구독을 부탁

채널분석에서 시청시간을 살피고 국가별, 지역별 최적의 공개시간을 파악할 것

6. 유튜브 알림(notification)

채널에 새 동영상이 공개되면 구독자에 휴대기기 푸시 알림이나 이메일로 알려주지만 트래픽 보장은 아님

업로드 초반엔 알림을 통해 트래픽이 유입되나 장기적으로 대량의 트래픽을 보장하지 않음

구독자에게 알림을 사용하고 설정하는 방법을 알려줄 것

유튜브 알고리즘 담당팀원과의 Q&A #1(2017년 8월 인터뷰)

유튜브 검색팀(Search and Discovery Team)의 담당자와의 Q&A를 정리했습니다.

Q : 유튜브에서 성공하기 위해 가장 포커스 해야 하는 것은? 시청시간? 좋아요? 댓글?

A : 시청시간처럼 하나로 특정하기 어려움. 지속적으로 업데이트를 하기도 하고 잘못된 점이 있으면 과거의 유튜브 알고리즘을 되돌리기도 함.

Q : 홈화면은 어떻게 운영하나?

◆ A : 시청자가 원하는 영상을 홈에서 찾을 수 있도록 하려고 함. 과거엔 구독한 영상만 홈에 있었는데 영상 조회 시간이 하락. 구독영상과 새로운 영상을 소개해 시청자의 사용 시간을 늘리는 것이 목표임만 비슷한 영상을 좋아하는 시청자들이 본 영상, 구독하지 않았지만 좋은 채널 등을 소개함

Q : 추천 영상은?

A : 과거엔 먼저 본 영상의 관련 영상(related video)이었으나 사용자가 관심 있을만한 영상도 추천해 시청자가 더 많은 영상을 소비하도록 함

Q : 검색은?

A : 일반적으로 검색 키워드가 메타데이터(제목과 설명)에 있는 영상을 찾아냄. 그리고 검색어를 통해 사람들이 많이 본 영상을 찾아냄. 즉 메타데이터에 있는 관련성과 시청자와의 피드백 성과(performance)를 함께 검토해 검색 상위에 노출함

Q : 인기 급상승(trending)은 ?

A : 인기 급상승은 가장 많이 보는 영상이 아님. 많은 사람들이 관심 있게 보기 시작하는 영상. 유튜브 외에 웹에서 화제가 되는 영상이 선택되기도 함. 유료로 운영되는 것이 아님

유튜브 알고리즘 담당팀원과의 Q&A#2(2017년 8월 인터뷰)

Q : 비슷한 주제의 영상이 수백 개인데 어떻게 하면 내 영상이 좋은 성과를 거둘 수 있을까?

A : 기존 영상과의 차별화(differentiate). 잠재독자에게 먹힐만한 차별화를 해야 함

유튜브 Search and Discovery Team과의 Q&A #3(2017년 12월 인터뷰)

Q : 신생 크리에이터가 성공하는 것은 불가능한가?

A : 불가능하지 않다. 우리 팀은 수년간 두 가지 기록(milestone)을 살펴보고 있다. 1. 최초 10만 구독을 돌파하고 1일 수십만 조회 수를 기록하는 크리에이터가 얼마나 되는가. 이 기록을 달성한 채널이 2년 전에 비해 4배가 됐다. (2017년 12월 시점) 2. 최초 동영상을 업로드한 후 10만구독과 1일 수십만 조회를 기록하는 시간이 2년 전에 비해 40% 감소했다. 단, 기존에 잘하고 있는 채널을 따라하는 것은 경쟁에서 이기기 어렵다. 기존의 채널이 가지지 못한 시청자층 또는 관심사를 발굴해야 할 필요성이 있다.

Q : 채널을 수 주 간 중단하고 휴식을 취할 경우 어떻게 되는가? 유튜브 알고리듬은 해당 채널을 버리게 되나? 해당 채널은 다시 처음부터 시작하는 건가?

A : 아니다. 알고리즘은 업로드를 중단한 채널을 죽이지 않는다. 일반적으로 4주 정도 업로드를 중단하고 휴식을 취한 수백 개의 채널을 분석한 결과 대부분의 채널에서 휴식 이후의 조회수가 더 높아졌음. 해당 채널의 시청자가 관심을 가지는 재충전하는 기간을 가지는 것이 좋다.

Q : 정기적으로 운영하던 채널에서 최근에 올린 영상이 시청시간, 조회 수 등에서 최악의 성과를 거두면 유튜브 알고리즘이 해당 채널을 낙인찍게 되나?

A : 알고리즘이 아닌 시청자가 보스(boss)다. 좋은 채널에서도 성과가 나쁜 영상이 나올 수 있다. 하지만 다음 영상이 좋은 것이라면 다시 돌아온다. 마지막 영상의 성과가 문제가 있어서 완전히 망한(dead) 채널을 본적은 없다.

Q : 영상이 수익화 중단(노란색 아이콘)될 경우 유튜브 알고리즘이 해당 영상을 더 이상 프로모션하지 않는가?

A : 유튜브 검색과 발견(discovery)은 수익화와 별개로 움직인다. 수익화 중단 정보는 검색팀으로 알려지지 않는다. 하지만 유튜브 성과와 수익화가 동시에 문제가 생기는 경우가 있다. 이는 광고주와 시청자가 욕설, 폭력, 논쟁의 여지가 있는 동영상을 동시에 싫어하기 때문에 나오는 현상일 것이다.

Q : 업로드 시간과 발행시간이 다를 경우 불이익이 있는지?(2018년 7월)

A : 없음. 업로드 후 비공개할 경우 유튜브는 해당 영상을 체크하지도 않음.

Q : 태그는 얼마나 중요한가? (2018년 7월)

A : 가장 중요한 것은 썸네일과 제목임. 태그의 중요성은 0.5%. 썸네일과 제목이 99%. 유튜브는 시청자가 가장 중요하다고 판단하는 것을 중요하게 생각함. 태그를 유튜브 팀이 살펴보지만 크리에이터들이 생각하는 것만큼은 아님.

영상 내용이나 채널 명에 오탈자가 있을 경우 수정사항이 반영되지 않았을 경우에는 잠시 태그를 사용할 수 있음. 그 외에는 태그에 노력을 기울일 필요는 없다.

BUT. 처음 시작하는 채널일 경우엔 키워드를 통해 시청자를 유입할 수밖에 없음. 하지만 시청자가 유입돼 구독자가 생긴 이후에는 시청자 행동을 분석해 유튜브가 추천하게 됨

Q : 제목에 영어 대문자만 사용한 영상은 추천이 잘 안 된다? (2018년 8월)

A : 제목을 영어 대문자만으로 사용할 경우 유튜브는 시청자에 잘 추천하지 않음. 영어 대문자만 사용하면 시청자에게 소리 지르는 것처럼 보이고 짜증나게 할 수 있는 요소이기 때문

Q : 댓글에 영상과 관련된 키워드가 있을 경우 추천에 도움이 된다? (2018년 8월)

A : 그렇지 않음. 유튜브는 영상을 추천할 때 댓글을 보지 않음. 영상과 썸네일에 집중할 것

Q : 부제(Subtitle), 캡션, 번역이 검색과 추천(discovery)에 도움이 되는가?(2018년 8월)

A : 그렇다. 캡션과 번역은 구글이 노력하고 있는 영역이며 글로벌한 시청자에 추천하고 도달하는데 도움이 됨

Q : 정기적인 영상 업데이트가 채널 성장에 도움이 되는가? 일주일에 3번씩 또는 매일 한 번 업데이트하는 것 등(2018년 9월)

A : 아니다. 기본적으로 영상의 품질이 중요함. 정기적인 업데이트 채널을 우대하지 않는다. 한 달에 한번, 일 년에 한번 업데이트하더라도 문제없이 조회 수가 많은 채널이 있다

Q : 휴식을 위해 채널 업데이트를 중단할 경우 불이익이 있는가? (2018년 9월)

A : 아니다. 수백 개의 채널들을 분석한 결과 오히려 2주 정도 휴식을 가진 채널들이 전에 비해 조회 수가 더 증가한 것으로 분석된다.

Q : 채널에서 일부 영상의 성과가 안 좋을 경우 앞으로 나올 영상에 유튜브 알고리즘의 불이익이 있나? (2018년 9월)

A : 아니다. 시스템적으로는 없다. 다만 시청자와 구독자가 너무 저품질의 영상을 보고 실망할 경우 해당 채널을 덜 시청할 가능성은 있다.

Q : 채널에서 조회 수가 낮은 영상을 삭제할 경우 향후 성과에 도움이 된다? (2018년 9월)

A : 아니다. 조회 수가 낮은 영상이 유튜브 알고리즘에 영향을 주지 않는다. 삭제할 필요가 없다.

Q : 영상에 유튜브 광고를 붙일 경우 조회 수가 더 올라갈 수 있나?(2018년 9월)

A : 아니다. 유튜브 검색과 디스커버리(Search and Discovery) 시스템은 광고와 완전히 별개이며 영상에 광고가 있는지 알 수도 없다.

Q : 개별 영상에 노랑풍선(수익화 중단)이 있을 경우 다음 영상들은 유튜브 추천에 불이익이 있나? 사람이 리뷰해 수익화가 중단된 영상과 이후 업로드된 영상의 조회 수가 현저히 하락했다며 한 크리에이터가 문의함 (2018년 9월)

A : 아니다. 검색/디스커버리와 광고는 완전히 분리돼있다.

이 답변에 대해 1천 여명에 가까운 크리에이터들이 거짓말이라고 댓글을 통해 성토했습니다. 자신들이 직접 실험한 결과를 가지고 검색/디스커버리 팀이 광고 팀과 데이터를 공유하고 수익화 중단된 영상의 조회 수가 현저히 하락한다고 주장하고 있습니다. 하지만 유튜브 공식 입장은 아니다입니다.
아래는 유튜브 검색/디스커버리 팀과의 질의응답 원본 영상입니다.

[참조1] 유튜브 알고리즘 원본 영상 목록
'The Algorithm' - How YouTube Search & Discovery Works How YouTube Search Works How YouTube's Suggested Videos Work How YouTube's Home Screen Works How YouTube's Trending Tab Works How YouTube Subscribers & the Subscriptions Tab Work How YouTube Notifications Work How YouTube Notifications Work
[참조2] 유튜브 알고리즘 Q&A 영상 링크
YouTube Algorithm Questions Explained by YouTube Employees (Part 1) YouTube Algorithm Questions Explained by YouTube Employees (Part 2) YouTube Algorithm Questions Explained by YouTube Employees (Part 3) MYTHBUSTING #1: Are Tags Important? Which matters? MYTHBUSTING #2:ARE ALL CAPS BETTER? MYTHBUSTING #3: Do vacations kill your YouTube channel? MYTHBUSTING #4: Do Ads affect Search & Discovery (S&D)?
(끝)

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구글 직원이 알려주는 유튜브 알고리즘 작동 원리

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이번 글은 구글 Search and Discovery 팀 직원이 직접 알려주는 유튜브 알고리즘의 개요를 살펴봅니다. 이후 유튜브 검색, 추천동영상, 홈화면, 인기, 구독탭, 알림의 6가지 메뉴에 대한 공식 알고리즘을 설명합니다. 유튜브 뉴스 채널을 운영하신다면 유튜브 뉴스 채널 운영 전략에 대한 포스팅 도 보실 수 있습니다.

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자료1: 공상과학 영화란

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자료1: 공상과학 영화란

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출처: 네이버 블로그 [필름스테이션 영화 학원]

https://blog.naver.com/cinetaker/220332588082

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네이버 블로그 | 필름스테이션 영화학원

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      SF영화란 과학적 내용과 공상적 줄거리를 테마로 하는 영화의 총칭입니다. 사이언…

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주제: 축구의 역사와 현재

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주제: 축구의 역사와 현재

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자료1 월드컵 우승 상금

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자료1 월드컵 우승 상금

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여러분, 만약에 세상을 떠난 가수들이 다시 살아온다면 어떨 것 같아요?

실제로 케이블 tv의 한 음악 방송에서 인공지능 음악 프로젝트가 시도되었다고 합니다.

이 무대에서 전설의 가수들은 ai 기술을 이용해서 연이어 부활하였습니다.

이 ai 음성 복원 기술로 복원된 음성이 생전의 목소리와 전혀 다를 게 없었어요. 가상현실을 접목하면 이제 만나지 못할 줄 알았던 가족들을 만날 수 있는 프로그램도 제작되고 있다고 합니다. 오늘은 인공지능의 개념과 특성을 한번 알아보도록 하겠습니다.

1. 인공지능이란?

일단 인공지능이란 무엇일까요.

인공지능이란 인간의 지능으로 수행할 수 있는 다양한 인식 사고 학습 활동 등을 기계가 할 수 있도록 구현하는 기술입니다.

그리고 그 기술을 연구하는 학문 분야도 최근에 더욱 각광을 받고 있는데요.

인간이 어떻게 지능적으로 생각하느냐의 답은 심리학 철학 과학 등 각각의 학문마다 다르게 바라봅니다.

그러나 그들의 공통점을 요약한다면 인공지능은 인간의 지능 또는 그 지능의 전부 일부를 기계로 구현한 것이라고 할 수 있습니다.

그렇다면, 이 인공지능에는 어떤 특성이 있을까요?

2. 인공지능의 특성
첫 번째 합리적 사고입니다.
합리적 사고에 집중한 학자들은 삼단 논법처럼 올바른 전재가 주어지면 항상 옳은 결과를 내는 방법을 연구하였습니다. 삼단 논법은 시작하는 전제가 옳아야 하는데요.

예를 들면 "모든 사람은 죽는다", "영희는 사람이다", "그러므로 영희는 죽는다."에서 모든 사람은 죽는다 영희는 사람이다라는 전제가 옳기 때문에 마지막 문장의 논리도 성립합니다.

이 같은 생각은 합리적으로 판단됩니다.

하지만 이 세상의 현상, 이론, 감정들은 어떤 게 옳은지 판단하기가 매우 어렵고 복잡합니다.

따라서 모든 현상들을 전제나 삼단 논법으로 설명하기 어렵지요. 그래서 이러한 합리적 사고는 인공지능에 적용하기가 쉽지 않다는 한계점이 있습니다.
두 번째 특성은 합리적 행동입니다.
합리적 행동이란 여러 행동 중에서 많은 사람들이 동의할 수 있는 원칙에 따라 선택된 최소한의 행동을 말하죠.

예를 들면, 우리가 tv를 산다고 할 때, tv 상품의 가격 품질 사용자의 관심 및 구입 정보를 바탕으로 제품 선호도, 가격을 비교하는 인공지능이 있을 것입니다.

이러한 인공지능의 특성은 자연스럽게 인간 같은 사고 인간 같은 행동으로 이어집니다.

초기에 인공지능을 연구한 학자들은 특히 인간 같은 행동을 하는 인공지능을 만들려고 애썼습니다.

그래서 사람의 언어로 대화하는 기기에 시각 장치로 물건을 알아보는 기계 이러한 로봇 등에 연구가 집중되었죠.

그러나 실제로 인간이 어떻게 생각하고 행동하는지를 정의하는 것은 너무 어렵고 이를 구현하는 것 또한 쉽지가 않습니다.

3. 인공지능을 연구한 과학자

이러한 인공지능을 연구한 과학자들은 대표적으로 한번 알아보도록 하겠습니다. 앨런 튜링이라는 사람이 있습니다. 이 사람은 최초의 컴퓨터를 만든 컴퓨터 과학자입니다. 1950년 컴퓨팅 기계와 지능이라는 논문에서 인공지능을 정의하고 튜링 테스트라는 것을 제안했습니다. 그 이름을 딴 거죠.

튜링 테스트란 컴퓨터 사람 심사원이 다른 방에 들어가 메시지를 주고받은 후에 심사원이 어떤 상태가 컴퓨터인지 구별해보는 것입니다.

만약에 심사원이 사람과 컴퓨터를 구별하지 못하면 이 컴퓨터는 튜링 테스트를 통과한 것입니다.

하지만 지금까지 완벽하게 튜링 테스트를 통과한 인공지능은 없다고 합니다.

두 번째 과학자는 피터 노빅이라는 사람입니다. 스튜어트 러셀과 함께 쓴 인공지능 현대적 접근 방식이라는 책에서 현대적 인공지능 개념을 정리한 학자이죠.

세 번째는 스튜어트 러셀이라는 학자입니다. 피터 노빅과 함께 인공지능이라는 책을 썼고 미국 버클리 캘리포니아대 전기공학 및 컴퓨터 과학부 교수입니다.

이 사람은 UC 버클리 인공지능 연구소를 이끄는 인공지능 분야의 세계적인 석학이라고 합니다.

이렇게 오늘은 인공지능 개념과 특성에 대해서 알아봤습니다. 다음 포스팅에서 계속 인공지능에 대해 정리해 볼게요!

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인공지능의 개념과 특성에 대해 알아보자. (feat. 인공지능을 연구한 과학자)

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여러분, 만약에 세상을 떠난 가수들이 다시 살아온다면 어떨 것 같아요? 실제로 케이블 tv의 한 음악 방송에서 인공지능 음악 프로젝트가 시도되었다고 합니다. 이 무대에서 전설의 가수들은 ai 기술을 이용해서 연이어 부활하였습니다. 이 ai 음성 복원 기술로 복원된 음성이 생전의 목소리와 전혀 다를 게 없었어요.

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고대의 축구

https://www.imaeil.com/page/view/2022120717234854268

https://blog.naver.com/tnfmk/220038689726

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축구의 역사

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%B6%95%EA%B5%AC%EC%9D%98_%EC%97%AD%EC%82%AC

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국어를 왜 배워야 하는가?

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국어를 왜 배워야 하는가?

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국어&사회, 이해하면 좋아진다! - 코칭맘

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Learn&Run과 함께 책을 즐기던 과거로 돌아가 초심을 되찾고, 국어와 사회 학습을 왜 해야 하는지, 어떻게 해야 효율적으로 할 수 있을지 점검해 보는 시간을 가져 보고자 한다.

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현재의 축구

https://namu.wiki/w/%EC%B6%95%EA%B5%AC

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축구의 인기

https://www.ilyo.co.kr/?ac=article_view&entry_id=442817

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위키미디어 프로젝트 기여자

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FIFA 월드컵의 역사 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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FIFA 월드컵의 역사는 1928년, 당시 FIFA 회장이었던 쥘 리메가 국제적인 축구 대회를 개최하기로 한 데에서 시작된다. 1930년, 우루과이에서 첫 번째 FIFA 월드컵이 개최되었을 때 초청받았던 팀은 단 13개국뿐이었다. 이후 계속된 확장과 형식의 변화를 경험하고 있는 FIFA 월드컵은 현재 전 세계 200여 개가 넘는 국가들이 2년 동안 열리는 월드컵 예선을 통해 본선에 출전하는 32개국을 결정한다.

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자료2: 공상 과학 영화의 대표적 예시

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자료2: 공상 과학 영화의 대표적 예시

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[동향]영화사를 바꾼 10대 SF영화

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세계 최초의 영화가 등장한 것은 19세기 말이다. 프랑스의 뤼미에르 형제는 1895년 12월 8일 ‘인도살롱’이란 홀에서 입장료를 낸 일반 관객들을 모아놓고 ‘열차 도착(L’Arrivée d’un train en gare de La Ciotat)’이란 영화를 상영했다. 3분짜리 무성영화였다.이후 7년이 지난 1902년 SF영화가 탄생했다. 프랑스의 조르주 멜리에스란 사람이 트릭 사진 효과를 이용해 ‘달세계 여행(A Trip To The Moon)’을 만들었는데 상영시간은 14분이었다. 2분 정도의 단편영화들이 대부분이었던 당신의 상황에서 파격적인 선택이었다.장편 SF영화가 등장한 것은 20여년이 지나서다. 1927년 독일 표현주의를 대표하는 감독 프리츠 랑은 SF영화사에 있어 영원히 남을 명장 ‘메트로폴리스(Metropolis)’를 만들었다. 이후 영화계는 제대로 모습을 갖춘 SF 명작들을 만들어내기 시작한다.SF영화사에 큰 족적을 남긴 작품들 SF영화로서 제대로 모습을 갖추고 지금까지 독자들의 기억 속에서 강한 이미지를 남기고 있는 영화는 무엇일까. 31일 영국 IT 기술 정보 웹진 ‘테크레이더’(TechRader)는 평론가들의 심사를 통해 역사상 명작으로 회자되고 있는 10대 SF영화를 선정 발표했다.SF영화에 있어 표준 모델이 되고 있으며, 영화 발전에 있어 큰 족적을 남긴 작품들이다. 10대작에는 최초의 장편영화 ‘메트로폴리스’를 비롯, 스탠리 큐브릭의 기념비적인 작품 ‘2001: 스페이스 오디세이’, 공전의 히트를 기록한 ‘스타 워즈’ 등이 포함됐다.‘메트로폴리스(Metropolis)’인류 역사에 있어 사라지지 않는 빈부 문제를 주제로 스토리를 건개하고 있기 때문이다. 이 주제는 최근 등장하고 있는 SF영화에서도 자주 다루고 있는 주제다. 랑 감독의 천재적인 능력 역시 특징 중의 하나다.랑 감독은 단 한 번의 특수효과를 사용하는 일 없이 그의 표현주의 방식으로 영화 전체의 배경이 되는 도시를 창조해냈다. 미래 과학기술을 정확히 예축했다는 점 역시 높은 평가를 받고 있는 부분이다. 특히 영화에 등장하는 인조인간은 지금의 사이보그 시대를 예언하고 있다.‘2001: 스페이스 오디세이(2001: A Space Odyssey)’는평온하던 디스커버리호에 갑자기 재난이 찾아오고 우주선 내부에서서는 반란이 일어나며, 목성 궤도에서 문제의 검은 돌기둥을 발견하지만 그 순간 ‘우주의 급류’에 휘말리는 위험과 함께 신비한 시간의 경험을 겪게 된다는 이야기다.이 영화가 중요한 것은 (가상의 세계가 아닌) 우주공간에서의 급박한 상황을 매우 절묘하게 묘사하고 있기 때문이다. 이후 등장한 SF영화 대작들이 ‘스페이스 오딧세이’와 유사한 플롯을 전개하면서 우주과학과의 공감대를 형성해왔다.‘클로스 인카운터(Close Encounters of the Third Kind)’줄거리는 한 평범한 인물이 아이 같은 모습의 외계인을 만나 경이로운 무엇인가를 발견한다는 내용이다. 특수한 상황에 처한 평범한 사람의 동정적인 휴먼스토리가 담겨 있다. 이후 스티븐 스필버그 감독의 작품세계에서 계속 등장하는 주제다.‘에얼리언(Alien)’‘에이리언’ 시리즈는 영화사상 가장 성공적인 SF호러 시리즈로 손꼽힌다. ‘리얼 호러’라는 개념조차 생소했던 70년대 후반에 언뜻 보기에도 징그러운 ‘에이리언’을 선보이면서 SF영화사의 흐름을 크게 바꾸어놓았다.‘블레이드 러너(Blade Runner)’수사 중인 경찰이 여성 인조인간과 만나 사랑에 빠진다는 내용의 서스펜스 영화. 사람과 인조인간 간의 갈등과 사랑을 다루고 있다. 최근 실현되고 있는 유전공학, 인공지능, 로봇공학 등의 과학기술을 암시하고 있는 SF명화다.‘터미네이터 2(Terminator 2: Judgement Day)’1984년 작 ‘터미네이터’에서는 미래에서 온 단음절로만 말하는 킬러 로봇 ’T-800′이 등장했으나, 이 영화에서는 ’T-800′과 함께 액체금속으로 만들어져 어떤 형태로든지 변할 수 있는 새로운 로봇이 등장한다. 미래 재료공학은 물론 증강현실 등 최근의 신기술을 예견했다.‘인셉션(Inception)’머릿 속의 정보를 훔쳐내는 이야기를 통해 첨단 뇌 과학이 미래 사회에서 어떤 상황을 불러일으킬 수 있는지 암시하고 있다. 스토리 상으로는 매우 환상적으로 보이지만 첨단 과학의 미래를 진지하게 다루고 있는 영화다. ‘조우(Close Encounter)’

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인기 축구선수

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주제: 나의 최애 배우가 사랑받는 이유

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주제: 꿈을 꾸는 이유와 꿈을 기억하는 방법

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꿈이란 무엇인가?

사람들이 잠을 자기 시작하면 두뇌의 활동이 감소하면서 조용하고 평화로운 상태로 들어서지만 대신 꿈이라는 생리적인 현상을 통해 새로운 경험을 하게 됩니다. 꿈이란 잠지는 사람이 시간의 경과에 따라 저절로 진전되는 이야기 내용을 시각적으로 경험하는 것이라 정의할 수 있습니다.

수면의 시작

꿈은 수면이 진행되면서 중추신경 내부의 흥분성이 저하되고 뇌의 여러 영역에서 생기는 흥분들이 유기적으로 전달되지 못해 결과적으로 뇌의 통일화된 활동상태가 해체되는 해리상태에서 일어나는 생리적인 현상입니다. 잠이 들자마자 꾸는 꿈의 내용은 줄거리가 짧은 것이 대부분인데, 이런 꿈을 꾸는 사람들을 깨우면 꿈을 꿨다고 말하지 않습니다. 즉 꿈이 기억에 남지 않고 스쳐가는 것입니다. 내용을 가장 많이 이야기할 수 있는 꿈은 REM수면 (REM: Rapid Eye Movement)이라는 시기에 꾸게 됩니다. 이 시기는 잠을 자면서 저절로 눈동자가 빨리 움직이게 되므로 REM 수면이라 불리는데, 꿈이 잘 기억되기 때문에 꿈수면이라고도 합니다. 이 시기 동안 심장이 빠르게 박동하며 숨도 가빠지고 혈압도 오르지만 근육의 활동성은 마비된채로 남아 있는 특이한 생리적인 상태가 유지됩니다. 대개 70-80% 정도의 꿈은 이런 REM 수면 기간 중에 꾸게 되며 나머지 10-20% 정도의 꿈은 NREM 수면이라는 시기 동안 꾸게 됩니다. REM 수면은 전체 잠자는 시간 중 매우 짧은 시간(대개 하룻밤 수면에서 1시간 30분 정도 내외)밖에 되지 않으므로 사실 우리는 잠을 자면서 꿈을 꾸는 시간보다는 꾸지 않는 시간이 훨씬 더 많을 수밖에 없습니다. 그리고 일반적으로 꿈을 많이 꾸는 REM 수면의 기간이 지나치게 늘어나거나 혹은 자면서 꿈이 너무 많아지면 잠을 푹 못 자는 느낌을 갖게 되는 경우가 많습니다.

한편 꿈의 내용에 있어 그 내용이 매우 사실적이고 현실에서 그대로 일어남직한 줄거리를 담고 있는 경우도 않지만, 약 30% 정도에서는 도저히 현실에서는 불가능한 황당한 줄거리나 시공간의 한계를 마구 뛰어넘는 내용을 담고 있습니다. 재미있는 것은 대부분의 꿈을 꾸는 사람들은 이런 황당하고 비현실적인 내용을 꿈을 꾸는 그 순간에는 별다른 거부감 없이 마치 실제로 일어나고 있는 일처럼 받아들인다는 것입니다. 물론 어떤 경우에는 지신이 지금 꿈을 꾸고 있다는 것을 꿈 속에서 자각할 수 있는 경우도 있습니다. 어떤 사람들은 꿈을 너무 많이 꾼다고 보고하기도 하고 또 다른 사람들은 꿈을 거의 꾸지 않는다고 말하기도 있습니다. 이런 차이는 꿈을 꾸는 빈도에 있어 개인적인 차이가 크기 때문이기도 하지만, 많은 경우에서는 꿈을 잘 기억하지 못하기 때문일 수도 있습니다. 실제로 꿈을 꾸지 않는다고 주장하는 사람들을 대상으로 REM 수면이 끝나자마자 억지로 잠을 깨워서 물어보면 꿈을 기억해내는 경우가 많습니다. 대개 꿈에 대한 기억은 매우 미약해서 잠에서 깬 직후에는 꿈을 생생하게 기억하다가도 한 두 시간만 지나면 그런 기억들이 매우 희미해져 버리는 경우를 흔히 보게 됩니다. 하지만 꿈을 기억하는 능력도 꿈을 기억하려는 시도가 반복됨에 따라 점차 향상될 수 있습니다.

꿈의 정신분석학적인 측면

정신분석학의 창시자인 프로이트는 그의 유명한 저서인 "꿈의 해석"에서 꿈은 마음 속의 무의식적인 요소가 잠을 자는 동안 표출되는 것이며, 따라서 무의식을 이해하는데 있어서 꿈이 매우 중요하다고 하였습니다. 사람은 현실 세계에서는 의식하기 두려운 내용을 무의식 속으로 억압하는데, 잠이 들면 이러한 억압의 수준이 약화되면서 무의식적으로 두려운 요소들이 의식 세계로 드러나게 됩니다. 그러나 원래의 내용이 그대로 드러나는 것이 아니라 여러 가지 방법으로 왜곡되어 변형된 상태로 나타나는 것이 바로 꿈이라는 것입니다. 즉 무의식적 내용과 현실 세계의 내용들이 투사(投射), 융합(融合)ㆍ치환(置換) ㆍ상징(象徵) 등의 마음 속 과정을 통하여 변형되어 꿈으로 드러나게 됩니다.

꿈의 가장 기본적인 기능은 심리적인 보상기능입니다. 예를 들어 의식생활에서 너무 도덕적이고 부지런한 사람의 경우엔 무의식적으로는 매우 부도덕하고 게으른 측면을 지닐 수 있습니다. 이렇게 의식에서는 드러나지 않고 억압된 무의식적 측면들이 꿈을 통해 경험되면서 심리적인 불균형 상태가 일부 보상될 수 있습니다. 또 어떤 꿈들은 예시적인 기능도 있어서 특정한 꿈의 경우는 무의식이 꿈을 통하여 그 사람의 미래에 일어날 일을 미리 알려줄 수도 있습니다.

프로이트는 꿈이 무의식으로부터 전해지는 메시지인데 원래의 내용이 왜곡되는 변형과정을 거친다고 생각했습니다. 따라서 정신분석학자가 한 개인의 정신세계를 분석하기 위해서는 꿈에 숨어 있는 진정한 의미를 찾아내는 것이 중요하며, 나중에 기억되는 꿈의 내용이 원래 내용과는 다르다는 점을 알아야 합니다. 꿈을 이루는 요소들은 꿈꾼 사람의 의식세계에서는 쉽게 파악되지 않는 여러 가지 무의식적인 의미를 담고 있는데, 대개는 그 개인의 유년기 경험이나 살아오면서 겪게 되는 중요한 소망이나 충동들을 반영합니다. 이런 요소를 파헤치기 위해 프로이트는 자유연상이라는 기법을 사용했는데, 이를 통해 꿈을 꾼 사람은 꿈의 여러 상징으로 인해 촉발된 사고와 감정, 연상 등의 흐름을 자유롭게 따라갈 수 있습니다. 다시 말해 프로이트는 자유연상을 통하여 질투나 분노, 증오, 욕정과 같이 다양한 억압된 감정들을 벗겨내면서 꿈을 해석하였습니다.

우리는 항상 꿈을 꾸며 살아가고 있습니다. 하지만 상징과 굴절을 통해 다양하게 변형된 옷을 입고 나타나는 꿈의 의미를 정확히 이해하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 시중에는 꿈에 관한 여러 가지의 해몽서들이 나와 있지만 이것은 대개 보편적인 상징을 통해 꿈의 의미를 해석하는 것일 뿐, 각 개인의 꿈을 그대로 하나하나 풀이해 놓은 해몽서란 존재하지 않습니다. 보편적인 상징을 통한 꿈 해몽이란 예를 들어 꿈에서 대변이나 돼지를 보면 돈을 많이 벌 수 있는 운세다라는 식의 아무런 논리적인 근거가 없이, 단지 전통적인 관습에 근거한 단순한 해석을 말합니다. 사실 모든 꿈에 일률적으로 적용될 수 있는 어떤 해몽의 법칙이 있는 것은 아니며, 같은 꿈을 꾸었다 하더라도 개개인이 처한 환경이 다르면 그 의미가 전혀 달라질 수 있습니다. 또 어떤 사람들은 '꿈은 미신에 불과하고 꿈 해몽은 점쟁이나 역술인들이 하는 것으로 치부해버리기도 합니다. 하지만 꿈에는 다양한 심리적 속성들이 포함되어 있으며 그 개인의 무의식이 잘 반영되는 정신활동이기에 이에 대한 학문적 연구 가치는 적지 않습니다. 궁극적으로 꿈을 가장 잘 이해할 수 있는 사람은 바로 자기 자신이지만, 정확한 꿈 해석을 위해서는 전문적인 훈련을 받은 정신분석이나 정신치료 전문가의 도움을 받을 필요가 있습니다.

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꿈이란 무엇인가? 사람들이 잠을 자기 시작하면 두뇌의 활동이 감소하면서 조용하고 평화로운 상태로 들어서지만 대신 꿈이라는 생리적인 현상을 통해 새로운 경험을 하게 됩니다. 꿈이란 잠지는 사람이 시간의 경과에 따라 저절로 진전되는 이야기 내용을 시각적으로 경험하는 것이라 정의할 수 있습니다.

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[Why요?] 우리는 왜 꿈을 꾸는 걸까? / 연합뉴스 (Yonhapnews)

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나의 최애 배우의 작품들

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나의 최애 배우의 작품들

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위키미디어 프로젝트 기여자

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이동욱의 작품 목록 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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다음은 대한민국의 배우 이동욱의 작품 목록이다.

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나음힐링센터 방태환원장

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매일 꿈을 꾸는 이유 [방태환 원장의 5분 건강정보]

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주제: 오보에와 클라리넷

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주제: 오보에와 클라리넷

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꿈을 꾸는 이유 및 그 외

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꿈을 꾸는 이유 및 그 외

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우리는 왜 꿈을 꿀까? | 꿈을 꾸는 이유 우리는 가끔, 때로는 자주, 아니면 매일! 꿈이라는 것을 꾸곤 하는데요. 항상 꿈을 꿀 때마다 너무 신기해요. 난 저걸 어디서 보았고 저 사람은 대체 왜 나오는 걸까? 나의 욕망들이 한 서려 있는 생각들의 집합체일까? 미친 듯이 행복한 꿈을 꿀 때도 있고, 두려움에 떨 정도로 놀라게 될 꿈을 꾸는 경우도 있습니다. 또 어떤 꿈은 굉장히

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주제: 프랑스 요리

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네이버 블로그 | 휴대폰마트 성정 3호점

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갤럭시의 장점! 좋은 점 알아보기

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안녕하세요~! 휴대폰마트 성정 3호점 성삼이입니다! 오늘은 삼성 갤럭시 휴대폰의 장점? 좋은점에 대해 얘…

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주제 이강인이 왜 중요 경기에 못나올까?

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주제 이강인이 왜 중요 경기에 못나올까?

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자료 1 오보에와 클라리넷 이름의 뜻

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자료 1 오보에와 클라리넷 이름의 뜻

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클라리넷: https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3574819&categoryId=60476&cid=60476

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[음악리스트] || No. || 소리듣기 || || | 1 | 클라리넷 | 음악 재생 | [상품 정보] | | | [개요표] || 클라리넷 || || 분류 || | 서양악기 > 관악기 > 홑리드 악기 서양악기 > 이조악기 | || 구분 || | 호른보스텔-작스의 구분: 악기 > 기명(氣鳴)악기(Aerophone) | || 주요 개발자 || | 샬뤼모 개량 : 요한 크리스토프 데너 (1655-1707) 13개 키 시스템 개발 : 이반 뮐러(1787-1854) 프랑스식 클라리넷 개발 : 이아생트 엘레오노

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프랑스 요리의 특징: 미식의 나라, 프랑스의 요리 철학과 매력

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프랑스 요리는 오랜 역사와 전통을 바탕으로 전 세계에서 가장 사랑받는 요리 중 하나입니다. 맛과 풍미의 조화, 재료의 신선함을 중요시하는 프랑스 요리는 단순히 먹는 음식이 아니라, 프랑스 사람들의 삶과 문화가 녹아 있는 예술입니다. 프랑스 요리의 특징과 매력은 무엇인지 살펴보겠습니다. 1. 재료의 신선함과 원재료 본연의 맛 중시 프랑스 요리는 재료 선택에 있어서 까다롭고 섬세합니다. 신선한 계절 재료를 중시하며, 원재료 본연의 맛을 살리는 것을 중요하게 생각합니다. 예를 들어, 신선한 야채, 고기, 해산물 등을 사용해 최소한의 양념과 조리법으로 재료의 풍미를 끌어내는 것이 프랑스 요리의 기본 철학 중 하나입니다. 2. 요리 과정과 기술의 정교함 프랑스 요리는 복잡하고 정교한 조리법과 기술을 통해 완성됩니…

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나의 최애 배우가 대중매체에 임하는 자세

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나의 최애 배우가 대중매체에 임하는 자세

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상상이상 IT 꿀팁 & 핫딜

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갤럭시에서 아이폰 갈아탐! 최악의 단점 10가지 #아이폰

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특히 학교나 직장 등 그룹 중심 활동을 할 때 MBTI는 빛을 발합니다. 자신의 강점을 인식하고 다른 사람의 강점을 이해하는 것은 크게 도움이 될 수 있습니다. 다른 사람과 함께 프로젝트를 완료하기 위해 작업할 때 다른 사람이 특정 작업을 수행하는 데 능숙하고 재능이 있다는 것을 깨닫고 부족한 점도 알 수 있습니다. 이러한 차이점을 인식함으로써 그룹은 작업을 알맞게 할당하고 부족한 점을 보완해 목표를 달성하기 위해 협력할 수 있습니다.

단, MBTI는 의학적인 방향으로는 사용되지 않습니다. 실제 정신건강의학과 병의원에서는 치료적인 목적으로 MBTI를 많이 쓰지는 않습니다. 환자를 파악하고 정보를 얻는 데 약간의 도움이 될 수는 있겠지만 성격을 분류하는 것이 정신과 치료에 있어서 의사에게 선입관을 줄 수도 있기 때문입니다.

MBTI는 병원보다는 상담이나 심리치료 분야, 교육 분야에 널리 사용되고 있습니다. 공공기관이나 대기업의 경우 인사관리나 인력개발 분야에 활용되기도 합니다. 신입사원 면접에서 MBTI를 실시하고 어느 부서로 보내는 게 적성에 맞을지 결정하는 역할을 합니다.

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MBTI 뜻과 유래 총정리(Myers-Briggs Type Indicator)

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오늘은 MBTI 뜻을 알아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. MBTI를 정말 좋아하는 사람은 관련 자료를 찾아보면서 이에 대한 유래를 찾아보기 마련인데요, 국내에는 자료가 많이 없어 외국 자료를 가져와서 설명해 보도록 하겠습니다. MBTI는 영어로 Myers-Brigg

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자료 2 오보에와 클라리넷의 특징

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자료 2 오보에와 클라리넷의 특징

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+ 책 송사비의 클래식 사용 설명서

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살아가는 세상 : 네이버 블로그

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psg감독의 전술,이강인 소속 팀선수, 이강인의 특성,팀분석,해결책

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psg감독의 전술,이강인 소속 팀선수, 이강인의 특성,팀분석,해결책

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이강인이 후보로 밀린 이유

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인공지능과 자연지능의 공통점과 차이점

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인공지능과 자연지능의 공통점과 차이점

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인공지능과 자연지능의 공통점과 차이점, 인간이 지능을 창조 하다? - 브레인디스커버리

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신경과학과 인공지능(AI) 분야는 밀접하게 얽혀 있습니다. 애초에 ‘지능‘이라는 것이 뇌의 산물인 만큼 뇌의 특징을 이용하는 것이 ‘인공적인’ 지능을 만들어내는데 도움이 될 것은 굉장히 자연적인 추론 결과입니다.

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나의 최애배우가 끼친 긍정적인 영향력

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나의 최애배우가 끼친 긍정적인 영향력

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https://namu.wiki/w/분류:프랑스 디저트

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주제: 골든 스테이트가 왕조를 형성했던 이유들

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주제: 골든 스테이트가 왕조를 형성했던 이유들

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자료3: 역대 공상 과학 영화의 최대 제작비

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자료3: 역대 공상 과학 영화의 최대 제작비

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[Oh!llywood] 뤽 베송 ‘발레리안’ 흥행 참패…제작사 CEO 내쫓겼다

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Forbes: Why Warriors Dominance Comes From Not Drafting One-And-Done Players

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Forbes: Why Warriors Dominance Comes From Not Drafting One-And-Done Players

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꿈, 많이 꿔도 괜찮은 걸까?

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꿈을 많이 꾸면 건강에 안 좋다는 속설이 있다. 실제로 꿈이 생생하게 기억나는 날이면 몸이 뻐근한 것 같다…

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ESPN: How Steve Kerr Revolutionized the Golden State Warriors' Offense

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ESPN: How Steve Kerr Revolutionized the Golden State Warriors' Offense

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파리에서 꼭 먹어봐야할 프랑스 음식 - #프랑스음식 #프랑스에서 먹을 것 #유명한 프랑스 요리 #프랑스 현지 요리 #프랑스 맛집 추천 .프랑스하면 바로 에펠탑이나 개선문, 루브르 박물관, 또는 명품 브랜드 등이 떠올린다. 하지만 프랑스가 세계 최고의 미식 국가라는 사실을 잊지말자. 프랑스는 북유럽과 남유럽 사이에...

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유튜브 알고리즘의 폐해

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유튜브 알고리즘의 폐해

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1.영상 매체만을 진실로 믿게 되는 현상

일반적으로 사람은 문자나 글보다 사진이나 영상을 좀 더 신뢰하는 경향이 있다고 한다. 문제는 이런 사진이나 영상은 언제든지 조작이 가능하다는 점이다.

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유튜브 알고리즘의 폐해

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유튜브 알고리즘은 과연 좋기만 할까? | 몇 년 사이에 유튜브 시청자가 급속도로 늘었다. 예전에는 대중문화를 선도하는 청년들이 유튜브 영상의 주요 시청자였다면 현재는 어린아이뿐만 아니라 중장년층도 유튜브의 주요 시청자가 되고 있다. 각 개인 별로 보는 유튜브 영상도 다양하다.

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자료 3 오보에와 클라리넷의 공통점

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자료 3 오보에와 클라리넷의 공통점

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목관악기 클라리넷 오보에의 차이

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목관악기 클라리넷 오보에의 차이 목관악기란 나무로 제작된 관악기를 뜻하는데요. 이러한 목관악기들은 오…

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Rakuten Today: Steve Kerr on Leadership, Trust and Championship Culture

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Rakuten Today: Steve Kerr on Leadership, Trust and Championship Culture

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SFGATE: Warriors Agree to Deal with Kevin Durant

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SFGATE: Warriors Agree to Deal with Kevin Durant

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https://www.madtimes.org/news/articleView.html?idxno=23969

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Fanarch: The Golden State Warriors – A Dynasty Built on Three-Point Shooting

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Fanarch: The Golden State Warriors – A Dynasty Built on Three-Point Shooting

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자료 4 오보에와 클라리넷이 사용된 대표적인 음악

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자료 4 오보에와 클라리넷이 사용된 대표적인 음악

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책 <송사비의 클래식 사용 설명서>

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왜 어떤 날은 꿈이 생생하게 기억날까? - 코메디닷컴

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어쩌다 꾸는 생생한 꿈은 문제 될 게 없다. 그러나 몇 주, 몇 달 지속한다면 문제다. 수면을 방해하고 감정까지 좀먹을 수 있다. 특히 악몽일 경우 우울증과 불안증을 유발하며 심하면 자살 충동까지 이어질 수 있다. 즉시 주변에 도움을 요청해야 한다.

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나의 최애 배우의 특징(성향,외모,인격 등)

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나의 최애 배우의 특징(성향,외모,인격 등)

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이동욱, 실제성격 알고보니 '츤데레' (Feat. 우주여신) @ '진심이 닿다' 제작발표회

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특히 학교나 직장 등 그룹 중심 활동을 할 때 MBTI는 빛을 발합니다. 자신의 강점을 인식하고 다른 사람의 강점을 이해하는 것은 크게 도움이 될 수 있습니다. 다른 사람과 함께 프로젝트를 완료하기 위해 작업할 때 다른 사람이 특정 작업을 수행하는 데 능숙하고 재능이 있다는 것을 깨닫고 부족한 점도 알 수 있습니다. 이러한 차이점을 인식함으로써 그룹은 작업을 알맞게 할당하고 부족한 점을 보완해 목표를 달성하기 위해 협력할 수 있습니다.

단, MBTI는 의학적인 방향으로는 사용되지 않습니다. 실제 정신건강의학과 병의원에서는 치료적인 목적으로 MBTI를 많이 쓰지는 않습니다. 환자를 파악하고 정보를 얻는 데 약간의 도움이 될 수는 있겠지만 성격을 분류하는 것이 정신과 치료에 있어서 의사에게 선입관을 줄 수도 있기 때문입니다.

MBTI는 병원보다는 상담이나 심리치료 분야, 교육 분야에 널리 사용되고 있습니다. 공공기관이나 대기업의 경우 인사관리나 인력개발 분야에 활용되기도 합니다. 신입사원 면접에서 MBTI를 실시하고 어느 부서로 보내는 게 적성에 맞을지 결정하는 역할을 합니다.

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MBTI 뜻과 유래 총정리(Myers-Briggs Type Indicator)

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오늘은 MBTI 뜻을 알아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. MBTI를 정말 좋아하는 사람은 관련 자료를 찾아보면서 이에 대한 유래를 찾아보기 마련인데요, 국내에는 자료가 많이 없어 외국 자료를 가져와서 설명해 보도록 하겠습니다. MBTI는 영어로 Myers-Brigg

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김치의 효능

다양한 건강 정보들

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김치의 역사

지식 백과

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2026년 FIFA 월드컵

2026 FIFA World Cup United
Copa Mundial de la FIFA Unidos 2026
Coupe du monde de la FIFA Unis 2026

개최국

캐나다
멕시코
미국

개최기간

6월 11일 ~ 7월 19일

참가팀

48개 (6개 대륙)

경기장

16개 (16개 도시)

경기 수

104경기

2026년 FIFA 월드컵( 영어: 2026 FIFA World Cup, 프랑스어: Coupe du monde de football de 2026, Copa Mundial de Fútbol 2026)은 스페인어: 2026년 6월 11일부터 7월 19일까지 북아메리카 3개국( 캐나다, 멕시코, 미국)에서 열릴 예정인 23번째 FIFA 월드컵이며 48개국 체제의 첫번째 월드컵이다. 이 대회는 2002년 FIFA 월드컵( 대한민국- 일본 공동 개최)에 이어 역사상 24년 만에 2번째로 2개 이상의 나라에서 공동으로 개최된 FIFA 월드컵이며 또한 1970년 FIFA 월드컵, 1986년 FIFA 월드컵에 이어 멕시코에서 40년만에 3번째로 개최된 FIFA 월드컵, 1994년 FIFA 월드컵 에 이어 미국에서 32년만에 2번째로 개최된 FIFA 월드컵이자 캐나다에서 개최되는 첫 월드컵이다.

원래는 2017년 5월 10일 말레이시아 쿠알라룸푸르에서 개최지가 결정될 예정이었지만 2018년 FIFA 월드컵과 2022년 FIFA 월드컵 유치 과정에서 일어난 비리 사건( 2015년 국제 축구 연맹 부패 사건) 수사에 관한 여파로 인해 연기되었다. 2016년 2월에 취임한 잔니 인판티노 FIFA 회장이 FIFA 회장 선거에서 2026년 FIFA 월드컵 본선 참가국 수를 40개국으로 늘리겠다고 공약하여 당선되었고 2017년 1월 10일 스위스 취리히에서 열린 FIFA 이사회에서 투표를 통해 만장일치로 참가국을 48개국으로 확대하게 되었다.

2026년 FIFA 월드컵 본선 개최 유치 후보국의 자격은 2018년 FIFA 월드컵 개최 대륙 연맹인 유럽 축구 연맹 소속 국가 축구 협회, 2022년 FIFA 월드컵 개최 대륙 연맹인 아시아 축구 연맹 소속 국가 축구 협회를 제외하고 모두 입후보 자격이 있다. 그러므로 북중미 축구 연맹, 남미 축구 연맹, 아프리카 축구 연맹, 오세아니아 축구 연맹 소속 국가 축구 협회들은 입후보 자격이 있다. 또한 2개국 이상의 국가 축구 협회들이 FIFA 월드컵 본선 대회를 공동 개최국 후보에 출마할 수 있다.

개최를 희망했던 국가

FIFA 총회는 2018년 6월 13일 러시아 모스크바 에서 열린 회의에서 캐나다-멕시코-미국을 2026년 FIFA 월드컵 개최국으로 선정했다.

에콰도르는 팀 소속 선수인 바이런 카스티요의 생년월일을 허위(실제로 1995년생이나, 1998년생으로 기록)로 기재하여, 승점이 삭감되어 -3점으로 시작한다.

러시아는 2022년 2월 일어난 러시아-우크라이나 전쟁이 종전될 때까지 무기한 출전 자격이 박탈된다.

국가대표팀

본선 진출 자격

본선 진출 확정일

이전 대회 성적1

이전 대회
최고 성적

공동개최

2023년 2월 14일

3 ( 1986, 2022, 2026 )

조별 리그 ( 1986, 2022)

공동개최

2023년 2월 14일

18 ( 1930, 1950, 1954, 1958, 1962, 1966, 1970, 1978, 1986, 1994, 1998, 2002, 2006, 2010, 2014, 2018, 2022, 2026 )

8강 ( 1970, 1986)

공동개최

2023년 2월 14일

12 ( 1930, 1934, 1950, 1990, 1994, 1998, 2002, 2006, 2010, 2014, 2022, 2026 )

3위 ( 1930)

아시아 3차 예선 C조 1위
2025년 3월 20일

8 ( 1998, 2002, 2006, 2010, 2014, 2018, 2022, 2026)

16강 ( 2002, 2010, 2018, 2022)

오세아니아 3차 예선 우승(1위)
2025년 3월 24일

3 ( 1982, 2010, 2026)

조별 리그 ( 1982, 2010)

아시아 3차 예선 A조 1위
2025년 3월 25일

7 ( 1978, 1998, 2006, 2014, 2018, 2022, 2026)

조별 리그 ( 1978, 1998, 2006, 2014, 2018, 2022)

2026년 FIFA 월드컵 남미 지역 예선 1위

2025년 3월 25일

19 ( 1930, 1934, 1958, 1962, 1966, 1978, 1982, 1986, 1990, 1994, 1998, 2002, 2006, 2010, 2014, 2018, 2022, 2026, 2030)

우승 (1978, 1986, 2022)

¹ 굵은 글씨는 당해년도 우승팀을 가리킨다. 이탤릭 체 글씨는 당해년도 개최국을 가리킨다.

2017년 3월 30일, FIFA 평의회 사무국(FIFA 회장과 6개 연맹 회장으로 구성)은 2026년 FIFA 월드컵의 슬롯 할당을 제안했다. FIFA 평의회 의 비준을 위해 추천이 제출되었다.

제67회 FIFA 총회 이틀 전인 5월 9일, FIFA 이사회는 바레인 마나마 에서 열린 회의에서 슬롯 할당을 승인했다. 여기에는 6개 팀이 FIFA 월드컵의 마지막 두 자리를 결정하는 대륙간 플레이오프 토너먼트가 포함된다.

대륙별 축구 협회

FIFA 월드컵 참가 자격 회원

본선 진출팀 수
(개최국 포함)

본선 진출 회원 비율

2026년 이전 대회 본선진출팀 수
(개최국 제외,
절반 포함)

슬롯 할당 비율 변경

북중미카리브
(개최국)

35

6+1⁄3 +1⁄3

19%

3.5

86%

유럽

55

16

29%

13

23%

총

215

48

23%

31(+ 개최국)

50%

다수의 개최국이 존재하는 상황에서 자동 개최국 자격을 부여하는 방식에 대한 문제는 아직 해결되지 않았으며 FIFA 평의회에서 결정할 예정이다. 북미 3국 유치팀은 3개 개최국 모두가 자동으로 자리를 차지할 것으로 예상했다.

슬롯 배정 비준으로 오세아니아 는 FIFA 월드컵 역사상 처음으로 월드컵 본선 진출이 보장되었다. 2026년 FIFA 월드컵은 6개 연맹이 모두 참가권을 보장받은 최초의 토너먼트가 될 것이다.

6개 팀이 참가하는 플레이오프가 개최되어, FIFA 월드컵의 마지막 두 자리를 결정한다. 연맹당 1팀( 유럽 제외)과 연맹의 추가 1팀으로 구성 개최 대륙( 북중미)된다. FIFA 세계 랭킹에 따라 두 팀들이 시드되 시드된 팀은 시드되지 않은 4개 팀이 참가하는 첫 두 경기의 승자와 FIFA 월드컵 접전을 펼친다. 토너먼트는 개최국에서 진행되며, FIFA 월드컵의 테스트 이벤트로 사용되며, 2025년 11월과 2026년 3월의 기존 플레이오프 기간이 2026년 판의 잠정 날짜로 제안되었다.

4팀씩 12개조로 나누어서 조별리그를 진행하며 각 조의 1위와 2위를 차지한 24팀과 각 조 3위팀 중 상위 8팀이 32강 토너먼트에 합류한다.

입찰 과정에서 41개 도시에서 43개의 기존의 완전한 기능을 갖춘 경기장과 2개의 건설 중인 경기장이 입찰의 일부로 제출(멕시코 3개 도시에 3개 경기장, 캐나다 7개 도시에 9개 경기장, 미국 34개 도시에 38개 경기장)되었다.1라운드 탈락으로 9개의 장소와 9개의 도시가 중단: 2차 예선 탈락으로 6개 도시에서 9개 경기장이 추가로 줄어들었고, FIFA가 재정 세부 사항에 대해 논의하지 않으려는 이유로 3개 도시(시카고, 미니애폴리스, 밴쿠버)에서 3개 경기장이 탈락했다. 2021년 7월 몬트리올이 중단된 후 밴쿠버는 2022년 4월 후보 도시로 복원되어 각각 고유한 도시 또는 대도시 지역(로스앤젤레스 제외)에 총 24개의 장소가 생겼다. 워싱턴 D.C.와 볼티모어는 입찰을 결합하여 DC의 FedExField를 제거하고 볼티모어의 M&T 뱅크 스타디움과 페덱스필드의 열악한 상태에 대한 우려로 선택한 경기장으로 만들었으나, 이번 입찰을 위한 FIFA 팬 페스트 이벤트는 DC 내셔널 몰에서 개최된다.

캐나다와 미국에는 스포츠를 염두에 두고 설계된 '축구 전용 경기장'이 있지만, 미국 최대 규모의 축구 전용 경기장인 지오디스 파크(Geodis Park)는 3만석으로 FIFA가 기준으로 정해놓은 최소 4만석에 못 미치는 수준이다. MLS 홈경기장으로 사용되는 곳은 이번 대회를 위해 30,000에서 45,500으로 확장되나, 애틀랜타의 메르세데데스-벤츠 스타디움과 시애틀의 루멘 필드와 같이 NFL과 MLS 팀이 모두 사용하는 경기장이 주로 골대 풋볼에 사용되었지만, 내셔널 풋볼 리그 팀 및 NCAA 디비전 I 대학 풋볼 프로그램을 주최한 미식 경기장과 캐나다 풋볼 리그(CFL)를 주최하는 캐나다 스타디움과 함께 모든 캐나다 및 미식 경기장이 사용되었다. 협회 축구 경기를 위한 수많은 기회와 협회 축구 이벤트를 주최하도록 설계되었다.

2022년 6월 16일 FIFA에서 개최 도시를 발표했다. 서부 디비전의 밴쿠버, 시애틀, 샌프란시스코, 로스앤젤레스, 과달라하라, 센트럴 디비전의 캔자스시티, 댈러스, 휴스턴, 애틀랜타, 몬테레이, 멕시코시티, 토론토, 동부 디비전의 보스턴, 뉴욕시, 필라델피아 및 마이애미(캐나다 2개, 멕시코 3개, 미국 11개)이다.

는 이전 남자 월드컵 토너먼트에 사용된 경기장을 나타냄(미국과 멕시코만 해당).

은 고정식 또는 수납식 지붕이 있는 실내 경기장을 나타냄.

뉴욕

댈러스

캔자스시티

휴스턴

메트라이프 스타디움

AT&T 스타디움

GEHA 필드 앳 애로헤드 스타디움

NRG 스타디움

Capacity: 82,500
(Bid book capacity: 87,157)

Capacity: 80,000
(Bid book capacity: 92,967)
(expandable to 105,000)

Capacity: 76,416
(Bid book capacity: 76,640)

Capacity: 72,220

로스앤젤레스

메르세데스-벤츠 스타디움

소파이 스타디움

Capacity: 71,000
(Bid book capacity: 75,000)
(expandable to 83,000)

Capacity: 70,240
(expandable to 100,240)

필라델피아

링컨 파이낸셜 필드

Capacity: 69,796
(Bid book capacity: 69,328)

시애틀

샌프란시스코

보스턴

마이애미

루멘 필드

리바이스 스타디움

질레트 스타디움

하드록 스타디움

Capacity: 69,000
(expandable to 72,000)

Capacity: 68,500
(Bid book capacity: 70,909)
(expandable to 75,000)

Capacity: 65,878
(Bid book capacity: 70,000)

Capacity: 64,767
(Bid book capacity: 67,518)

결승전 장소를 포함한 경기 일정은 2024년 2월 4일 오후 3시(북미 동부 표준시 UTC-5)에 공개되었으나 경기가 속한 그룹의 정확한 페어링과 킥오프 시간은 나중에 확정될 예정이다.

조지아주 애틀랜타와 플로리다주 마이애미가 동부 지역으로 이동하여 지리적 지역이 갱신되었고 개막전에는 멕시코가 포함되어 2026년 6월 11일 멕시코 시티의 에스타디오 아스테카 에서 열릴 것으로 발표되었다.

캐나다에서의 개막전은 6월 12일 메이저 리그 사커 토론토 FC의 홈 경기장인 BMO 필드에서, 미국에서의 개막전은 같은 날 내셔널 풋볼 리그 소속팀 로스앤젤레스 램스와 로스앤젤레스 차저스의 홈 경기장인 소파이 스타디움 에서 열리며 각 개최국은 자국 내에서 3차례의 조별리그 경기를 치를 예정이다.

그리고 NFL 댈러스 카우보이스의 홈 경기장인 AT&T 스타디움은 이번 토너먼트 경기장 중 최다 경기인 9경기를 개최하며 결승전은 7월 19일 NFL 뉴욕 자이언츠와 뉴욕 제츠의 홈 경기장인 메트라이프 스타디움 에서 개최된다.

미국은 8강 이후를 포함해 78경기를 개최할 예정이며 캐나다와 멕시코는 각각 13경기를 개최하는데 개최 도시는 캐나다와 개막전 상대인 토론토를 제외하고 팀과 팬의 여행을 최적화하기 위해 지리적으로 그룹화되었으며 12개 조 중 4개 조는 중부 지역에 24경기, 3개 조는 서부 지역, 나머지는 동부 지역에 캐나다와 지역 공유 조로 편성됐다.

도시는 서부 지역(밴쿠버, 시애틀, 샌프란시스코, 로스앤젤레스), 중부 지역(과달라하라, 멕시코시티, 몬테레이, 휴스턴, 댈러스, 캔자스시티), 동부 지역(애틀랜타, 마이애미, 토론토, 보스턴, 필라델피아, 뉴욕/뉴저지)으로 분류된다.

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2026년 FIFA 월드컵 2026 FIFA World Cup UnitedCopa Mundial de la FIFA Unidos 2026Coupe du monde de la FIFA Unis 2026 개최국 캐나다 멕시코 미국 개최기간 6월 11일 ~ 7월 19일 참가팀 48개 (6개 대륙) 경기장 16개 (16개 도시) 경기 수 104경기 2026년 FIFA 월드컵( 영어: 2026 FIFA World Cup, 프랑스어: Coupe du monde de football de 2026, Copa Mundial de Fútbol 2026)은 스페인어: 2026년 6월 11일부터 7월 19일까지 북아메리카 3개국( 캐나다, 멕시코, 미국)에서 열릴 예정인 23번째 FIFA 월드컵이며 48개국 체제의 첫번째 월드컵이다.

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주제:KBO리그 레전드 최정

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주제:KBO리그 레전드 최정

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자료 5 오보에와 클라리넷의 연주법

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자료 5 오보에와 클라리넷의 연주법

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책 <송사비의 클래식 사용 설명서>

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KDI 경제교육·정보센터

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"유튜브 알고리즘이 저를 여기로 인도했네요."
유튜브에서 자신의 관심사를 꿰뚫는 콘텐츠를 추천받고 놀란 이용자들의 흔한 댓글이다. 사실 이는 우연이 아니다. 이용자 데이터를 기반으로 작동하는 정교한 '알고리즘(algorithm)'의 결과다.

알고리즘은 특정 문제를 해결하기 위한 논리적 절차나 규칙의 집합을 뜻한다. 소셜미디어에서 알고리즘은 클릭한 콘텐츠, 시청 시간, 검색 기록 등 이용자의 방대한 데이터를 분석해 이용자 참여를 극대화하는 콘텐츠를 선별·제시하는 역할을 한다. 즉 '개인 맞춤화'라는 이름 아래 이용자를 플랫폼에 더 오래 머물도록 설계된 추천 시스템이다.

디지털 플랫폼의 핵심 성장 동력인 알고리즘은 맞춤형 정보 제공이라는 편리함을 선사하며 정보의 홍수 속에서 이용자가 유용한 콘텐츠를 발견하는 것을 돕는 순기능이 있다. 하지만 그 이면에는 중독과 확증편향 증폭, 사회 양극화 심화 등 심각한 개인적·사회적 문제들을 품고 있다. 이는 대표적으로 소리가 밖으로 나가지 않고 안에서 계속 메아리치는 반향실에서처럼 같은 입장과 생각을 계속해서 수용하게 되는 '반향실 효과(echo chamber effect)'와 이용자의 취향에 맞춘 개인화된 검색 결과물로 편향된 정보의 버블에 갇히게 되는 '필터 버블(filter bubble)' 때문이다. 알고리즘은 이용자가 선호하는 정보와 유사한 콘텐츠만 지속 노출시켜 자신의 신념과 일치하는 정보만 반복적으로 접하게 만들어 확증편향을 강화한다. 이는 다양한 관점으로부터의 고립과 사회 전체의 공통 정보 기반 약화로 이어진다. 서로 다른 정보 세계에 갇혀 집단 간 이해와 공감은 어려워지고, 결국 사회적 불신과 갈등이 증폭돼 양극화 심화의 위험 요인이 된다.

또 최근 우리의 시간을 잠식하는 숏폼 동영상에 대한 우려 역시 알고리즘 비판과 맞닿아 있다. 알고리즘은 더 자극적이고 감정적인 콘텐츠를 우선 노출하는 경향이 있어 디지털 중독을 유발하고, 확인되지 않은 정보나 허위조작정보가 빠르게 확산되는 토양을 제공하기도 한다. 모두 근래 한국 사회에서 자주 목격되는 '알고리즘의 그림자'다.

따라서 이러한 알고리즘의 양면성에 대한 깊은 이해와 균형 잡힌 대응 방안 모색이 절실하다. 먼저, 개인 차원에서는 '디지털 미디어 리터러시' 함양이 핵심이다. 정보를 비판적으로 수용하는 자세가 필요하다. 플랫폼 추천 설정을 주기적으로 검토하고 검색 및 시청 기록을 삭제하는 것도 유용하다. 추천에만 의존하지 않고 의식적으로 다양한 정보원을 탐색, 교차 확인하는 '디지털 주체성' 확립이 요구된다.

플랫폼 기업 또한 영향력에 걸맞은 책임 있는 자세를 가져야 한다. 단기적인 이익 추구를 넘어 알고리즘 설계 및 운영에 공익성과 이용자 후생을 고려해야 한다. 무엇보다 알고리즘 작동 방식과 주요 변수에 관한 투명성을 높이고, 이용자에 자신의 정보 환경을 이해하고 통제할 수 있는 선택권을 부여해야 한다.

실효성 있는 법·제도 마련도 시급하다. 알고리즘의 '블랙박스' 문제, 즉 사용자가 내부 작동방식을 파악할 수 없는 문제를 해소하고 사회적 책임을 강화할 구체적 방안이 나와야 한다. EU의 「디지털서비스법(DSA)」처럼 거대 플랫폼에 대한 알고리즘 작동 원리 공개 의무화 및 사회적 영향 평가제도 도입 등을 적극 검토해야 한다.

알고리즘은 강력한 기술이며 그 영향력은 계속 커질 것이다. 편리함에 안주하기보다 이면의 위험성을 명확히 인식해야 한다. 개인의 성찰적 노력과 플랫폼의 사회적 책임, 투명성과 공정성을 확보하기 위한 제도적 기반 마련이 조화롭게 이뤄질 때, 우리는 비로소 알고리즘이 건강하게 역할 하는 미래를 열어갈 수 있을 것이다.

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알고리즘의 양면성··· 편리함의 그늘 속 균형점을 찾아서 | 나라경제 | KDI 경제교육·정보센터

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유튜브 알고리즘이 저를 여기로 인도했네요. 유튜브에서 자신의 관심사를 꿰뚫는 콘텐츠를 추천받고 놀란 이용자들의 흔한 댓글이다. 사실 이는 우연이 아니다. 이용자 데이터를 기반으로 작동하는 정교한 알고리즘(algorithm)의 결과다. 알고리즘은 특정 문제를 해결하기 위한 논리적 절차나 규칙의 집합을 뜻한다. 소셜미디어에서 알고리즘은 클릭한 콘텐츠, 시청 시...

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김치의 정의

한국민속대백과사전

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주제:센과 치히로의 행방불명

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자료4: 공상과학 영화의 그 이상

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자료4: 공상과학 영화의 그 이상

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What is science fiction?

Where was science fiction invented?

Where does science fiction get its name?

Why was science fiction popular in the 1950s?

How is science fiction different from fantasy?

Is human space colonization only science fiction?

science fiction, abbreviation SF or sci-fi, a form of fiction that deals principally with the impact of actual or imagined science upon society or individuals. The term science fiction was popularized, if not invented, in the 1920s by one of the genre's principal advocates, the American publisher Hugo Gernsback. The Hugo Awards, given annually since 1953 by the World Science Fiction Society, are named after him. These achievement awards are given to the top SF writers, editors, illustrators, films, and fanzines.
(Read Britannica's biography of Bruce Sterling, author of this entry.)

The world of science fiction

Science fiction is a modern genre. Though writers in antiquity sometimes dealt with themes common to modern science fiction, their stories made no attempt at scientific and technological plausibility, the feature that distinguishes science fiction from earlier speculative writings and other contemporary speculative genres such as fantasy and horror. The genre formally emerged in the West, where the social transformations wrought by the Industrial Revolution first led writers and intellectuals to extrapolate the future impact of technology. By the beginning of the 20th century, an array of standard science fiction "sets" had developed around certain themes, among them space travel, robots, alien beings, and time travel ( see below Major science fiction themes). The customary "theatrics" of science fiction include prophetic warnings, utopian aspirations, elaborate scenarios for entirely imaginary worlds, titanic disasters, strange voyages, and political agitation of many extremist flavours, presented in the form of sermons, meditations, satires, allegories, and parodies-exhibiting every conceivable attitude toward the process of techno-social change, from cynical despair to cosmic bliss.

Science fiction writers often seek out new scientific and technical developments in order to prognosticate freely the techno-social changes that will shock the readers' sense of cultural propriety and expand their consciousness. This approach was central to the work of H.G. Wells, a founder of the genre and likely its greatest writer. Wells was an ardent student of the 19th-century British scientist T.H. Huxley, whose vociferous championing of Charles Darwin's theory of evolution earned him the epithet "Darwin's Bulldog." Wells's literary career gives ample evidence of science fiction's latent radicalism, its affinity for aggressive satire and utopian political agendas, as well as its dire predictions of technological destruction.

Science Fiction Writers Quiz

This dark dystopian side can be seen especially in the work of T.H. Huxley's grandson, Aldous Huxley, who was a social satirist, an advocate of psychedelic drugs, and the author of a dystopian classic, Brave New World (1932). The sense of dread was also cultivated by H.P. Lovecraft, who invented the famous Necronomicon, an imaginary book of knowledge so ferocious that any scientist who dares to read it succumbs to madness. On a more personal level, the works of Philip K. Dick (often adapted for film) present metaphysical conundrums about identity, humanity, and the nature of reality. Perhaps bleakest of all, the English philosopher Olaf Stapledon's mind-stretching novels picture all of human history as a frail, passing bubble in the cold galactic stream of space and time.

Stapledon's views were rather specialized for the typical science fiction reader. When the genre began to gel in the early 20th century, it was generally disreputable, particularly in the United States, where it first catered to a juvenile audience. Following World War II, science fiction spread throughout the world from its epicentre in the United States, spurred on by ever more staggering scientific feats, from the development of nuclear energy and atomic bombs to the advent of space travel, human visits to the Moon, and the real possibility of cloning human life.

By the 21st century, science fiction had become much more than a literary genre. Its avid followers and practitioners constituted a thriving worldwide subculture. Fans relished the seemingly endless variety of SF-related products and pastimes, including books, movies, television shows, computer games, magazines, paintings, comics, and, increasingly, collectible figurines, Web sites, DVDs, and toy weaponry. They frequently held well-attended, well-organized conventions, at which costumes were worn, handicrafts sold, and folk songs sung.

The evolution of science fiction

Antecedents

Antecedents of science fiction can be found in the remote past. Among the earliest examples is the 2nd-century-ce Syrian-born Greek satirist Lucian, who in Trips to the Moon describes sailing to the Moon. Such flights of fancy, or fantastic tales, provided a popular format in which to satirize government, society, and religion while evading libel suits, censorship, and persecution. The clearest forerunner of the genre, however, was the 17th-century swashbuckler Cyrano de Bergerac, who wrote of a voyager to the Moon finding a utopian society of men free from war, disease, and hunger. ( See below Utopias and dystopias.) The voyager eats fruit from the biblical tree of knowledge and joins lunar society as a philosopher-that is, until he is expelled from the Moon for blasphemy. Following a short return to Earth, he travels to the Sun, where a society of birds puts him on trial for humanity's crimes. In creating his diversion, Cyrano took it as his mission to make impossible things seem plausible. Although this and his other SF-like writings were published only posthumously and in various censored versions, Cyrano had a great influence on later satirists and social critics. Two works in particular- Jonathan Swift's Gulliver's Travels (1726) and Voltaire's Micromégas (1752)-show Cyrano's mark with their weird monsters, gross inversions of normalcy, and similar harsh satire.

Another precursor was Louis-Sébastien Mercier's L'An deux mille quatre cent quarante ( c. 1771; "The Year 2440"; Memoirs of the Year Two Thousand Five Hundred), a work of French political speculation set in a 25th-century utopian society that worships science. While many writers had depicted some future utopian "Kingdom of God" or a utopian society in some mythical land, this was the first work to postulate a utopian society on Earth in the realizable future. The book was swiftly banned by the French ancien régime, which recognized that Mercier's fantasy about "the future" was a thin disguise for his subversive revolutionary sentiments. Despite this official sanction-or perhaps because of it-Mercier's book became an international best seller. Both Thomas Jefferson and George Washington owned copies.

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Science fiction | Definition, Characteristics, Books, Movies, Authors, Examples, & Facts

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Science fiction is a form of fiction that deals principally with the impact of actual or imagined science upon society or individuals. The term 'science fiction' was popularized, if not invented, in the 1920s by one of the genre's principal advocates, the American publisher Hugo Gernsback.