연산 장치의 한계로 이론적으로는 가능한데 물리적으로 불가능한 상황이었음.
아니, 정확히는 연구소에서는 다양한 인공지능을 연구해야 하고, 기업은 인공 지능 연구에 그만한 연산력을 투입할 이유가 없었는데...
갑자기 2016년 구글 알파고가 미친 짓을 저지르고
2017년에 트럔스포머가 튀어나오고, 요구하는 연산력이 줄어들면서 갑자기 캄브리아 시기처럼
인공지능이 갑자기 대중화되고, 급속히 연구되기 시작한거라
사실 인공지능 연구자들도 2016년 이전까지 이런 미래를 상상하기는 어려웠을 것.
알파고 이후로 앞다투어 돈을 던지는 투자자들이 늘어나서 그런가
하드웨어 발달 + 트랜스포머의 등장으로 스타트업들조차도 햬볼만한 수준의 연산력 요구량이 줄어들었으니까 트랜스포머가 그냥 무안단물이지
2000번대 그럐픽카드 뜯어서 클러스터 구성해서 인공지능 연구할 정도로 하드웨어 연산력 및 인공지능 연산력 요구량 문턱이 낮아졌으니 근데 바꿔말하자면 인공지능 확산을 위해서는 2000번대 수준 그래픽카드 연산력이 최소한도였단 이야기지... 이런 것만 봐도 인공지능 연산력 요구량이 장난 아니긴 함