| 1975 | 1차 AI 겨울. 연구 자금 감소 지속. 전문가 시스템 연구 시작. | 1 |
| 1976 | AI에 대한 비판적 여론 형성. 실용적 성과 부재로 투자 위축. | 1 |
| 1977 | 보이저 1, 2호 발사. 제한된 자율 기능 탑재. | 1 |
| 1978 | 스탠퍼드 카트(Stanford Cart), 장애물 자율 회피 주행 성공. | 2 |
| 1979 | 3마일섬 원전 사고, 로봇의 원격 작업 필요성 대두. | 2 |
| 1980 | 전문가 시스템의 부상 시작. XCON(R1) 전문가 시스템 DEC에서 사용 시작. | 3 |
| 1981 | 일본, ‘5세대 컴퓨터 프로젝트’ 발표. AI 연구에 대한 국가적 투자 시작. | 4 |
| 1982 | 로봇을 이용한 최초의 원격 수술(Telesurgery) 실험. | 4 |
| 1983 | 전문가 시스템 관련 기업 설립 붐. AI 시장 성장 기대감 고조. | 5 |
| 1984 | 영화 ‘터미네이터’ 개봉. AI와 로봇에 대한 대중적 관심 증가. | 5 |
| 1985 | 전문가 시스템 시장 정점. 다양한 산업 분야에 도입 시도. | 6 |
| 1986 | 메르세데스-벤츠, 자율주행 밴 ‘VaMoRs’ 공개. | 6 |
| 1987 | 2차 AI 겨울 시작. LISP 머신 시장 붕괴. 전문가 시스템의 한계 노출. | 4 |
| 1988 | 딥러닝의 핵심 개념인 역전파(Backpropagation) 알고리즘 재조명. | 3 |
| 1989 | 카네기 멜런 대학, 최초의 자율주행차 ‘ALVINN’ 개발. | 3 |
| 1990 | 월드와이드웹(WWW) 등장. 데이터 축적의 기반 마련. | 2 |
| 1991 | 미군, 걸프전에서 무인항공기(UAV) ‘파이오니어’ 활용. | 2 |
| 1992 | 전문가 시스템 시장 대부분 붕괴. AI 연구 자금 다시 감소. | 2 |
| 1993 | 조용한 발전기 시작. ‘AI’ 대신 ‘머신러닝’ 등 용어 사용. | 3 |
| 1994 | 월드와이드웹 컨소시엄(W3C) 설립. 인터넷 데이터 표준화 시작. | 3 |
| 1995 | 서포트 벡터 머신(SVM) 알고리즘 발표. 통계적 학습 방법론 부상. | 4 |
| 1996 | 혼다, 인간형 로봇 ‘P2’ 공개. 이족보행 기술 발전. | 4 |
| 1997 | IBM ‘딥 블루’, 체스 세계 챔피언 가리 카스파로프에게 승리. | 5 |
| 1998 | 구글 창립. 방대한 데이터 검색 및 활용 시대 개막. | 5 |
| 1999 | 소니, 애완견 로봇 ‘아이보(AIBO)’ 출시. 엔터테인먼트 로봇 등장. | 5 |
| 2000 | 혼다, ‘아시모(ASIMO)’ 공개. 가장 진보된 인간형 로봇으로 평가. | 6 |
| 2001 | 위키피디아 설립. 대규모 협업 기반 데이터 구축 시작. | 6 |
| 2002 | 아이로봇, 로봇 청소기 ‘룸바’ 출시. 서비스 로봇 대중화 시작. | 6 |
| 2003 | DARPA 그랜드 챌린지(자율주행차 경주) 시작 발표. | 6 |
| 2004 | 페이스북 창립. 소셜 미디어 데이터 폭증. | 7 |
| 2005 | 스탠퍼드팀 ‘스탠리’, DARPA 그랜드 챌린지에서 우승. | 7 |
| 2006 | 제프리 힌튼, 딥 빌리프 네트워크(DBN) 발표. 딥러닝 연구의 돌파구 마련. | 7 |
| 2007 | 애플, 아이폰 출시. 모바일 컴퓨팅 및 데이터 수집 가속화. | 7 |
| 2008 | 구글, 음성 인식 서비스 안드로이드에 탑재. | 7 |
| 2009 | 이미지넷(ImageNet) 데이터셋 공개. 이미지 인식 연구의 기반 마련. | 7 |
| 2010 | 마이크로소프트, ‘키넥트’ 출시. 동작 인식 기술 대중화. | 7 |
| 2011 | IBM ‘왓슨’, 제퍼디 퀴즈쇼에서 인간 챔피언들에게 승리. | 7 |
| 2012 | 딥러닝 시대 개막. AlexNet, 이미지넷 대회에서 압도적 우승. | 8 |
| 2013 | 구글, 딥마인드 인수. AI 연구 투자 본격화. | 8 |
| 2014 | GAN(생성적 적대 신경망) 발표. 생성형 AI 연구의 시작. | 8 |
| 2015 | 테슬라, ‘오토파일럿’ 기능 공개. 자율주행 기술 상용화. | 8 |
| 2016 | 딥마인드 ‘알파고’, 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 승리. | 9 |
| 2017 | 구글, ‘트랜스포머’ 아키텍처 발표. 거대 언어 모델(LLM)의 기반. | 9 |
| 2018 | OpenAI, GPT-1 발표. 생성형 AI 모델의 본격적인 발전 시작. | 9 |
| 2019 | 딥마인드, ’알파스타’로 스타크래프트2 프로게이머 수준 달성. | 9 |
| 2020 | OpenAI, GPT-3 공개. 인간과 유사한 수준의 텍스트 생성 능력 과시. | 9 |
| 2021 | 깃허브 코파일럿 출시. AI 기반 코드 생성 서비스 등장. | 9 |
| 2022 | 생성형 AI 대중화. ChatGPT, DALL-E 2, Stable Diffusion 등 공개. | 10 |
| 2023 | GPT-4 출시. 멀티모달 기능 추가. 전 세계적으로 생성형 AI 경쟁 심화. | 10 |
| 2024 | 주요 빅테크 기업들, 소라(Sora), 제미나이(Gemini) 등 차세대 AI 모델 경쟁. | 10 |