인공지능

1. 인공지능

* 지능

: 본능적이나 자동적으로 행동하는 대신에, 생각하고 이해하며 행동하는 능력

* 인공지능 (Artificial Intelligence)

: 인공적으로 만든 지능

: 튜링테스트

: 지능의 조작적 정의

- 조작적 정의 : 측정할 수 있는 조건으로 어떤 속성을 기술

: Alan Maithison Turing

: 학자마다 다른 정의가 있음.

* 강한 인공지능

: 사람과 같은 지능

: 마음을 가지고 사람처럼 느끼면서 지능적으로 행동하는 기계

: 추론, 문제해결, 판단, 계획, 의사소통, 자아, 의식, 감정, 지혜, 양심 등등..

: 튜링테스트

* 약한 인공지능

: 특정 문제를 해결하는 지능적 행동

: 사람의 지능적 행동을 흉내 낼 수 있는 수준

: 대부분의 인공지는 접근 방향

: 중국인 방 사고 실험

: 중국어로 된 질문지에 일정 메뉴얼에 따라 답변하는 것

: 사람이 하는 것처럼 흉내내는 것

2. 인공지능의 역사

1960년대 이전

: 애니악 개발, 매우 제한된 성공

: LISP 언어 개발

: Advice Taker : 공리 기반 지식 표현 및 추론

: Perceptron - 신경망 모델

: 수단-목표 분석 기법 

: 범용 문제해결을 목표로한 GPS 개발

: 현재 상태와 목표 상태의 차이를 계산하여 차이를 줄일 수 있는 조작자를 선택 적용하는 과정을 반복한다.

: 차이를 제거하는 과정임.

: 계획수립

1970년대에서 1980년대 초반

: 일반적인 방법 보다는 특정 문제 영역에 효과적인 방법을 찾는 연구

: 전문가 시스템

: 특정 영역 문제에 대해서는 전문가 수준으로 해답을 제공

: 상업적 성공 사례

: 전문가 시스템 개발도구 개발(추후 JESS 소개할 것임)

: Prolog 개발

초창기 전문가 시스템

: MYCIN - 전염성 혈액 질환 진단

: PROSPECTOR - 광물탐사 데이터 분석

: DENDRAL

1980년대 중반에서 1990년대

: 신경망 모델 발전

: 다중 퍼셉트론(MLP) : 신경망의 르네상스 - 2000년대 중반들어와서 딥러닝의 모습으로 다시 활성화됨

: 오차 역전파 알고리즘

: 퍼지이론

: 진화연산 : 유전자 알고리즘, 진화 프로그래밍

: 확률적 그래프 모델

: 베이지안 네트워크

: 마르코프 랜덤 필드

: 서포트 벡터 머신(SVM)

2000년대 이후

: 에이전트

: 시멘틱 웹 : 웹페이지를 보고 컴퓨터가 인식할 수 있도록 하는 것

: 기계학습

: 데이터 마이닝

: 심층학습 - 딥러닝 

: 상업적 성공사례 다수 출현

: 애플의 시리, 구글의 Now, MS Cortana, 자율주행 등등..

튜링 테스트 최초 통과 프로그램

: Eugene Goostman (2014.06)

인공지능 바둑 프로그램 알파고

: 구글 DeepMind 개발

: 기계학습과 병렬처리로 구현

3. 인공지능의 요소기술

탐색

: 문제의 답이 될 수 있는 것들의 집합을 공간으로 간주하고 문제에 대한 최적의 해를 찾기위해 공간을 체계적으로 찾아보는 것

: 무정보 탐색

: 너비우선 탐색, 깊이우선 탐색 등등..

: 휴리스틱 탐색

: A 알고리즘

: 게임트리 탐색

: 몬테카를로 탐색이 알파고가 사용했던 것

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기계학습

: 지도학습

: 

: 비지도학습

: 군집화

: 강화학습

: 기대보상이 최대가 되는 정책을 찾음

<KOCW 강의를 필기한 것입니다.>

URL : http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1170523

강의자료

1.pdf