AI   Artificial Intelligence   인공 지능

(2018-03-14)

Reasoning, 추리, 추론

1. 지능 (Intelligence)

  ㅇ 지능에 대한 여러 다양한 정의들
     - 생각하고 추론할 수 있는 능력
     - 배우고 생각하고 이해하는 능력
     - 문제에 대처하는 합리적인 지적 활동 능력
     - 지혜와 재능을 합한 말


2. 인간 지능의 특징감각 정보의 취득 및 재구성    => 지각
     - 지각(Perception) : 센서(눈,귀 등)에 의한 정보의 취득,가공,재구성

  ㅇ 학습에 의한 지식의 확장 능력  => 기계 학습 
     - 학습(Learning)    : 자기의 지식 기반을 확장시키는 것

  ㅇ 문제의 이해/인지 능력         => 패턴 인식,패턴 분석
     - 인지(Cognition)   : 얻어진 정보에 따라 무엇을 할 것인지를 판단하는 것

  ㅇ 지식을 이용한 추론 능력       => 추론/추리 능력
     - 추론(Reasoning)   : 알려진 사실들로부터 모르는 것들을 이끌어내는 과정


3. 인공 지능 (Artificial Intelligence) 이란?

  ㅇ 인공 지능 용어 출현 및 기술 발전
     - 1956년 다트머스 회의 때 용어 언급
        . 시대에 따라 그 정의가 점차 변하고 있음
     - 기술 발전
        . 1960 ~ 1980년 : 전문가 시스템
           .. 전문가 시스템 : 전문가의 조건 판단을 프로그램화해서 문제를 처리하는 시스템
        . 1980 ~ 2000년 : 신경망 연구 및 암흑기
        . 2000 ~ 2010년 : 통계 기반 머신러닝, 분산처리 기술
        . 2010 ~ 현재   : 심층 신경망 기반이미지 인식 성능 향상

  ㅇ 인공 지능
     - 컴퓨터의 기능을 인간의 뇌 기능과 유사하게 접근하는 시도 및 그 결과
        . 이를 실현코자 신경과학, 인지과학, 수학, 물리학, 전자, 전기 등 학문 간에
          다양한 통합적 노력들이 이루어지고 있음

  ㅇ 인공지능 연구의 대상
     - 알고리즘(풀이순서,공식등)이 없는 상황에서 경험적으로 문제풀이를 하는 것

  ㅇ 인공지능에 대한 접근방식
     - 계산심리학 관점 : 인간과 동일한 방식으로 작동하는 컴퓨터 프로그램을 만듬
     - 기계지능 관점   : 컴퓨터 프로그래밍이 가능한 영역을 인간 수행 작업영역으로 확장시킴

  ㅇ 인공지능 구현시 고려사항
     - 지식의 정의
     - 지식의 표현
     - 지식의 조작
     - 모델의 정당성


4. 인공지능 시스템의 구성 요소

  ㅇ 사용자와의 인터페이스 : 패턴 인식 등
     - 음성인식,영상인식,문자인식 등

  ㅇ 패턴 이해 : 패턴 분석
     - 패턴이 가지고 있는 의미를 이해

  ㅇ 지식 베이스(Knowledge Base) 및 데이터베이스(Database)
     - 지식 베이스  : 컴퓨터 내부에 방대한 특정 분야 지식을 체계적으로 축적시킨 것
        . 문제 해결에 필요한 사실과 규칙 등

  ㅇ 추론 엔진 (Inference Engine)
     - `지식 베이스의 지식`과 `외부에서 나타난 사실을 표현하는 정보`의 조합 방법을 탐색


[인공지능] 1. 인공지능 2. 지식
[기계학습] [패턴인식] [결정 이론]

 
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