1장. 인공지능 개론

[인공지능 1장. 인공지능 개론]

[인공지능]  #정확한 정의는 없음

: 여러형태의 지능을 구현하는 시스템을 연구하고 개발하는 컴퓨터 과학의 한 분야

[지능]

: 물리적 세계의 사물을 감지, 조작할수 있는 능력

: 사고하고 추론할 수 있는 능력

[앨런 튜링과 튜링 모방 게임]

- 앨런 튜링 : 인공지능 탄생의 공헌자. 기계와 생각의 정의 못내리고, 튜링테스트를 만들어 의미론적 논증을 피했다.

- 튜링 모방 게임(Turing imitation Game)

 : 두방에 각각 사람과 컴퓨터가 있다. 질문자가 이 두명에게 질문하고 각각준 답변을 보고 인간과 기계를 구분하지 못하면 테스트를 통과한것.

[강한 인공지능과 약한 인공지능]

- 강한 인공지능 : 사람과 같은 지능, 사람처럼 마음으로 느끼며 지능적으로 행동하는 기계의 지능, 모든 테스트 완벽 통과

- 약한 인공지능 : 특정 문제를 해결할 수 있는 수준의 지능, 지능을 흉내내는 정도

[인공지능의 주요 연구분야]

<필수기법>

- 탐색과 비교일치(Search and Matching) : 가장 유리한 결과를 선택

- 지식 표현(Knowledge Representation)

- 추론법(Inference Techniques) : 지식을 이용해 적절한 결론 출력

- 추론, 의사결정 과정에서의 불확실성 처리

<특정분야에 초점 맞춘기법>

- 게임 : 장기,체스등

- 자동 추론 및 정리 증명 : 수학

- 상식 추론

- 계획수립 및 로봇공학

- 전문가 시스템 : 매우많은 형태로 사용. 가장발달

- 패턴 인식 : 신경망

- 컴퓨터시각

- 음성 인식 및 합성

- 자연언어이해 : 우리가 사용하는 언어

- 기계 학습 : 학습을 통해 스스로 방법을 익힘. 강화학습

- 퍼지이론 : 신경망, 심층신경망

- 지능형 에이전트 : 로봇, 자율주행시스템등. 사람의 일을 대신 해줌

[인공지능의 역사]

1. 암흑기(AI의 탄생 - 43~56)

 : AI라는 과학 분야의 탄생

2. AI의 융성(큰 기대의 시기 - 56~60후반)

 : AI 기술에 관한 획기적인 아이디어가 제시된 시대. ex. 존 맥카시 - LISP정의. 프랭크 로젠블랫 - 퍼셉트론(신경망) 등

3. 이행되지 않은 약속(현실의 직면(60후반~70초반)

 : 실질적 결과물이 없어서 침체, 지원 중단

4. 전문가 시스템의 기술(성공의 열쇠 - 70초반~80중반)

 : 문제 영역을 제한. 다분야에서 광범위하게 응용됨. ex) MYCIN : 전염성 혈액 진단, ROSPECTOR : 광물탐사 등

5. 기계가 학습하는 법(신경망의 재탄생 - 80중반~)

 : 과거 아이디어 개념에 대한 해법 등장. 신경망 분야 발달

6. 진화 연산(탐색하며 배우기 - 70초반~)

 : AI의 진화론적 관점을 자연선택과 유전학 계산 모델에 기반을 둠  ex)유전 알고리즘, 진화전략등 결합

7. 지식 공학의 새로운 시대(단어로 계산하기 - 80후반~)

 : 퍼지논리 - 의미를 얻고 추론과 결정내리기 위해 퍼지값 사용