인공지능 시스템
( ARTIFICIAL I NTELLIGENCE )
1장
인공지능을 위한 기초지식
2
주 강 의 내 용 숙제 강 의 방 법
1 오리엔테이션 이론
2 추석연휴
3 인공지능 기본개념 이론 및 실습
4 1장. 인공지능을 위한 기초지식 이론 및 실습
5 2장. 지식의 표현 이론 및 실습
6 3장. 신경회로망(1) 숙제 1 이론 및 실습
7 3장. 신경회로망(2) 숙제 1 이론 및 실습
8 3장, 신경회로망(3) 이론
9 중간고사 이론 및 실습
10 4장. 유전자 알고리즘 숙제 3 이론 및 실습
11 5장. 퍼지이론 이론 및 실습
주별 스케쥴
C ONTENTS
What is Artificial Intelligence?
History of AI
AI Techniques
AI System
Main Components of AI System
Suitable Areas of AI
인공지능 영화
인공지능 관련 뉴스
토론 주제
1.
인공지능이란 무엇인가 ?
2.
인공지능 시스템의 조건은 무엇인가 ?
3.
인공지능시스템이 가장 적절하게 적용될 영역은 어디인가 ?
1.1인공지능이란 무엇인가?
Thinking Systems that think humans Systems that think rationally
(인지과학적 접근방법) (사고의 법칙적 접근방법)
Behavior Systems that act like humans Systems that act rationally
(Turing test적 접근방법) (합리적 에이전트적 접근방법)
Ideal Rational
인간과 같은 사고 시스템
인지과학적 접근 방법
The exciting new effort to make computers think…
machine with minds, in the full and literal sense(Haugeland, 1985)
The automation of activities that we associate with human thinking, activities such as decision-making, problem solving, learning…(Bellman, 1978)
Cognitive Science
합리적 사고 시스템
사고의 법칙적 접근방법
The study of mental faculties through the use of computational models(Charniak and McDermott, 1985)
The study of the computations that make it possible to perceive, reason, and act(Winston, 1992)
삼단논법적 사고
인간과 같은 행동 시스템
튜링 테스트적 접근방법
The art of creating machines that perform functions that require intelligence when performed by people (Kurzweil, 1990)
The study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better
(Rich and Knight, 1991)
T URING T EST
Alan Turing(영국학자) 의 컴퓨터 프로그램의 지능을 측정할 수 있는 실험 (1950)
측정자가 단말기를 통하여 컴퓨터에게 여러 가지 질문을 했을 때, 컴 퓨터 프로그램의 응답을 마치 사람이 응답하는 것처럼 착각하게 하여 프로그램이 지능이 있는 것처럼 판단하도록 하는 것
로봇의 지능 측정도 가능
만약 로봇이 인간과 비슷한 행동을 한다면 그 로봇이 인간의 지능과 유 사한 지능을 가졌다고 인정함
합리적인 행동 시스템
합리적인 에이전트적 접근방법
A field of study that seeks to explain and emulate intelligent behavior in terms of computational
processes (Schalkoff, 1990)
The branch of computer science that is concerned with automation of intelligent behavior
(Lugar and Stubblefield, 1993)
주어진 확률정도에 따라 어떤 목표 달성을 위해 행동하는 것
1.2 인공지능의 역사
제 1기: 태동기(1943-1951)
McCulloch & Pitts에 의한 연구분야 인식 (1943)
연구동기
뇌에서의 뉴런의 물리적인 기능과 작용
명제 논리
Turing test 연구
인간의 사고과정을 최초로 연결망을 통한 모델화 성공
Hebbian Learning Rule
SNARC(신경회로망 컴퓨터): Minsky & Edmond (1951)
Dartmouth workshop:‘
인공지능’
이란 용어 최초 사용 (1956) by McCarthy1.2 인공지능의 역사
제 2기: 초기 관심기(1952-1965)
컴퓨터 발달에 따른 성공적인 시기
Nowell & Simon : GPS(General Problem Solver)
McCarthy (1958)
LISP
Timesharing System
Advice Taker : 최초의 완전한 인공지능 프로그램
Minsky (1958)
1.2 인공지능의 역사
제 3기: 침체기(1966-1974)
단순한 synapse 조작에 의한 지식 전달
복잡한 인공지능 프로그램
기본 구조상의 문제점
불가능한 사실의 학습
Minsky & Papert ‘Perceptron’ -> 1980년대 다층 신경회 로망이 도입되어 이 문제를 해결함으로써 다시 활기를 띠게 됨
1.2 인공지능의 역사
제 4기: 활성기(1975-1990)
Knowledge를 이용한 문제 해결
DENDRAL 프로그램(지식 중심형 전문가 시스템)
전문가 시스템 상용화: R1 (1982, Digital Equipment Co. )
제 5기: 융성기(1991- 현재)
Neural Networks의 연구 활발
인공지능과 다른 분야와의 융합 연구 활발
1.3 인공지능의 연구분야
그림 1.4
지식표현: RBS, 의미망, 서술논리
문제해결: GPS
지식시스템: 규칙, 프레임
자연어처리: 기계어 번역, 문서생성, 인터페이스
학습
인지모델
로보틱스: 센서, 제어장치, 환경적 문제해결
패턴인식
멀티미디어
AI T ECHNIQUES
Learning Inference
Knowledge base Learning model
Inference engine
Expert system
Intelligent system
Natural language processing
Pattern recognition
& understanding system
Proving, Game Problem solving
주어진 사실이나 규칙으로 부터
인지된 입력에 대해 결론을 얻는 과정 사실과 규칙을
계속적인 과정에 의해 습득하는 일련의 과정
T RENDS IN AI
과거의 인공지능 경향
인간보다 빠르고 정확한 관심있는 문제의 해결과정에 초점을 둠. 즉, 단순한 문제 해결 과정이 중심
최근 인공지능 경향
단순한 문제해결 뿐 아니라 인간의 지능을 컴퓨터로 구현하려는 지능형 시스템의 실현
1.4 인공지능 시스템
Brain model Information model
지식의 정의 지식의 표현 지식의 조작
<고려사항>
M AIN C OMPONENTS OF AI S YSTEM
HCI system Inference engine
Knowledge base(RB + DB)
Users
S UITABLE A REAS OF AI
Having no optimal solutions
Having heuristic algorithms(human factors exist)
Having uncertain or incomplete data
Diagnosis, Inference, Prediction, Expert system
Questions when to develop AI Systems
Suitable domain?
Well modeling?
Real AI system?
