Intro. 인공지능?

1. Artificial Intelligence

인간의 인지적 기능을 흉내 내어 문제를 해결하기 위해 학습하고 이해하는 머신(컴퓨터)이다.

 

- (Learning) 패턴들로부터 학습

- (Big Data) 큰 용량의 데이터를 처리

- (Problem Solving) 복잡한 문제를 분석하고 해결

- (Reasoning) 주위 상황으로부터 추론

 

 

인공지능의 3가지 주요 애플리케이션 : 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스

 

현재 프레임 워크가 폭발적으로 증가하였기에 인공지능 시장이 매우 커짐.

 

데이터를 처리하는 과정(단계)가 여러 겹이기에 'Deep'이라는 단어를 사용

 

 

2. Intelligence

'문제를 풀고 결정을 내리기 위해 배우고 이해하는 능력'을 지능으로 풀이함.

+ 인간에게만 있는 성질이거나(생각하고 이해하는 능력을 갖추게 된 것이 사람인지).

 

기계가 생각할 수 있는 지는 암흑기에서 시작.

이 학문이 추구하는 바는 인간이 머리를 써서 해야 할 일을 기계가 대신하도록 하는 것.

 

튜링 이미테이션 게임을 만든 앨런 튜링 -> 인공지능을 바라보는 객관적이고 표준적인 시각 제시

---> 지능이 인간의 본성이라는 편견을 없앤 계기 

 

 

3. Expert System

인간 전문가의 기술과 경험, 지식을 이용하여 문제를 해결하는 시스템이다.

사람에게 이끌어낸 양질의 특수 규칙 형태로 휴리스틱을 사용해 제한된 영역에서 컴퓨터가 문제를 해결하는 방식.

 

그러나, 누적된 휴리스틱으로 자세한 문제 영역을 이해할 수 없기에 결과 검증과 유효성을 입증하기 어렵다.

게다가 한정적인 기술 분야로 제한되기 때문에 신뢰성과 유연성 낮음.

 

결정적으로, 인간 전문가가 자신의 지식을 규칙 형태로 재구성한다고 해도 반드시 표현할 수 없고

자신의 추론 과정을 항상 설명할 수 없다는 한계가 있다.