지능형 시스템 - Intelligence System

컴퓨터공학 4학년 '지능형 시스템' 교과목 과정에서 배운 내용을 복습하고자 노션에 기록해둔 노트를 여기로 옮겼습니다. 제가 공부하면서 적었던 내용이다 보니 다른 분들이 보시기에 친절하지 않을 것 같아 미리 죄송합니다!

AI 연구의 두 방향

• 지식공학적 방법
• 경험주의적 방법
  • 비교적 최신의 딥러닝과 같은 방법
  • 귀납적으로 어떠한 예를 가지고 의사결정을 내리거나 판단
    

둘 중 어느 하나를 무시할 수 없으며, 병렬적으로 연구될 것으로 전망

Artificial Intelligence

• 📌 Goal in A.I (인공지능 연구의 목표)
  • Engineering Goal (공학적 목표)
    To solve real-world problems, build systems that exhibit intelligent behavior.
  • Scientific Goal (과학적 목표)
    To understand what kind of computational mechnisms are needed for modeling intelligent behavior. (지능적 행위를 모델링. 이에 필요한 메커니즘이 어떤 것인지 이해하는 것)

• 📌 Characteristics of Human Intelligence (인간 지능의 특성)
  • Learning (배우고,)
  • Understanding (이해하며,)
  • Inferencing (추론한다.)

• 📌 What is AI About?
  • Search : generationg crossword puzzles, playing chess, planning problems
  • knowledge representation and inference : logic, probability, turth maintenance systems
  • perception and understanding : vision, robotics, natural language processing
  • 인간이 하는 모든 일에 인공지능으로 대체하자는 것이 궁극적 목표?

• 📌 What is AI like?
  • It’s easy and it’s hard. (쉬운 것 같지만, 어렵다)
  • The problems are accessible. (문제에 접근은 가능하다.)
  • It’s hard to make progress on the problems. (하지만 발전시키는 것은 매우 어렵다.)
  • Part of the work is coming up with the right representation.
  • Often one must become an expert in another area.
  • 인공지능은 50년에 거쳐 겨우 인간의 바둑을, 고작 한 분야를 넘었다.

• 📌 History of Artificial Intelligence
  • 1956 : Dartmouth univ. (Minsky, Shannon) - 다트머스 대학에서 처음 언급되었다.
  • 1958 : LISP
  • 1969 : DENDRAL
  • 1972 : Prolog

• 📌 Tools for AI
  • Artificial Neural Network (ANN) - 배울 것
  • Fuzzy Theory - 배울 것
  • Genetic Algorithm - 배울 것
  • Chaos Theory
  • Fractal Theory