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인공지능이란?

2020년 10월 14일 업데이트됨

1. 인공지능의 개념

1) 인공지능 정의

- 인공지능(artificial intelligence)

: 사람의 지능을 흉내내는 지능 또는 사람이 만들어낸 지능을 의미.


- 컴퓨터과학에서의 인공지능 연구란 intelligent agent에 대한 연구이다.

(intelligent agent란? 목적 달성을 위해 외부 환경을 탐지하고 그에 적합한 행동을 취하는 시스템)


2) 인공지능의 역사

- 1950년 앨런 튜링 계산기계와 지능이라는 논문 발표

- 1956년 컴퓨터과학자이자 인지과학자 존 메카시(John Mccarthy)가 다트머스 학회에서 인공지능 용어 처음 사용

- 1958년 심리학자 프랭크 로젠블래트(Frank Rosenblatt)가 인간의 신경세포를 모델링한 퍼셉트론(Perceptron)개발

- 1969년 마빈 민스키(Marvin Minsky)는 퍼셉트론으로 해결하지 못하는 문제 거론.

해결 방법은 다중 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron:MLP)이지만, 학습시킬 방법이 없다고 주장.

- 인공지능 역사의 첫번째 겨울이 찾아옴

- 1980년은 expert system(전문가 시스템), 초기 인공지능 시스템이 나타남

MYCIN은 의료 분야의 전문가를 모델링한 것. 감염병에 대해 진단 및 처방을 해주는 Expert System을 의미. 마이신은 규칙기반(Rule-based)의 인공지능, 지식기반(Knowledge-based)의 인공지능으로 알려짐.

- 1986년 토론토 대학의 제프리 힌튼(Geoffrey hinton)교수는 역전파(Back propagation) 학습법 개발

다중 퍼셉트론을 학습시킬 수 있는 방법 제시. 하지만 은닉층의 갯수가 많아질 수록 학습이 제대로 이루어지지 않는다는 문제점이 발견됨.

- 인공지능 역사의 두번째 겨울을 맞이함

- 2006년 제프리 힌튼(geoffrey hinton)교수는 기존 문제점을 개선하여 은닉층이 많아도 학습이 잘되는 결과 발표. 이때부터 deep learnig이라는 용어 사용 시작.

- 2012년 이미지를 분류하는 국제 대회에서 힌튼 교수팀이 발표한 Alex-Net이라는 심층학습모델이 현격한 차이로 우승하면서 딥러닝 알고리즘이 새로운 인공지능의 방법으로 부상함

- 2016년 3월 DeepMind에서 개발한 알파고(AlphaGo)가 이세돌을 상대로 4승 1패로 이기면서 인공지능이 널리 알려짐.




2. 인공지능 분류

인간의 지능을 컴퓨터 소프트웨어로 어디까지 표현 가능한가를 기준으로 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 분류.

① 강한 인공지능

: strong AI, Artificial General Intelligence(AGI)

인간의 지능을 완벽하게 재현하며 자신의 존재까지 인식하는 인공지능


② 약한 인공지능

: week AI, Narrow AI

인간의 지능을 모방하되 주어진 분야에서 인간을 도와주는 도구로서의 인공지능




3. 인공지능의 핵심 개념

1) 탐색(search)

2) 지식표현(Knowledge Representation)

3) 컴퓨터 비전 시스템(Computer Vision System)

4) 지능적 대리인(Intelligent Agent)

5) 기계 학습(Machine Learning)




4. 인공지능의 핵심 개념 이해하기

1) 탐색기술(search)

- 탐색: 주어진 문제에 대한 답을 찾는 과정.

주어진 문제 해결을 위해 시작 상태에서 시작하여 목표 상태에 도달 할 수 있도록 해주는 연산들을 찾는 과정을 의미.


- 대표적인 탐색 기술

① 균일비용 탐색 방법(Uniform-cost search:UCS)

: 그래프에서 비용이 가장 저렴한 노드를 우선 탐색하는 방식


② 최선 우선 탐색 방법(Best-first search:BFS)

: 지정된 규칙에 따라 선택한 가장 유망한 노드를 확장하여 그래프를 탐색하는 방식


③ A * search algorithm(A star search algorithm)

: 주어진 출발 꼭짓점에서부터 목표 꼭짓점까지 가는 최단 경로를 찾아내는 그래프 탐색 방식.



2) 지식 표현 시술(Knowledge Representation)

- 지식: 유익한 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 정보를 구조화한 것.

이러한 지식을 인공지능이 활용할 수 있도록 지식을 컴퓨터 내부에 표현하는 것을 지식 표현이라고 함.


- 대표적인 지식 표현 기술

: 논리, 규칙, 시멘틱 넷, 프레임 etc



3) 컴퓨터 비전 시스템(computer vision system)

- 컴퓨터 비전: 컴퓨터 시스템이 사물을 인식하는 과정

2차원 이미지, 3차원 이미지, 동영상까지 컴퓨터 비전 시스템이 인식하게 만드는 기술.

대체적으로 영상 취득, 영상 전처리, 영상 분할, 영상 정규화, 영상 표현, 영상 인식 등의 과정을 거침.



4) 지능적 대리인(intelligent Agent)

: 하나의 시스템으로서 입력장치인 sensor를 통해 외부 환경으로부터 data를 받아들이고,

이 데이터를 가지고 지능장치는 외부 환경에 취해질 행동을 추론하여 출력장치인 actuator에게 보내주어 환경에 대응하게 함. 머신러닝을 하는 인공지능은 intelligent agent 종류 중 하나인 learning agent에 속함.



5) 기계학습(machine learning)

- 기계학습: 주어진 문제를 해결하기 위해 인간이 직접 프로그램을 개발해서 기계에 제공하는 것이 아니라

기계 스스로 프로그램을 개발하고 개선시키는 것을 말함.


- 대표적인 머신러닝 알고리즘:

① 지도학습

② 비지도학습

③ 강화학습





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