Chap 2) The Concepts of AI

인공지능의 이해

• 인공지능의 개요

• 문제해결과 탐색: 초기의 인공 지능

• 지식의 표현

*출처: 김태영 외(2020), “인공지능과 피지컬 컴퓨팅”, 금성출판사

인공지능의 개요

• 정의

- 기존의 프로그램 기술에 인간의 지적인 능력 – ‘인지/추론/학습’ 능력 등을 더함으로써 보다 고차원적인 문제를 해결할 수 있는 기술

• 인공지능의 역사

- 1950~1970년대

- 1980년대

- 1990년~2000년대

- 2010년~현재

• 딥러닝(deep learning) 기술의 발전

• 인공지능 기술 분야: 6가지

• (6가지) 인공 지능 기술의 활용

- 가정

- 의료

- 금융

- 제조

- 교통

- 도시 관리

문제 해결과 탐색: 초기의 인공 지능

• 휴리스틱(heuristic) 탐색: not min/mix algorithm, but ‘경험적’ 처리

- any approach to problem solving or self-discovery that employs a practical method that is not guaranteed to be optimal, perfect, or rational, but is nevertheless sufficient for reaching an immediate, short-term goal or approximation.

- Where finding an optimal solution is impossible or impractical, heuristic methods can be used to speed up the process of finding a satisfactory solution.

- Examples that employ heuristics include using ‘trial and error’, ‘a rule of thumb’ or ‘an educated guess’.

⇒ https://en.wikipedia.org/wiki/Heuristic

c.f., algorithmic 탐색(전체 탐색): DFS/BFS e.g., 바둑 - 불가능

- https://en.wikipedia.org/wiki/Depth-first_search

(https://en.wikipedia.org/wiki/Breadth-first_search)

• A* search algorithm

- A* achieves better performance by using ‘heuristics’ to guide its search. (https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithm)

e.g., http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/

e.g., AlphaGo

http://comedudb6.knue.ac.kr/tykim/Myhome/AInote/AlphaGo.mp4

지식의 표현

• Rule/Logic

• Semantic Network

• 추천 시스템; 유사도

⇒ ‘유사도’를 어떻게 표현할 것인가?

⇒ 자카드 유사도 = 0.25(교통수단) + 0.5 + 0.5 + 0 = 1.25

AI Models

• Machine Learning

- #1: 자료로부터 어떻게 정보(information)/지식(knowledge)을 추출하는가?

- #2: 어떻게 정보/지식을 저장/활용하는가?

• History

- Heuristics: A* algorithm

- Logic/Rule/Semantic network

- Neural network

- SVM

(https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine)

etc...