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인공지능 이해(1413 안예슬) - Coggle Diagram
인공지능 이해(1413 안예슬)
맹목적 탐색과 정보 이용 탐색
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깊이 우선 탐색
상태 공간 트리에서 자식 노트를 먼저 방문하는 수직 방향의 탐색 알고리즘이다 자식 노트가 2개 이상일 경우 주로 왼쪽 노트 먼저 방문.
만약 목표 노드가 수직 방향으로 깊이 있다면 문제를 빨리 해결할 수 있고 필요한 저장공간도 비교적 적게 드는 장점이 있음.
하지만 목표 노드가 없는 경로에 깊이 빠져버리거나. 목표 노드에 이르는 경로가 여러 개일 경우 지금의 방문 경로가 최단 경로 임을 보장할 수 없다는 단점이 있음
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정보 이용 탐색
• 경험이나 지식을 탐색에 적용하는 알고리즘.
• 필요 없는 경로를 줄여 문제 해결 시간과 공간을 절약
• 일부 공간만 탐색하기 때문에 답을 찾기 못할 수도 있고.
항상 최단 경로로 목표 노드에 도달할 수 없다
최상우선 탐색
초기상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고 현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법이다.
현재 상태에서 다음 방문할 때 상태 노드를 결정할 때 목표에 가장 가까워 보이는 노드를 택한다
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인공지능의 원리
인공지능 :인간의 지능이 갖는 학습, 탐색, 추론등의 능력을 모방하여 컴퓨터로 구현한 시스템
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인공지능의 예: 대화형비서, 인공지능 렌즈, 번역 플랫폼 등
인공지능의 특성
인식: 인간의 눈과 등의 감각기관을 통해 사물을 인식하는 것처럼,인공지능은 센서를 통해 감지된사물을 인식한다
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인공지능이 인간보다 강점을 보이는 부분도 있고, 인간이 인공지능보다 강점을 보이는 부분도 있다 또한 받아들인 정보를 빠르게 해석하고 분석할 수 있으며, 특정 영역에 대한 문제를 해결하는 방법이나 해답을 인간보다 빠르게 찾아낼 수 있다
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튜링 테스트
기계가 인간과 비슷하게 대화할 수 있는지 판단하는 테스트로, 튜링 테스트를 통과한다면 기계에도 지능이 있다고 봐야 한다 인공지능은 다양한 센서로 주변 상황을 인식하는데, 튜링 테스트는 이런 것들이 빠진 채 문자 대화에만 머물러 있었기 때문이다
튜링 테스트에는 여러 비판이 의견이 있지만 , 튜링 테스트는 여전히 인공지능의 발전을 측정할 수 있는 하나의 척도이고 인공지능이 인간과 비슷해 보이는지 확인하는 데 충분한 도움을 줄 수 있다
인공지능의 미래 활용 분야
AI+의료, AI+비서, AI+교육, AI+운수, AI+번역, AI+산업 등
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인공지능과 탐색
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탐색의 중요성
다양한 상황을 반영하여 출발지부터 목적지까지 운행하는 수많은 경로를 모두 탐색하려면 많은 저장공간과 시간이 필요하기 때문에 내비게이션 시스템을 제대로 제공하기 위해서는 탐색의 범위를 좁혀가는 지능적 탐색을 효율적이고 빠른 탐색을 하는 것이 필수이다
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문제 해결을 위한 탐색 과정 설계
탐색을 통해 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 문제를 구조화하는 설계 과정이 필요하다 이후 알고리즘을 선택하고 실행 하여 해결 가능성을 확인하고 답을 구한다.
인공지능으로 문제를 해결하기 위해 탐색 과정을 설계하려면. 먼저 문제를 명확히 정의해야 한다.
문제 해결을 위한 탐색 과정에서 만나게 되는 상황을 상태라고 하며 모든 상태의 집합을 상태 공간이라고 한다 그리고 문제가 주어진 상태 즉 문제를 처음 상태를 초기상태라고. 문제가 모두 해결된 상태를 목표 상태라고 한다 탐색은 상태 공관 안에서 초기상태로 부터 목표 상태까지의 경로를 찾는 과정이라고 정의할 수 있다
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지식의 표현과 추론
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데이터,정보, 지식
데이터는 관찰이나 실험 조사로 얻은 사실이나 자료를 의미하며 가공하기 전의 상태이다 반면 정보는 다양한 데이터 중에서 사용자의 필요에 따라 처리한 데이터를 말한다 지식은 개념화된.
정보로 정보를 일반화하고 체계화 한 것이라 할 수 있다
지식 표현
인공지능을 활용하기 위해 사랑과 컴퓨터가 동시에 이해할 수 있는 형태로 지식을 나타내는 것이 필요하고 지식은 이러한 형태로 나타내는 것을 지식 표현이라고 한다 문제 해결을 위해 적절한 지식 표현 방법을 선택하는 것은 매우 중요하며 표현된 지식은 추론 과정을 통해 새로운 사실을 생성할 수 있다.
지식을 표현하는 방법에는 규칙 논리 의미망 프레임 등이 있다
1규칙
2 논리
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놀리는 수학 논리 학에서 사용하는 명제 논리나 술 어 논리를 사용한다 명제 논리는 명제를 가지고 논리를 판별하는 것이고 술어논리는 주어와 서술어 간의 관계를 다루는 것이다 명제 논리에서 나타나는 단점은 술어 논리로 보완될 수 있다
다양한 지식 표현 방법 중 대표적인 한 가지는 규칙을 이용한 방법이다.
우리가 흔히 사용하는 만약 A라면 B 다. 또는 A 하면 B 하다 와 같은 형태로 IF A THEN B 로 나타낼 수 있다 A 는 주어진 정보나 사실에 대응될 조건이고 B는 조건을 만족할 때 하는 판단이나 행동이 결론이다 A가 참 이면 B를 수행하는 형태이고 이를 생성 규칙이라고도 하며 인과관계 추천 전략
경험적 지식 등을 표현할 수 있다
추론
1 연역 추론
연역 추론이란 일반적인 전제를 바탕으로 새로운 결론으로 논리적으로 도출하는 추론 방법이다 대표적인 방법으로 삼단 논법이 있다 삼단 논법은 두 개의 전제 와 하나 결론으로 된 형식을 가지고 있다 최초 대전제가 결론을 이끌어내는 중요한 근거가 되며 논리의 일관성이 있다
2 귀납 추론
귀 납 추론이란 구체적인 사례에서 일반적인 결론을 이끌어내는 추론으로 이미 알고 있는 사실로부터 모르고 있던 사실을 유추해내는 것이다 그렇기 때문에 사례의 다양성이나 정확성이 결론에 큰 영향을 끼친다
3 추론의 오류
연역 추론이나 귀 납 추론으로 언제나 옳은 결론에 도달하는 것은 아니다 연역 추론에서 오류는 전제 조건을 생략하거나.
잘못 설정했을 때 발생할 수 있고 귀 납 추론에서 오류는 관찰된 표본이 전체를 대표할 수 있는 표본이 아닌 경우나 전체에 대한 표본 응 해석이 잘못 되는 경우에 발생할 수 있다
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도전! 독도로 가는 길 찾기
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큐와 우선순위 큐
큐는 먼저 입력 받은 것이 먼저 나오는 선입출 방식을 사용하는 자료구조이다. 입장할 때 줄을 선 우선 대로 들어가는 것과 같은 원리다. 우선순위 큐는 큐 아느 데이터의 우선순위를 부여해 우선 순위가 높은 것부터 먼저 나오도록 설계된 큐 이다
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