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인공지능의 이해 (1126 함민재) - Coggle Diagram

- - - - 시리
    - - 사용자의 목소리, 데이터
  - - - 센서 주변 환경 탐지 데이터 수집
    - - 인공지능 센서로 탐지한 데이터 분석하고 판단
    - - 액추에이터 인공지능이 판단한 내용 행동으로 옮김
      - 액추에이터: 지능 에이전트가 판단한 결과를 물리적 동작이나
        반응을 만들어내는 역할을 하며 구동기라고도 함
  - - - 센서를 통해 감지된 사물을 인식
    - - 이미 알고있는 지식으로부터 새로운 사실을 예측
    - - 일정한 패턴이나 규칙을 찾아 모델을 생성
    - - 얻을수있는 정보를 탐색함으로써 해결하기위한
        최선의 방법을 더 쉽게 찾을수 있음
    - - 여러가지 일을 동시에 처리가능
    - - 특정한 일만 수행 가능
    - - 작성한 알고리즘대로 동작하고 결과를 출력
    - - 데이터를 기반으로 학습 기존 학습을 바탕으로 탐색과 추론
    - - 단순 작업이나 반복되는 작업을 처리
      - 입력 데이터가 같으면 처리하는 시간과 결과가 같다
    - - 추론, 예측하는 작업 가능
      - 데이터 기반의 기계학습을 구현한 인공지능
        경우 학습을 통해 성능이 개선
    - - 주어진 역할만 수행하는 인공지능.
        현재까지 우리가 접한 모든 인공지능
    - - 인간처럼 다양한 일을 할수있는 지능
        인간과 비슷한 수준의 지능을 가진 인공지능
- - - - 탐색이란 문제 상황에서 답을 찾아가는 과정
      - A 알고리즘
        
        출발부터 도착까지 모든 과정을 일일이 명령하면 그래도 수행하는 방식
        
        가장 간단한 방식이지만 무언가 바뀌면 새롭게 명령해야 하는 번거로움이 있다
      - B 알고리즘
        
        왼쪽 벽을 따라가며 왼쪽으로 회전하여 미로 탐색 문제를 해결하는 방법
        
        간단한 단일 연결 미로는 반드시 탈출할수있는 탐색 방법
        
        최단 경로를 보장하지 못하고 이중으로 연결된 미로라면 탈출 못한다는 한계점이 존재
      - C 알고리즘
        
        각 미로 칸마다 숫자정보를 부여하고 탐색하는 알고리즘
        
        미로의 칸이 벽인지 길인지 구분할수없는 상황에서 단순하게 목적지와 몇칸 떨어져있는지 미로를 구조화한 배열에 저장
      - 지능적인 탐색이란 탐색의 범위나 시간을 좁혀 탐색을 최적화한 것을 의미
      - C 알고리즘은 대체로 좋은 경로를 선택하는 효율적인 탐색 방법, A,B 알고리즘보다 지능적인 탐색 방법이라 할수있음
- - - - 루트 노드: 최상위의 노드
      - 부모 노드: 직접 연결된 상위의 노드
      - 자식 노드: 직접 연결된 하위의 노드
      - 형제 노드: 나는 왼쪽에서부터 같은 부모 노드를 가진 노드
    - - 자식노드를 가장 먼저 방문하는 수직 방향의 탐색 알고리즘이다
      - 자식노드가 2개 이상일 경우 주로 왼쪽 노드 먼저 방문
      - 목표노드가 수직 방향으로 깊이 있다면 문제를 빨리 해결할수있고저장 공간도 비교적 적게든다는 장점
      - 목표노드가 없는 경로에 깊이 빠져버리거나 목표 노드에 이르는 경로가 여러개이면 방문 경로가 최단 경로임을 보장 못한다는 단점
    - - 형제 노드를 먼저 방문하는 수평방향의 탐색 알고리즘
      - 깊이가 얕고 넓은 경우 빨리 찾을수있음
      - 최단 경로를 알수있다는 장점
      - 탐색을 위한 공간과 탐색 범위도 지나치게 넓어지는 단점
  - - - 휴지스틱: 경험으로 얻은 지식이나 어림짐작 등을 뜻함
    - - 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용도 고려하지않고, 현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법
      - 현재 상태 노드에서 다음 방문할 상태 노드를 결정할깨 목표에 가장 가까운 노드를 택함
      - 평가함수는 현재 상태가 목표 상태에 얼마나 가까운지를 평가하는 함수
      - 정점과 정점을 연결하는 간선으로 구조화한 자료 구조를 그래프라함
        
        간선: 트리의 링크와 같이 객체간의 연결을 의미
        
        정점: 트리의 노드와 같은 객체
    - - 최상우선탐색을 개선한 알고리즘
      - 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용도 고려하므로 탐색 비용을 줄일수있는 알고리즘
- - - - 추론은 이미 알고있는 지식을 토대로 새로운 결론을 이끌어내는 사고 과정을 말한다
      - 알고있는 사실로부터 모르고있던 사실을 알게되는 과정이라 할수있다
      - 인공지능은 데이터를 이용한 학습을 바탕으로 새로운 데이터로 추론하여 결과를 도출한다
    - - 데이터는 관찰이나 실험,조사로 얻은 사실이나 자료를 의미,가공하기전의 상태
      - 정보는 다양한 데이터 중에서 사용자의 필요에 따라 처리한 데이터
      - 지식은 개념화된 정보로 정보를 일반화하고 체계화한 것
      - 데이터: 관찰이나 측정을 통해 외부 환경으로 부터 얻은 값
      - 정보: 데이터를 가공 및 처리하여 의미가 부여된 데이터
      - 지식: 사람에게 개념화된 정보
    - - 인공지능을 활용하기 위해서는 사람과 컴퓨터가 동시에 이해할수있는 형태로 지식을 나타내는 것이 필요
      - 지식을 이러한 형태로 나타내는 것을 지식표현
      - 지식을 표현하는 방법에는 규칙,논리,의미망,프레임 등이 있다
    - - 규칙
        
        다양한 지식 표현 방법중 대표적인 한가지는 규칙을 이용한 방법
        
        만약 A라면, B이다
        A하면, B하다
        IF A THEN B 로 나타낼수있다
        
        A는 주어진 정보나 사실에 대응하는 조건
        
        B는 조건을 만족할때 하는 판단이나 행동인 결론
        
        생성 규칙: A가 참이면 B를 수행하는 형태
        
        인과 관계, 추천, 전략, 경험적 지식등으로 표현
      - 논리
        
        수학 논리학에서 사용하는 명제 논리나 술어 논리를 사용
        
        명제 논리는 명제를 가지고 논리를 판별하는 것
        
        술어 논리는 주어와 서술어간의 관계를 다루는 것
        
        장점: 가장 명확한 방법
        
        단점: 복잡한 상황에서의 적용이 어렵다는 특징
      - 의미망
        
        지식이나 기억, 실세계를 노드와 호를 이용하여 네트워크로 표현하는 것
        
        노드: 객체,개념,사건 등을 표현
        
        호: 노드 간의 관계를 화살표로 나타냄
        
        has-a(~이 있다), is-a(!이다), do(~을 한다)
      - 프레임
        
        특정한 객체나 개념에 대한 지식을 슬롯이라 표현한것
        
        여러개의 슬롯으로 구성
        
        슬롯은 슬롯 이름과 슬롯 값으로 구성
        
        관련된 지식을 한군데 모을수 있다는 것돠 표현력이 우수하다는 장점
        
        표준이 없고 지식을 생성하는 것이 매우 힘들다는 단점
  - - - 구체적인 사례에서 일반적인 결론을 이끌어내는 추론
      - 알고있는 사실로부터 모르고 있던 사실을 유추
      - 사례의 다양성이나 정확성이 결론에 큰 영향을 끼친다
    - - 연역 추론에서 오류는 전제 조건을 생략하거나 잘못 설정했을때 발생할수있음
      - 귀납 추론에서 오류는 관찰된 표본이 전체를 대표할수있는 표본이 아닌 경우나 표본의 해석이 잘못되는 경우에 발생
    - - 일반적인 전제를 바탕으로 새로운 결론을 도출
      - 삼단 논법
        
        두개의 전제와 하나의 결론
      - 최초의 대전제가 결론을 이끌어 내는 중요한 근거가 되며 논리의 일관성이 있음