Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
인공지능의 이해 (1119 이은혁) - Coggle Diagram
인공지능의 이해 (1119 이은혁)
지식의 표현과 추론
-
데이터,정보,지식
데이터는 관찰이나 실험,조사로 얻은 사실이나 자료를 의미하며, 가공하기 전의 상태이다
-
-
지식 표현
인공지능을 활용하기 위해서는 사람과 컴퓨터가 동시에 이해할 수 있는 형태로 지식을 나타내는 것이 필요하고, 지식을 이러한 형태로 나타낸 것을 지식 표현이라고 한다
문제 해결을 위해 적절한 지식 표현 방법을 선택하는 것은 매우 중요하며,표현된 지식은 추론 과정을 통해 새로운 사실을 생성 가능
지식 표현 방법에는 규칙,논리,의미망,프레임 등이 있다
규칙
-
-
a는 주어진 정보나 사실에 대응될 조건이고,b는 조건을 만족할 떄 하는 판단이나 행동인 결론이다
a가 참이면 b를 수행하는 형태이고,이를 생성 규칙이라고도 하며,인과 관계,추천,전략,경험적 지식 등을 표현 가능
논리
-
명제 논리는 명제를 가지고 논리를 판별하는 것이고, 술어 논리는 주어와 서술어 간의 관계를 다루는 것이다
-
-
의미망
지식이나 기억,실세계를 노드와 호를 이용하여 네트워크 구조로 표현한 것이다.노드는 객체,개념,사건 등을 표현하고 호는 노드 간의 관계를 화살표로 나타낸다
호는 has a, is a, do가 있다 has a는 ~이 있다 이고 is a는 ~이다 이고 do는 ~을 한다 이다
프레임
-
하나의 프레임은 여러 개의 슬롯으로 구성되고,슬롯은 슬롯 이름과 슬롯 값으로 구성된다
관련된 지식을 한군데 모을 수 있다는 것과 표현력이 우수하다는 장점이 있지만,슬롯에 대한 표준이 없고 지식을 생성하는 것이 매우 힘들다는 단점이 있다
추론
-
-
추론의 오류
-
연역 추론에서 오류는 전제 조건을 생략하거나 잘못 설정했을 떄 발생할 수 있고,귀납 추론에서 오류는 관찰된 표본이 전체를 대표할 수 있는 표본이 아닌 경우나 전체에 대한 표본의 해석이 잘못될 수도 있다
인공지능의 특성
인식은 인간이 눈과 귀 등의 감각 기관을 통해 사물을 인식하는 것처럼,인공지능은 센서를 통해 감지된 사물을 인식한다.
-
-
-
-
-
튜링 테스트
기계가 인간과 비슷하게 대화할 수 있는지 판단하는 테스트로, 튜링 데스트를 통과한다면 기계에도 지능이 있다고 봐야 한다는 주장이다.
-
인공지능과 탐색
탐색의 개념
문제 상황에서 답을 찾아가는 과정으로, 컴퓨터 과학자들은 인간의 탐색 방법을 모방하여 컴퓨터에 적용하고자 노력해 왔다.
-
b 알고리즘
-
미로의 모습을 알지 못해도,간단한 단일 연결 미로는 반드시 탈출 가능하다.
하지만 탐색 경로가 항상 최단 경로를 보장하지 못하고,출발점이 미로의 가운데에 있거나 이중으로 연결된 미로면 탈출하지 못할 수 있다.
c 알고리즘
-
항상 최단 거리를 보장할 수는 없지만 대체로 좋은 경로를 선택하는 효율적인 방법으로 a,b알고리즘보다 지능적이다
-
인공지능에서 탐색의 중요성
-
예시로 딥 블루,알파고 있고 딥러닝으로 방대한 분량의 바둑 전문가 기보 데이터를 학습하고,학습의 결과를 다시 탐색에 반영하며,이길 확률이 높은 수를 선택하면 알파고는 인간에게 승리한다
문제 해결을 위한 탐색 과정 설계
문제 해결을 위한 탐색 과정에서 만나게 되는 상황을 상태라고 하며,모든 상태인 집합을 상태 공간이라고 한다
-
문제의 처음 상태를 초기 상태하고 하고 문제가 모두 해결된 상태를 목표 상태라고 하며 탐색은 상태 공간안에서 초기 상태로부터 목표 상태까지의 경로를 찾는 과정이라고 정의할 수 있다
맹목적 탐색과 정보 이용 탐색 
맹목적 탐색
-
-
현재 상태 노드에서 다음 상태 노드를 방문할 떄, 어떤 방향으로 탐색하는가에 따라 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 등이 있다.
깊이 우선 탐색
-
-
-
목표 노드가 수직 방향으로 깊이 있다면 문제를 빨리 해결할 수 있고,필요한 저장 공간도 비교적 적게 드는 장점이 있다
-
깊이 우선 탐색
-
상태 공간 트리의 깊이가 얕고 넓은 경우,목표 노드를 빨리 찾을 수 있다
목표 노드를 찾을 때까지 모든 상태 공간을 탐색하므로 목표 노드가 존재 한다면 반드시 찾을 수 있고,최단 경로를 알 수 있다는 장점이 있다
-
정보 이용 탐색
맹목적 탐색은 알고리즘이 간단하여 단순한 문제는 쉽게 해결할 수 있고,답이 있다면 반드시 답을 찾을 수 있다
-
-
정보 이용 탐색은 모든 탐색 공간을 찾지 않고 일부 공간만 탐색하기 때문에 답을 찾지 못할 수도 있고,항상 최단 경로로 목표 노드에 도달할 수는 없다
하지만 대체로 좋은 결과를 내고,효율적이며 빠르게 목표를 찾을 수 있어 내비게이션 등 인공지능 시스템의 탐색에 많이 사용됨
정보 이용 탐색은 다음 상태를 정할 떄 오직 휴리스틱만을 사용하는지,시작 상태에서 현재 상태까지의 탐색 비용도 고려하는지에 따라 최상 우선 탐색과 a* 탐색으로 구분한다
최상우선 탐색
초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고,현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법
-
평가 함수는 현재 상태가 목표 상태에 얼마나 가까운지를 평가하는 함수로,최상우선 탐색은 이를 이용해 목표에서 가장 가까운 상태를 선택한다.
a*탐색
-
최상우선탐색은 현재 상태에서 유리한 선택을 하여 탐색 범위를 좁혔지만,다른 길로 가는 것이 탐색 비용을 줄일 수 있는 경우에도 평가 함숫값이 더 크면 선택할 수 없었다.
-
인공지능의 개념
인간의 지능이 갖는 학습,탐색,추론 등의 능력을 모방하여 컴퓨터로 구현한 시스템이나 구현하려는 컴퓨터 과학 기술
카메라,마이크,각종 감지 센서 등을 통해 입력받은 데이터는 빅데이터로 쌓이게 되고 이러한 빅데이터를 학습한 인공지능은 탐색과 추론을 통해 판단을 한다.
인공지능을 활용한 문제 해결 사례
인공지능의 미래 활용 분야
ai+의료
질환의 발증을 막는 예방,질환을 앓고 있는 사람을 찾아내는 진단,증세 악화를 개선하는 치료에 모두 적용되어 활용될 수 있다
ai+비서
인공지능이 개인의 비서 역할을 하는 서비스로 인공지능 스피커가 대표적인 예다. 일정 관리,외국어 번역,검색,음악 관리,날씨 정보 제공,사물 인터넷 제어 등을 제공한다
ai+교육
학습자에게 자료 수집, 등을 제공하고 교수자에게 수업 현황 보고,문제에 대한 대안 제시 등 평가 업무와 학급 관리에 도움을 줄 수 있다. 학습자의 개별화 학습,맞춤형 자기주도 학습이 가능하며,ai 디지털 교과서로 제공될 수 있다.
ai+운수
카메라,라이다,레이더 등의 센서로 사물을 인식하고 인공지능으로 최적의 판단을 하여 최종 목적지까지 안전하게 이동한다.
-
ai+산업
공장 내 각종 장비에 센서가 설치되어 데이터를 수집하고,수집한 데이터를 분석하여 최적의 공정을 설계하고 제어하는 시스템을 통해 생산 기간 단축,맞춤형 제품 개발 등의 효과가 나타날 수 있다.
어린아이의 그림을 분석하고 심리 상태를 파악하고 인공지능 돌봄 로봇은 혼자 사는 노인의 대화 상대가 되어주고,건강 상태를 파악할 수 있다.
도전 독도로 가는 길 찾기
프로그래밍 프로젝트의 절차
주제 선택 및 문제 정의
추상화
알고리즘 설계
프로그래밍
평가 및 공유
개발 의도에 맞게 프로그램이 동작하는지,분해한 작은 문제가 각각 해결되어 처음의 큰 문제를 모두 해결했는지 정확성과 효율성을 확인하고,피드백을 반영하여 완성된 프로그램을 공유하는 단계
-
-
-
-
문제 분해 및 모델링
크고 복잡한 문제를 해결 가능한 작은 문제로 나누고 글,그림 등을 사용하여 문제를 쉽게 이해할 수 있는 형태로 다시 표현하는 단계
-