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인공지능의 이해(1101 고하민) - Coggle Diagram

- - - - 연역 추론이란 일반적인 전제를 바탕으로 새로운 결론을 논리적으로 도출하는 추론 방법이다. 대표적으로 삼단 논법이 있다. 삼단 논법은 두 개의 전제와 하나의 결론으로 된 형식을 가지고 있다.
      - 귀납 추론이란 구체적인 사례에서 일반적인 결론을 이끌어 내는 추론으로 이미 알고 있는 사실로부터 모르고 있던 사실을 유추해 내는 것이다.
      - 연역 추론이나 귀납 추론으로 언제나 옳은 결론에 도달하는 것은 아니다. 연역 추론에서 오류는 전제 조건을 생략하거나 잘못 설정했을 때 발생할 수 있고, 귀납 추론에서 오류는 관찰된 표본이 전체를 대표할 수 있는 표본이 아닌 경우나 전체에 대한 표본의 해석이 잘못되는 경우에 발생할 수 있다.
      - 알고 있는 사실을 바탕으로 추론을 통해 새로운 지식을 생성할 수 있다. 이를 추론을 통한 지식 생성이라고 한다.
- - - - 인공지능은 학습, 탐색, 추론 등의 능력을 모방하여 컴퓨터로 구현한 시스탬이나 구현하려는 컴퓨터 과학 기술을 말한다. 앨런 튜링에 의해 처음 제시되었다. 카메라, 마이크, 각종 감지 센서 등을 통해 입력받은 데이터는 빅데이터로 쌓이게 되고, 이러한 빅데이터를 학습한 인공지능은 탐색과 추론을 통해 판단을 한다.
        
        인공지능 렌즈
        
        번역 플랫폼
        
        대화형 비서
        
        예시
    - - 인공지능은 인식, 추론, 탐색, 학습의 특성을 지니며 데이터를 학습하고, 학습한 데이터를 근거로 추론하고 탐색한다. 인간은 다양하고 복잡한 상황에서 여러 가지 일을 처리할 수 있다. 그러나 인공지능은 특정한 한가지 일에 특화된 경우가 대부분이다. 그러나 인공지능은 지치지 않고, 반복적인 작업을 오류 없이 수행할 수 있다. 또한 정보를 빠르게 해석하고 분석할 수 있고, 어떤 문제를 해결하는 방법이나 해답을 인간보다 빠르게 찾을 수 있다. 일반적인 소프트웨어는 프로그래머가 작성한 알고리즘대로 동작하고 결과를 출력하지만, 인공지능 데이터 기반 학습한 뒤, 새로운 입력이 있으면 기존 학습을 바탕으로 탐색과 추론을 할 수 있다.
    - - 튜링이 제안한 테스트로 기계가 인간과 비슷하게 대화할 수 있는지 판단하는 테스트다. 그러나, 통과했다고 해서 기계에 지능이 있다고 판단하는 것은 한계가 있다는 지적이다. 2014년 까지는 이 태스트를 통과한 인공지능은 없었다. 하지만 유진 구스트만이 최초로 이 태스트를 통과했다. 여러 비판을 받지만, 튜링 테스트는 여전히 인공지능의 발전을 측정할 수 있는 하나의 척도고 인공지능이 인간과 비슷해 보이는지 확인하는 데 충분한 도움을 줄 수 있다.