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인공지능의 원리
(1108 김지후) - Coggle Diagram
인공지능의 원리
(1108 김지후)
인공지능의 개념
인공지능
인간의 지능이 갖는 학습, 탐색, 추론 등의 능력을 모방하여 컴퓨터로 구현한 시스템이나 구현하려는 컴퓨터 과학 기술을 말한다.
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인공지능의 특성
인간의 지능을 모방한 인공지능은 인식, 추론, 탐색, 학습의 특성을 지니며, 데이터를 학습하고, 학습한 데이터를 근거로 추로하고 탐색한다.
인식: 인간의 눈과 귀 등의 감각 기관을 통해 사물을 인식하는 것 처럼, 인공지능은 센서를 통해 감지된 사물을 인식한다.
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튜링 테스트
1950년 앨런 튜링이 제안한 튜링 테스트는 기계가 인간과 비슷하게 대화할 수 있는지 판단하는 테스트로, 튜링 테스트를 통과한다면 기계에도 지능이 있다고 판단하는 것은 한계가 있다는 지적도 있다.
인공지능과 탐색
탐색의 개념
탐색이란 문제 상황에서 답을 찾아가는 과정으로, 컴퓨터과학자들은 인간의 탐색 방법을 모방하여 컴퓨터에 적용하고자 노력해 왔다.
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문제 해결을 위한 탐색 과정 설계
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2단계: 초기 상태와 목표 상태 설정하기는 그림에서 색이 없는 전구는 전구가 꺼져있는 상태를, 노란색 전구는 전구가 켜져있는 상태를 뜻한다.
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1단계: 문제 정의하기(상태는 퍼즐의 숫자판 위치다.)
2단계: 초기 상태와 목표 상태 설정하기(초기 상태 숫자판과 목표 상태 숫자판을 설정한다.)
3단계: 수행 작업하기(빈칸 주변 타일의 움직임을 파악하고 정한다.)
4단계: 탐색 전략 세우기: 샅대 트리를 다양한 방법으로 탐색한다.
정보 이용 탐색
맹목적 탐색은 알고리즘이 간단하여 단순한 문제는 쉽게 해결할 수 있고, 답이 있다면 반드시 답을 찾을 수 있다.
최상우선탐색
초기 상태애서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고, 현재 가장 좋은 것을 선택하는 방법이다.
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지식의 표현과 추론
인공지능과 추론
추론은 이미 알고있는 지식을 토대로 새로운 결론을 이끌어 내는 사고 과정을 말한다. 즉, 알고 있는 사실로부터 모르고 있던 사실을 알게 되는 과정이다.
데이터,정보,지식
데이터는 관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료를 의미하며, 가공하기 전의 상태이다. 반면, 정보는 다양한 데이터 중에서 사용자의 필요에 따라 처리된 데이터를 말한다.
지식 표현
인공지능을 활용하기 위해서는 사람과 컴퓨터가 동시에 이해할 수 있는 형태로 지식을 나타내는 것이 필요하고, 지식을 이러한 형태로 나타낸 것을 지식 표현이라고 한다.
규칙:다양한 지식 표현 방법 중 대표적인 한 가지는 규칙을 이용한 방법이다.
논리: 논리는 수학 논리학에서 사용하는 명제 논리나 술어 논리를 사용한다.
의미망: 의미망은 지식이나 기억, 설세계를 노드와 호를 이용하여 네트워크 구조로 표현한 것이다.
프레임: 프레임은 특정한 객체나 개념에 대한 지식을 슬롯으로 표현한 것이다.
의미망을 이용하여 지식 표현하기
~은(는) ~이(가) 있다, ~은(는)~을(를) 할수있다, ~은(는) ~이다를 이용한다.
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