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인공지능의 이해 (1210 박요엘) - Coggle Diagram

- - - - 과정
        
        데이터 입력(by. 센서)
        
        빅데이터 저장
        
        인공지능 학습
        
        탐색, 추론, 판단
      - 지능 에이전트
        
        인식(주변환경 --> 센서)
        
        판단(데이터 --> 인공지능)
        
        행동(인공지능 --> 엑추에이터)
      - 인공지능(AI, Artificial Intelligence): 인간의 지능(학습. 탐색. 추론 등) 모방한 컴퓨터 시스템 or 컴퓨터 과학 기술
    - - 일반 S.W vs 인공지능 S.W
        
        일반 S.W: 단순 반복 작업 처리, 같은 데이터 입력 --> 같은 결과
        
        인공지능 S.W: 추론, 예측 가능, 데이터 기반 머신러닝을 통한 학습으로 성능 개선
      - 특징
        
        인식(by. 센서)
        
        추론(기존 지식 --> 새로운 사실 예측)
        
        (최선의 방법)탐색
        
        학습(데이터 -패턴, 규칙-> 모델)
  - - - 심리 상담 센터: 심리 상태 파악
      - 알파폴드: 단백질 구조 예측
      - 독거노인(인공지능 스피커)
        
        웨어러블 기기로 행동 감지
        
        규칙적인 생활 음성 안내
        
        신체적/정신적 건강 점수 향상
      - 은행: 스미싱 여부 판단
    - - 의료: 예방, 진단, 치료 전반에 적용
      - 비서: 인공지능 스피커가 대표적
        일정 관리, 외국어 번역, 검색, 음악 관리, 날씨 정보 제공, 사물 인터넷 제어 등 제공
      - 교육
        
        학습자: 자료 수집, 기초 분석, 시각화 등 제공
        
        교수자: 평가 업무, 학급 관리
      - 운수: 센서로 사물 인식 --> 인공지능의 판단 --> 목적지까지 안전하게 이동
      - 번역: 딥러닝으로 빅데이터 학습해 시간이 지날수록 정확도 향상
      - 산업(시스템): 센서로 데이터 수집 --> 데이터 분석 최적의 공정 설계/제어 >> 생산 기간 단축, 맞춤형 제품 개발, 에너지 효율 증가, 재고 비용 감소 등
  - - - 감각을 제현해서 메타버스를 구현하는 것이 어렵고 비용이 많이 듬
      - 공부를 어떻게 해야 할지 모르는 학생들이 있음
    - - 쉬움(AI 학습 도우미): 지금도 어느정도 개발된 상태
      - 어려움(뇌내현실로 메타버스 구현): AI로 가능한 부분도 있지만 아직은 관련 기술이 개발이 되지 않음
- - - - 알파고(AlphaGo): 딥러닝(deep learning)을 통해 프로 바둑 기사의 가보 데이터 학습 후 다시 탐색에 반영
      - 네비게이션: 실시간 교통 정보 연동 + 탐색 범위를 좁히는 지능적 탐색 --> 효율적이고 빠르게 탐색
  - - - 초기/목표 상태 설정
        
        수행 작업 파악
        
        탐색 전략 수립
- - - - 추론: 이미 알고 있는 지식에서 새로운 결론 도출
      - 인공지능's 추론: 학습한 데이터를 바탕으로 새로운 데이터 추론 (ex: 음성 인식, 이미지 검색, 이메일 스팸 필터링 등)
    - - 데이터(data): 과찰이나 측정을 통해 외부 환경으로 얻은 값(가공X)
      - 정보(information): 데이터 가공 및 처리 --> 의미 부여
      - 지식(knowledge): 사람에게 개념화된 정보, 정보 -일반화/체계화-> 지식
    - - 규칙: <A>(주어진 정보 or 대응될 조건), <B>(조건을 만족하는 판단/행동)을 사용하여 인과, 추천, 전략, 경험적 지식 등 표현
      - 논리: 논리학의 명제 논리(명제로 논리 판별) or 술어 논리(주어 서술어 간의 관계 이용) 사용 >> 가장 명확 but 복잡한 상황 적용 어려움
      - 의미망: 지식이나 기억, 실세계를 노드(객체, 개념, 사건)와 호(화살표로 노드간 관계 표현)를 통해 네트워크 구조로 표현
      - 프레임: 특정 객체나 개념에 대한 지식을 슬롯(slot)으로 표현, 하나의 프레임은 여러게의 슬롯으로 구성
        
        관련 지식 한군데에 모음, 표현력 우수 but 표준X, 지식 생성 어려움