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인공지능의 이해 (1204 김도완) - Coggle Diagram

- - - - 인공지능은 SNS, 카메라, 마이크, 웨어러블 기기 등에 의해 생성된 빅데이터로 학습을 하고, 이를 바탕으로 목적에 맞는 판단을 한다
      - 현재의 인공지능은 목적에 맞는 대량의 데이터를 학습하여 주어진 문제에 적절한 판단을 내리는 시스템으로 볼 수 있다
      - 인공지능을 일상에서 이미 지능 에이전트의 형태로 다양하게 경험하고 있다(ex 스마트폰 인공지능 대화형 비서
    - - 인공지능은 인간의 지능을 모방하려 하지만 인간의 지능과는 다른 특징을 보인다 인간은 다양하고 복잡한 상황에서도 동시에 여러 가지 일을 처리할 수 있다
      - 인공지능은 일반적인 소프트웨어와도 다른 특징을 지닌다 일반적인 소프트웨어 는 프로그래머가 작성한 알고리즘대로 동작하고 결과를 출력하지만 인공지능은 데이터 기반으로 학습한다
      - 약인공지능은 주어진 역할만 수행하는 인공지능
        강인공지능은 인간처럼 다양한 일을 할 수 있는 지능 하지만 현실에는 존재 하지 않음
      - 튜링 테스트:앨런 튜링이 제안한 테스트 기계가 인간과 비슷하게 대화 할수있는지 판단하는 테스트다
  - - - 의학부분에서도 해결하는데 활용된다 단백질 구조를 예측하는 학술대회에서 인공지능 알파폴드가 우승하였으며 코로나19의 경우 유전 정보가 공개되자 바이러스를 구성하는 단백질 구조 예측에 성공하였다
- - - - 초기상태와 목표 상태 설정하기
      - 수행작업파악하기:수행작업이란 현재 상태로부터 다음상태로 진행하기 위한 작업을 뜻한다
      - 문제의 상태 정의하기:상태 정의는 문제 해결을 위한 첫단계 문제를 정확히 파악하는것
      - 탐색 전략 세우기:탐색 과정 설계의 마지막 단계는 탐색으로 문제를 효과적으로 해결하기 위한 전략을 세우는 것
- - - - 깊이 우선 탐색은 상태 공간 트리에서 자식 노드를 먼저 방문하는 수직 방향의 탐색 알고리즘이다 자식 노드가 두 개 이상일 경우 주로 왼쪽 노드를 먼저 방문한다 탐색중에 단말 노드에 도착했는데도 목표노드를 찾지못햇다ㅕㄴ 다시 분기점으로 되돌아간다