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인공지능의 이해(1316 이규현) - Coggle Diagram

- - - - 논리
        
        수학 논리학에서 사용하는 명제 노리나 술어 논리를 사용
        
        명제 논리
        
        명제를 가지고 논리를 판별하는 것
        
        술어 논리
        
        주어와 서술어 간의 관계를 다루는 것
      - 의미망
        
        지식이나 기억, 실세계를 노드와 호를 이용하여 네트워크 구조로 표현한 것
      - 규칙
        
        다양한 지식 표현방법 중 대표적인 한 가지는 규칙을 이용한 방법
        
        추천
        
        전략
        
        인과관계
        
        경험적 지식
      - 프레임
        
        특정한 객체나 개념에 대한 지식을 슬록으로 표현한 것
        
        관련된 지식을 한군데 모을 수 있다는 것과 표현력이 우수하다는 장점이 있다
        
        슬롯에 대한 표준이 없고 지식을 생성하는 것이 매우 힘들다는 단점이 있다
  - - - 구체적인 사례에서 일반적인 결론을 이끌어 내는 추론
    - - 연역 추론이나 귀납 추론으로 언제나 옳은 결론에 도달하는 것은 아니다
    - - 일반적인 전제를 바탕으로 새로운 결론을 논리적으로 도툴하는 추론 방법
- - - - 인공지능 렌즈
      - 번역 플랫폼
      - 대화형 비서
  - - - 여러 가지 일을 동시에 처리 가능
    - - 특정한 일만 수행 가능
- - - - 문제의 상태 정의하기
        
        초기 상태와 목표 상태 설정하기
        
        수행 작업 파악하기
        
        4.탐색 전략 세우기
      - 탐색을 사용하는 다양한 인공지능의 사례
        
        알파고
        
        네비게이션
        
        딥블루
- - - - 상태 공간 트리에서 자식 노드를 먼저 방문하는 수직 탐색 알고리즘
        
        탐색 중 단말 노드에 도착했는데 찾지 못했다면 문기점으로 되돌아가 방문하지 않은 노드부터 다시 수직 방향으로 탐색
        
        목표노드가 수직 방향으로 깇이 있다면 문제를 빨리 해결할 수 있다
        
        장점: 필요한 공간도 비교적 적게 든다.
        
        자식 노드가 2개 이상일 경우 주로 왼쪽 노드 먼저 방문
        
        단점: 목표 노드가 없는 경로에 깊이 빠지거나 목표 노드로 가는 경우가 여러개일 경우 지금 방문하는 경로가 최단 경로임을 보장할 수 없다
    - - 상태 공간 트리에서 형제 노드를 먼저 방문하는 수평 방향의 탐색 알고리즘
        
        단점: 노드 수가 많아지거나 목표 노드가 수직 방향으로 깊은 곳에 있다면 탐색 시간이 오래 걸리고, 탐색을 위한 공간과 탐색 범위도 지나치게 넓어진다
        
        장점: 목표 노들르 찾을 때까지 모든 상태 공간을 탐색하므로 목표 노드가 존재한다면 반드시 찾을 수 있고, 최단 경로를 알 수 있다
        
        상태 공간 트리의 깊이가 얕고 넓은 경우 목표 노드를 빨리 찾을 수 있다.
  - - - 최상우선탐색
        
        초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고,현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법
        
        현재 상태 노드에서 다음 방문할 상태노트를 결정할 때 목표에
        가장 가까워 보이는 노드를 택한다
        
        다른 길로 가는 것이 탐색비용을 줄일 수 있는 경우에도 평가 할 수 있는 경우에도 평가 함수 값이 더 크면 선택할 수 없음
        
        현재 상태에서 유리한 선택을 하여 탐색 범위를 좁힘
      - 휴리스틱이란?
        
        시행착오와 같이 경험으로 얻은 지식이나 어림짐작 등
    - - A* 탐색 알고리즘은 최상우선탐색을 개선한 알고리즘이다
      - A* 탐색 알고리즘은 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용도 고려하므로 탐색비용을 줄일 수 있는 알고지름
- - - - 알고리즘 설계
        
        프로그래밍
        
        평가 및 공유
        
        지역의 경험 정보 저장하기
        
        지역 간의 연결 관계와 이동시간 정보 저장하기
        
        최상우선탐색 적용
        
        지역 위치 데이터 저장하기
        
        지도에 경로 표시하기
      - 문제의 상태 정의
      - 문제 분해 및 모델링