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인공지능의 이해(1515 박혜원) - Coggle Diagram

- - - - 정보 이용 탐색은 다음 상태를 정할때, 휴리스틱만 사용하는지, 시작 상태에서 현재 상태까지의 탐색 비용도 고려하지에 따라 최상우선탐색과 A*탐색 등으로 구별한다.
        
        최상우선탐색은 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고, 현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법이다.
- - - - (예시대화형 비서, 인공지능 렌즈, 번역 플랫폼)
  - - - 예시: 여름에 교실 에어컨을 못 끄고 나왔을때, 교실 전자칠판을 못 끄고 나왔을 때 등
      - 발견할 문제를 해결하기 위해 인공지능에게 필요한 역할은 무엇인지 논의해보자, 기능도 설명
        
        장시간 사용하지 않으면 자동으로 꺼지는 센서
- - - - 예를 들어, 풍속, 풍향, 습도, 온도 등을 기록해 둔 것은 데이터이고, 이러한 데이터를 근거로 “내일 비가 올 확률은 80%“ 라고 예보하는 것은 정보다. 그리고 그 동안의 정보에 대한 경험을 근거로“비 올 확률이 80% 이상이면 우산을 소지하고 다니는 것이 좋다” 라고 하는 것은 지식이라 할 수 있다.
    - - 규칙
        ‘만약 <A>라면 <B>이다. ’ 또는 ’<A>하면, <B>하다.’ 와 같은 형태로, IF<A> THEN <B>로 나타낼 수 있다. <A>는 주어진 정보나 사실에 대응될 조건이고, <B>는 조건을 만족할 때 하는 판단이나 행동인 결론이다.
      - 논리
        논리는 수학 논리학에서 사용하는 명제 논리나 술어 논리를 사용한다. 명제 논리는 명제를 가지고 논리를 판별하는 것이고, 술어 논리는 주어와 서술어 간의 관계를 다루는 것이다.
        
        단점은 술어 논리로 보안될 수 있다. ‘개는 동물이다.’ 라는 평서문을 술어 논리로 표현하면, ‘animal(개)’ 처럼 표현할 수 있다.
      - 의미망
        의미망은 지식이나 기억, 실세계를 노드와 호를 이용하여 네트워크 구조로 표현한 것이다. 노드는 객체, 개념, 사건 등을 표현하고, 호는 노드 간의 관계를 화살표로 나타낸다.
      - 프레임
        프레임은 특정한 객체나 개념에 대한 지식을 슬롯으로 표현한 것이다. 하나의 프레임은 여러개의 슬롯으로 구성되고, 슬롯은 슬롯 이름과 슬롯 값으로 구성된다.
      - 추론
        
        연역 추론이란 일반적인 전제를 바탕으로 새로운 결론을 논리적으로 도출하는 추론 방법이다.
        
        귀납 추론이란 구체적인 사례에서 일반적인 결론을 이끌어 내는 추론이다.
        
        추론의 오류
        연역 추론이나 귀납 추론으로 언제나 옳은 결론에 도달하는 것은 아니다. 연역추론에서 오류는 전제 조건을 생략하거나 잘못 설정했을 때 발생할 수 있고, 귀납추론에서 오류는 관찰된 표본이 전체를 대표할 수 있는 표본이 아닌 경우나 전체에 대한 표본의 해석이 잘못되는 경우에 발생할 수 있다.