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인공지능의 이해(1527 조서연) - Coggle Diagram
인공지능의 이해(1527 조서연)
인공지능의 원리
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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 봐야 한다는 주장이다.(일반인으로 구성된 심사 위원이 5분 동안 컴퓨터와 채팅을 통한 텍 스트로만 대화한다. 그 후 대화한 상대를 사람으로 판단하는 비율이 30% 이상이면, 해당 시스템에 인간처럼 지능이 있다고 판단한다)
인공지능의 개념: 인공지능이란 인간의 지능이 갖는 학습, 탐색, 추론 등의 능력을 모방하여 컴퓨터로 구현한 시스템이나 구현하려는 컴퓨터 과학 기술을 말한다 
인공지능의 특성
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인식: 인간이 눈과 귀 등의 감각 기관을 통해 사물을 인 식하는 것처럼, 인공지능은 센서를 통해 감지된 사물을 인식한다.
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인공지능과 탐색
문제 해결을 위한 탐색 과정 설계
-1단계 문제상태 정의하기
-2단계 초기상태와 목표 상태 설정하기
-3단계 수행 작업 파악하기
-4단계 탐색 전략 세우기
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인공지능에서 탐색 중요성
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딥러닝: 방대한 분량의 바둑 전문가 기보 데이터를 학습하고, 학습의 결과를 다시 탐색에 반영하며, 이길 확률이 높은 수를 선택함으로써 알파고는 인간에게 승리할 수 있었다.
지식의 표현과 추론
데이터,정보,지식
데이터: 관찰이나 실험, 조사로 얻은 사실이나 자료.
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지식 표현
규칙: 다양한 지식 표현 방법 중 대표적인 한 가지는 규칙을 이용한 방법이다. 우리가 흔히 사용하는 만약 A라면,B이다. 또는 A하면, B하다와 같은 형태로, IF A THEN B로 나타낼 수 있다.
논리: 논리는 수학 논리학에서 사용하는 명제 논리나 술어 논리를 사용한다. 명제 논리 는 명제를 가지고 논리를 판별하는 것이고, 술어 논리는 주어와 서술어 간의 관계를 다루는 것이다. 명제 논리에서 나타나는 단점은 술어 논리로 보완될 수 있다.
의미망: 의미망은 지식이나 기억, 실세계를 노드와 호를 이용하여 네트워크 구조로 표현한 것이다. 노드는 액체, 개념, 사건 등을 표현하고, 호는 노드 관의 관계를 화살표로 나타낸다.
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맹목적 탐색과 정보이용 탐색
정보이용 탐색
최상 우선 탐색: 최상우선탐색은 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용을 고려하지 않고, 현재 가장 좋은 것을 선택하는 탐색 방법이다. 현재 상태 노드에서 다음 방문할 상태 노드를 결정할 때 목표에 가장 가까워 보이는 노드를 택한다.
A+탐색 알고리즘: 최상우선탐색을 개선한 알고리즘. 앞으로 남은 탐색 거리에, 초기 상태에서 현재 상태에 이르기까지의 비용도 고려하므로 보다 탐색비용을 줄일 수 있는 알고리즘이다.
맹목적 탐색: 프로그래밍이나 기계학습으로 문제를 해결할 때 목표 상태 이외에 어떤 정보도 주어지지 않은 상태에서 탐색을 하는 것
깊이 우선 탐색:(DFS) 자식 노드를 먼저 방문하는 수직 방향의 알고리즘
자식 모드가 두개 이상일 경우 왼쪽 노드를 먼저 방문
단말노드에 도착했으나 목표 노드를 찾지 못했다면 다시 분기점으로 감
수직방향으로 목표 노드가 깊게 있다면 문제를 빨리 해결가능
최단 경로임을 보장할수 없다는 단점 있음
너비 우선 탐색:(BFS) 형제 노드를 먼저 방문하는 수평 방향의 알고리즘
상태 공간 트리의 깊이가 얕고 넓은 경우 목표 노드를 빨리 찾을수 있음
목표 노드를 찾을때 까지 모든 상태 공간을 탐색 하므로 목표 노드가 존재한다면 반드시 찾을수 있음,최단 경로를 알 수 있음
노드수가 많아지거나 수직 방향으로 깊은 곳에 있다면 탐색 시간이 오래 걸리고 공간과 탐색범위도 지나치게 넓어진다는 단점 있음
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