1. 인간과 지능

인공지능의 정의

- 인간을 통해서 수행되는 이러한 지적 행동을 기계가 할 수 있도록 하는 일

- 인간의 사고과정(지능)을 연구하고, 컴퓨터를 사용하여 인간의 사고과정을 표현해보자!

인공지능의 범주

1. 사람처럼 행동하는 시스템(humanly action system)

- 사람이 하는 일을 대신 할 수 있는 능력을 가진 시스템

2. 사람처럼 사고하는 시스템(humanly thinking system)

- 인간두뇌의 작동 메커니즘을 컴퓨터 모델화하는 인지과학 분야

3. 이성적인 행동 시스템(rationally acting system)

- 이성적으로 행동한다는 것은 확률이나 믿음에 근거하여 어떤 목표를 이루기 위해 행동하는 것을 의미

4. 이성적인 사고 시스템(rationally thinking system)

- 정확한 가정이 주어지면 정확한 결론을 줄 수 있다는 사고의 법칙.

인공지능의 역사

1. 태동기(1943 ~ 1950년대 초반)

- 처음으로 인공지능이라는 분야 인식 및 연구

- 튜링 테스트

2. 요람기(1950 중반 ~ 1960년 후반)

- 초기 인공지능은 당시 반복적인 수학계산을 위해 사용되었던 컴퓨터가 훨씬 근사한 일을 할 수 있음을 보여줌.

- 뉴웰과 시몬의 GPS 문제풀이 시스템 (General Problem Solver)

- 약한 방법(weak method) - 범용 탐색 메커니즘

- 위드로우의 에이다라인(adaline) - 신경회로망 - 학습규칙 개선

- 로젠블랫의 퍼셉트론 수렴 이론 - 학습 알고리즘이 입력과 일치하는 해당 출력을 산출하기 위해 뉴런 간의 연결 강도를 조절하여 수렴한다.

- 자데의 퍼지집합이론

3. 침체기(1960년대 후반 ~ 1970년대 초반)    

- 많은 프로젝트가 중단되고 연구 지원이 취소 되었다.

4. 활성기 - 전문가 시스템(1970년대 중반 ~ 1980년대 중반)

- 뷰캐넌의 DENDRAL 프로그램

- MCC 프로젝트

- ALVEY 프로젝트

5. 융성기(1980년대 후반 ~ 현재)

- 사례기반 추론

- 랑톤의 인공 생명

- 퍼지 이론의 발전

- MYCIN - 확신도 도입

- PROSPECTOR - 베이즈 규칙 사용

인공지능 시스템

인공지능 시스템의 구현

- 지식의 획득, 정의 이해 등의 문제를 정의해야 한다.

- 지식의 표현문제를 정의해야 하는데, 지식의 의미표현, 분할문제 등을 정의해야 한다.

- 학습 및 추론방법, 지식의 조작문제, 지식의 추론, 제어전략, 불확실한 자료의 처리문제 등을 정의해야 한다.

- 인공지능 시스템이 과연 최적인지를 판단하여 적용성 여부를 결정하는 모델의 정당성 여부를 정의해야 한다.

인공지능 시스템의 구성

1. 추론엔진

2. 지식 베이스와 데이터베이스

3. 사용자와의 인터페이스

등등..

인공지능의 응용분야

1. 자연어 처리

2. 패턴인식

3. 정보의 기억과 검색

4. 전문가 시스템

5. 로보틱스

6. 자동화 프로그램

7. 제 5세대 컴퓨터

8. 신경망

9. 컴퓨터 비전

10. 지능형 에이전트

11. 데이터 마이닝