09_summery

1.인공지능의 개념

1.1.인공지능의 개념과역사

1.1.1.인공지능의개념

🚩인공지능 (Artificial Int elligence, Al)

• 사람처럼 생각하고 행동하는 기계 (SW, 컴퓨터, 로봇)를 만드는 연구 (Study of building machines that think and act like humans)
• 사람처럼 보고 듣고 말하고 행동하는 기계를 만드는 연구 (Study of building machines that see, hear, talk, and act like humans)
• 사람이 하면 지능을 필요로 하는 일을 기계가 할 수 있도록 하는 연구
• 현재로서는 사람이 기계보다 잘 하는 일을 기계가 할 수 있게 하는 연구 ❗지능(Intell igence): 불확실성하에서 문제를 해결하는 능력(지각, 사고, 행동)

1.1.2.네가지접근방법

1.1.3.튜링 테스트 (Turing test)

컴퓨터가 인공지능의 기능을 갖추었는지를 판단하기 위해서 Turing이 고안한 평가법. 평가자 1인과 응답자 2인으로 구성된다. 응답자 2인 중 하나는 컴퓨터이고 하나는 사람이다. 평가자는 응답자의 구성은 알고 있다. 평가는 참가자 3인 모두 분리된 방에서 진행되며 평가 진행은 키보드나 모니터 같은 텍스트 전용 채널로 제한한다. 평가자는 텍스트를 사용하여 질문을 하게되고 응답자는 답변을 한다. 이후 평가자는 답변을 보고 기계와 인간을 구분하는 것이다. 평가자가 기계와 인간을 확실하게 구분할수 없을 경우 그 기계는 평가를 통과하는 방식이다.

1.1.4.중국어방 논쟁

미국의 철학자 존 설(John Searle, 1932~)이 고안했다. 튜링 테스트의 결과는 “실제로 어떤 기계가 지능을 갖고 있음을 증명할 수 없다"는 문제점을 지적하기 위해서 이러한 실험을 고안하였다.

이후 참가자는 중국어로 된 질문과 이에 대응하는 적절한 중국어 응답이 적힌 지시사항의 목록, 그리고 다른 사람과 소통하기 위한 필기도구를 제공받는다.

이 상태에서 중국인 심사관이 중국어로 질문을 써서 방 안으로 집어넣는다면, 참가자는 중국어를 전혀 모르더라도 목록을 토대로 알맞은 대답을 중국어로 써서 심사관에게 건넨다.

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그럼 방밖의 관찰자는 참가자가 중국어를 할줄 안다고 생각 하겠지만 실제로 참가자는 중국어를 전혀 이해하지 못한 상태에서 기계적으로 프로그램을 수행하고 답안을 제출했을 뿐이므로 기계가 튜링 테스트를 거치더라도 그것이 “지능”인지 “모방”인지 알수 없다는 주장이다.

기계가 사람과 동등한 지능을 가질 수 있는가? ▪ 강인공지능➔ 인간수준AI, AGI (Artificial General Intelligence) ▪ 약인공지능➔Narrow AI

1.1.5. 인공지능의탄생

인공지능이라는 말 자체는 1956년쯤에 만들어집니다. 하지만 이미 1642년 정도에 벌써 파스칼이 기계식으로 컴퓨터와 같은 계산기를 만들었고. 그후 18세기에 라이프니츠가 이진법을 발명했으며, 그것을 기반으로 1837년쯤에 영국의 베비지가 지금의 컴퓨터의 개념에 해당하는 컴퓨터의 기본 설계를 만들었습니다. 그후 2차 대전 인 1943년쯤에 컴퓨터가 발명됐고, 애니악 같은 것들이 등장 합니다. 튜링 테스트, 이미테이션 게임 아이디어가 1950년에 나왔고, 실제로 인공지능이라는 말이 만들어지는 것은 1956년쯤입니다.

인공지능의 주요역사

• 1642: 기계식 계산기, 계산 자동화 시작.
• 1837: 최초 프로그래머블 기계 설계.
• 1943: 신경망 이론, AI 개념 도입.
• 1950: 튜링 테스트, AI 지능 평가.
• 1955: ‘인공지능’ 용어 처음 등장.
• 1965: ELIZA, 자연어 처리 AI 시작.
• 1980s: 전문가 시스템, AI 의사결정.
• 1997: 딥 블루, 체스 챔피언 격파.
• 2002: 룸바, 자율 AI 가전 등장.
• 2009: 구글 자율주행차 개발.
• 2011: 왓슨, AI 퀴즈 승리.
• 2011-2014: 음성 인식 AI 도입.
• 2014: GAN, AI 생성 능력 혁신.
• 2016: 알파고, 인간 바둑 고수 승리.
• 2018: AI 대학 교육 확대.

1.1.6. 인공지능의역사

인공지능의 역사는 크게 3가지 기간을 나누어 볼수 있습니다.

1950-1970 : 태동기 초기에 아주 많은 사람들이 인공지능에 대해서 흥미를 많이 갖고 투자도 많이 하다가 생각했던 것처럼, 기계번역 등의 여러분야에서 기대한 성과가 나오지 않자 조금의 냉각기를 거치게 됨

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► 튜링의 사고기계 제안(1950) ► 인공지능 탄생 (1956): Dartmouth Conference ► 열정, 과열, 냉각(1960-1970)

1970-1990 : 제 1차 AI 산업화 - 좁은 도메인에서 문제를 잘 푸는 인공지능 기술을 개발해서 산업화에 성공함. 특정 전문 영역의 문제를 잘 풀기 때문에 지식기반 전문가 시스템 (Expert system)으로 명명함. 좁은 도메인이라는 한계점으로 인공지능 개발에 빙하기 도래

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► 지식기반 전문가 시스템 Expert system (1975-1985) ► IJCAI 학회 창립 (1969), AAAI 학회 창립 (1980) ► PC 의 등장과 Al 빙하기 ("Al Winter" ）의 도래

뇌를 닮은 신경망 모델 같은것을 기계가 학습하는 머신러닝을 연구하게됨. 예전처럼 지식을 주입 하는거나 로직에만 기반한 의사결정 방식이 아닌, 기계가 스스로 지식을 습득해내는 기술을 연구하고, 유연한 의사결정을 하는 확률적인 추론 방법들을 연구하게 됨 또 하나 단순하게 좁은 문제만 푸는 게 아니고, 넓은 환경에서 지각하고 행동하면서 문제를 풀어나가는 에이전트, 로봇의 개념을 도입한 인공지능 기술을 연구하게됨. 이 3가지가 과학적 방법론임

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► 신경망(1986) 과 머신러닝 연구 ► 베이지안넷(1988) 과 확률적 추론 연구 ► 로보컵 대회 (1997) 와 지능형 에이전트 연구

2010- 현재 : 제 2 차 Al 산업화 2010년대 이후에 와서 기초 연구한 기술들이 응용되는 도메인(인터넷,웹, 스마트폰의 보급으로 인한 데이터의 디지털화 진행)을 만나게 된다. 많은 데이터를 가지고 머신러닝을 통해서 학습을 해서 뭔가 새로운 추론을 하고, 추천을 하는 서비스들, 에이전트, 봇 같은 서비스들이 생길 수 있는 환경이 조성되어 AI는 2차 산업화에 들어가게 됨. 2011년 구글 자율주행차가 등장하고 IBM이 만든 왓슨이라는, TV 퀴즈쇼에서 사람하고 대결해서 이기는 인공지능이 등장하고 시리이후 2012년쯤에 딥러닝 기술이, 머신러닝에 아주 발달된 기술이 등장하면서 거의 모든 다양한 분야에 머신러닝, 딥러닝이 적용되고 있음

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► 인터넷/웹/소셜 테이터와 머신러닝의 산업화 ► 자율주행자, 왓슨,시리 (2011) ► 딥러닝 기술의 산업화 (2012- 현재)

2. 인공지능 패러다임

2-1. 인공지능 기법

2.1.1. 기호주의

지식기반 시스템. 고전적인 인공지능 기법

사람이 아는 지식을 로직이나 규칙으로 잘 표현을 해서 프로그래밍해주면, 컴퓨터가 똑똑하게 문제를 풀 수 있다는 게 장점 우리가 아는 지식을 기계한테 주입해놓기가 좋음 하지만 지식을 어떻게 아는지 우리도 잘 모르는 경우가 있고, 알고 있어도 프로그래밍 하는 게 쉽지 않을 수가 있으므로 이런 경우에는 단점으로 작용함.

2.1.2. 논리주의

학습 기반 시스템

아는 지식을 기계한테 주입하는 것이 아닌 기계 스스로 학습하도록 유도하는 방식 뇌 구조를 모방한 신경망을 활용하는 방법. 어떤 문제나 데이터에 있는 특징들을 추출한 후 기계가 학습을 해서 의사결정을 하는 간단한 머신러닝 방법에서 부터 최근 연구된 딥러닝이라는 방법은 그냥 로우 데이터, 아주 복잡한 데이터를 그냥 통째로 주면 기계가 나머지는 다 알아서 자동으로 학습을 후 의사결정까지 해주는 그런 알고리즘을 기계가 학습하는 방법으로까지 발전함.

2.1.3. 인지주의

인지주의 Al (차세대)

• 구성론, 동적추론
• 분석+직관, 병렬순자적
• 시스템 3 (new)
• 동역학시스템
• 시각+언어적 표현
• 행동 과정, 상향+하향식
• 가설+센서 기반
• 인지 시스템(에이전트, 로봇)