Transcript 1. Introduction

Artificial Intelligence :An Introduction
Chapter 1
Introduction
SeongShin Kim
YUST Computer Science Dept.
2009 YUST
지능(intelligence)이란?
(Q) 지능?
인공지능이란 어떤 것들을
가져야 할까?
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컴퓨터 생각하는 기계?
생각하는 기계란?
인간과 유사한 지능 가진 기계
인공지능 ?
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Definition of AI



Automation of activities that we associate with human
thinking, activities such as decision-making, problem
solving, learning, … (Bellman, 1978)
Study of how to make computers do things at which, at
the moment, people are better (Rich & Knight, 1991)
A Branch of Computer Science that is concerned with the
automation of intelligent behavior (Luger & Stubblefield,
1993)
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1.1 What Is AI? (1)

지능(Intelligence )
 “새로운 상황이나 환경에 대처하기 위하여 배우고 이해
할 수 있는 능력” (Webster Dictionary)
 정보의 표현과 처리(기억, 학습, 연산, 추론, 창조력)
 지능이 필요한 예: 수치적인 계산보다 기호에 의해 표현
되는 문제(바둑, 게임)
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인공지능(공학적 정의)
사람이 수행했을때 지능을 필요로 하는 일을 기
계에게 시키고자 하는 학문/기술
지능을 필요로 하는 일 ?
 컴퓨터를 좀 더 똑똑하게 만드는 연구/기술
 생각하는 기계를 만드는 연구/기술
Can machine think ?

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지능이 필요한 예

소설 『개미』에 나오는 문제
다음 수열은 어떤 규칙이 있습니다.
8번째 줄에는 어떤 숫자가 올까요?
1
11
12
1121
122111
112213
12221131
- - - - - ---
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•
ABC 변환 문제
A B C
C B A
B A C
규칙
B C A
B A C
C A B
C B A
?
C A B
A C B
?
A B C
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1.1 What Is AI? (2)

컴퓨터에 의한 데이터 처리
와 지능적 처리
 일반적인 데이터 처리 작업
자료입력
결과출력
프로그램 실
행, 처리
데이터 베이스
자료저장
 인공지능적 처리 작업
대화(자연어)
인식(시각, 음성)
결과출력
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지식기반 처리
문제풀이, 계획
추론 및 학습
신경망
지식베이스
자료저장
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인공지능 구현
인간지능
인공지능 구현
학습에 의한 지식 획득력
신경회로망
2)
문제의 이해 능력
3)
지식을 이용한 추론능력
패턴이해 시스템
문제 해결 시스템
1)
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(ex) 전문가시스템
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Examples of AI systems








Language Translation systems
Diagnosis Expert systems
Avionic Expert systems
Robot in factories, Auto-navigation robots
Intelligent Traffic control system
OCR, Handwriting Recognition System
Speech Recognition System
…
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1.1 What Is AI? (3)- Turing Test

Turing Test
p1
누가 사람
이지?
p2
c1
p2
P2: 1부터 100까지의 합은 얼마인가?
P2: 답을 정확하게 계산할 수 있는가?
P1: 시간이 걸리니 여유를 달라.
C1: 5분 후에 알려주겠다.
P1: 최선을 다하겠다.
C1: 어느 정도 자신있다.
http://taz.cs.ubc.ca/julie 참조
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Issues on Turing Test

Intelligent as much as Human
 Is dog intelligent ?

Monkey composing Chinese Poem
 “ELIZA - a friend you could never have before”
 http://www-ai.ijs.si/eliza-cgi-bin/eliza_script

Suggested major component of AI : knowledge, reasoning,
language, understanding, learning

Any man-made system passed Turing Test ?
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1.1 What Is AI? (4)- Eliza 프로그램
Eliza 실행 :ELIZA 는 정신병환자 진단 프로그램 으로서 정신병
환자가 의사가 없이도 COMPUTER를 이용해서 서로 간단한 대
화를 주고받을 수 있는 프로그램
 Alice 실행:A.L.I.C.E 는 자연어처리 Chatterbot 으로서, 인간이
입력한 것에 대해 어떤 heuristical pattern matching rules 을 적
용하여 인간과 대화가 가능하게 한 프로그램이다. 이것은
Joseph Weizenbaum 의 유명한 ELIZA 를 본 딴 것이지만 완전
히 다른 접근 방식을 사용한다.
 Eliza 프로그램에 지적 호기심을 느낀다면 Loebner Prize 에 도
전해 보라.(인간의 대화에 가장 근접한 대화를 구현한 프로그램,
튜링테스트에 통과했다고 간주되면 에 상금과 메달 수여)

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1.1 What Is AI? (4)- Eliza 프로그램

Eliza의 대화 예
I am worried about the weather.
HOW LONG HAVE YOU BEEN WORRIED ABOUT THE WEATHER?
Since my mother spoke.
TELL ME ABOUT YOUR FAMILY.
They are all into computers these days.
DO MACHINE FRIGHTEN YOU?
No.
PLEASE DO NOT BE SO SHORT WITH ME.
Go to hell darn it.
PLEASE DO NOT USE WORDS LIKE THAT.
You are frustrating me.
EARLIER YOU SPOKE OF YOUR MOTHER.
Not now. Tell me about my problem.
I AM SORRY OUR TIME IS UP.
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1.1 What Is AI? (5)
◆ 현재의 인공지능(문제 해결을 위한)
1) 학습 : 지식과 사실이라고 하는 정보의 조합능력
상황의 변화를 배우는 학습 프로그램(아주 무능력한 상태)
2) 패턴의 이해 능력 : 문제 판단 능력
인공지능에 있어서 인간의 눈, 귀에 해당, 패턴 이해 시스
템으로 실현, 영상 및 음성 인식, 자연어 이해
3) 추론 능력 : 문제 해결 시스템(의사결정지원, 전문가 시스템)
패턴 이해 시스템과 결합시켜 인간의 손발을 대신하는
조작기 (manipulator)를 붙여 놓은 것이 지능 로봇
-> 미리 설정되어 있는 문제를 해결, 문제판단능력은 아직 낮다
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1.2 Approaches to AI (1)
◆ 인공지능 기법
(1) 탐색 : 가능한 해답을 하나씩 찾아가는 방법
(2) 지식의 사용 : 문제와 관계된 사물의 구조를 연구
하여 복잡한 문제의 해결을 도모(이때 사용되는 사실
이 지식)
(3) 축소(분해) : 문제를 간단한 작은 문제
(subproblem)로 나누어(분해) 해결
ex) 주어진 문제 : 부산 -> 서울
축소된 문제 : 부산 -> 대구, 대구 -> 대전, 대전 -> 서울
ex) 시험공부 (중간고사 => 과목별로 나눔) -> 문제에
따라 세 가지 기법이 모두 사용 또는 일부 사용
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1.2 Approaches to AI (2)

인공지능을 위한 지식
 컴퓨터가 인공지능을 가지려면  사람이 문제 해결에 필요
한 지식(Knowledge)을 주어야 함
 인공지능의 다양한 기법이 있지만 모두 공통적으로 지식 사용
 지식의 특징
일반성:
여러 개별 상황을 공통적으로 표현할 수 있어야
사람이 이해할 수 있어야 함
실수나 오류처리가 용이해야; 지식의 변화를 수정할 수 있어야
지식이란 완전성이 보장되지는 않지만 대부분의 경우에 적용
가능해야
문제 범위 축소해서 지식량을 줄일 수 있어야
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1.3 Brief History of AI (1)
 Boole: 논리 연산 (19세기 초)
AND,
OR
논리와 확률에 관한 수학적이론의 토대가 된 사고
의 법칙에 관한 연구
 Turing Test
test를 완벽히 통과한 컴퓨터는 아직 없음
Weizenbaum: Eliza 개발 - 환자와 대화 (심리 치료)
Turing
– 상당수의 환자가 상대가 컴퓨터라는 것을 인지 못함
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1.3 Brief History of AI (2)
 McCarthy: 인공지능 용어 탄생 (1956 학술대회)
후일 McCarthy는 Stanford, Minsky는 MIT, Newell, Simon은 CMU에서
AI 연구그룹 시작
 체스 기사인 Levy와의 체스게임: Levy Challenge (1968-1978)
 1968: McCarthy, 10년 안에 Levy를 이기는 프로그램 춣현 예언
 1977: Levy가 Chess 4.5, Kaissa 프로그램을 이김
 1978: Levy와 Chess 4.7 과 6차전: Levy 1무 1패 4승

 IBM의 Deep-Thought와 Deep-Blue
1987: Deep-Thought 프로챔피온인 Kasparov에게 짐
 1996: Deep-Blue가 Kasparov 이김

 70년대 쇠퇴

여건의 미성숙, 과잉기대, 연구투자 미흡
 80년대 전문가 시스템으로 부활
 80년대 중반 이후 퍼지 및 신경회로망 분야 활발
 90년대 후반 이후 검색엔진 등 에이전트 연구가 관심
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1.4 인공지능의 구성
이론 인공지능
2장. 탐색
3장. 지식표현
4장. 불확실성
7장. 계획
8장. 학습
인공지능
추론 인공지능
5장. 퍼지 이론
감각 인공지능
10장. 시각
최근 경향
12장. 에이전트
6장. 전문가시스템
9장. 신경회로망
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11장. 자연어처리
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1.5 인공지능의 분야
- 수학문제 해결 : 수학의 정리를 증명
- 전문가의 분석 및 설계 보조(의사)
- 인식 : 영상 및 음성
- 자연어 이해(간단한 질문에 대한 대답)
- 제조 공정 자동화 (인간을 대신, 3D, 융통성)
- 학습(신경회로망)
- 로봇(축구 게임하는 로봇 예)
- 기타 : 범용 문제 풀이: GPS(General Problem
Solver)
게임 놀이(서양 장기, 바둑)
◆
지능적 컴퓨터가 할 수 없는 것
: 인간의 감정이나 의지가 관련되는 일
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1.6 AI 성공적 사례(Planning)
비행장 승강기 자동배치(대한 항공, 1997)
 무인 자동차(Pomerleau, 1993) :55mph
 화성 탐사를 위한 로봇 자동차

(Pathfinder Rover, 1996)

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Asimo
1.6 AI 성공적 사례 (언어처리)

PEGASUS (Zue, 1994)
 항공기 예약을 음성대화(자연언어)로
 해당 영역의 내용만, 표현 방법은 자유


호텔 예약 한일 자동 통역 시스템(한국통신, 1995)
Chatter Bot
 자연언어로 대화 (typing)하는 회사소개 에이젼트 등

언어번역 시스템
 일한 실용화 완료, 영한 - 시제품
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의료계의 전문가 시스템

수백개의 전문가 시스템이 현장 배치
 중환자 진료/ 사고 대처, 진단 의사 결, 시험 자료 분석,
교육
 http://www.coiera.com/ailist/list-idx.htm

PUFF
 호흡기능 검사 진단
 미국 Pacific Presbyterian Medical Center 등에서 77년 이래 활용,
소프트웨어 수백 개 판매 실적

VIE-PNN
 중환자실 신생아 영양 섭취 및 보호
 Austria의 여러 병원에서 1993년 이래 사용 중
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Pattern 인식 기술 응용

필기 및 인쇄 글씨인식
 문서인식(전표, 우편봉투, 형식문서 등등)
 PDA 펜 입력


서명인식, 지문인식, 얼굴인식
제스츄어 인식, 표정인식
 첨단 Human interface

교통량 측정, Remote Sensing
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Handwriting Understanding(필기체 인식)
전자 펜으로 수식 입력
2009 YUST
수식 인식
Ubiquitous
전자교실
(* 다음 시간 비디오 감상)
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1.7 인공지능의 장래

이미 개발된 기술을 쉽게 사용하도록
 일상화된 전문가 시스템
 Web auto translation system
 문자, 음성 인식 Interface Package

모든 제품에 인공지능이..
 Ubiquitous Computing, Pervasive Computing
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다음시간 준비(교재 제3장 p36~)
1 : 그래프 이용 외판원 문제
2 : 문장 분석
3 : 원숭이와 바나나 분제
 가장 잘 한사람 선택 : 전체에서 수업(PPT)
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