Transcript 인공지능 - NLIP

인공지능의 문제
Ai2
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오늘의 학습 내용
인공지능 문제의 특징
문제의 풀이 과정
문제풀이 방법
- 탐색에 의한 문제풀이
- 문제축소
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인공지능 문제의 특징
탐색형 추론 문제
연역형 추론 문제
초기상태, 목표상태, 연산자로
표현
Ai2
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문제풀이를 위한 작업
문제를 정확히 정의
문제를 분석
문제풀이를 위해 필요한 지식을
분리하여 표현
가장 적합한 문제풀이 기법을
선택하여 적용
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물병 문제
4리터와 3리터 들이 물병이 있다. 두
병에는 양을 측정할 수 있는 눈금이
없으며, 옆에는 항상 물을 채울 수
있도록 펌프가 있다. 4리터 물병에
정확히 2리터의 물을 채워라.
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2리터
풀이 전
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풀이 후
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상태(State)
y리터
x리터
(x, y)
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초기상태 및 목표상태
2리터
초기상태
(0, 0)
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목표상태
(2, 0)
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연산자
현 상태
차기 상태
1
(x,y), x<4
(4,y)
2
(x,y), y<3
(x,3)
3
(x,y), x>0
(0,y)
4
(x,y), y>0
(x,0)
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연산자
현 상태
차기 상태
5 (x,y), x+y≥4 and y>0
(4,y-
(4-x))
6 (x,y), x+y≥3 and x>0
(x-(3-
y),3)
7 (x,y), x+y≤4 and y>0
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(x+y,0)
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연산자2
(x,y), y<3 → (x,3)
(0, 0)
Ai2
(0, 3)
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연산자7
(x,y), x+y≤4 and y>0 → (x+y,0)
(0, 3)
Ai2
(3, 0)
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연산자2
(x,y), y<3 → (x,3)
(3, 0)
Ai2
(3, 3)
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연산자5
(x,y), x+y≥4 and y>0 → (4,y-(4-x))
(3, 3)
Ai2
(4, 2)
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연산자3
(x,y), x>0 → (0,y)
(4, 2)
Ai2
(0, 2)
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연산자7
(x,y), x+y≤4 and y>0 → (x+y,0)
(0, 2)
Ai2
(2, 0)
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탐색에 의한 문제풀이
초기상태, 목표상태, 연산자로 문제를
정의한다.
주어진 상태에 적용 가능한 연산자를
적용하여 차기상태들을 생성한다.
차기상태의 집합에서 정의된 규칙에
따라 하나를 선택한다.
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8-퍼즐 문제
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4
6
7
3
1
2
3
5
4
5
6
8
7
8
초기상태
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목표상태
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8-퍼즐 문제
연산자
빈 칸의 상향 이동
빈 칸의 하향 이동
빈 칸의 좌향 이동
빈 칸의 우향 이동
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.....
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6 7 8
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4 2 5
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4 2 5
6 7 8
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4 5
6 7 8
1 2
4 5 3
6 7 8
..
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1 2 3
4 7 5
6
8
1 2 3
4 5 8
6 7
.....
..
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상태공간 탐색 방법
문제의 초기상태로부터 목표상태로
천이하기 위해 필요한 연산자의
적용 순서를 탐색
시행착오적 접근 방법
방대한 탐색공간에서 효율적으로
목표노드를 탐색하는 것이 관건
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문제 축소
주어진 문제를 분석하여 부분
문제로 분해하는 과정을 반복
모든 부분문제가 풀이되면
문제가 풀이된다.
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하노이탑 문제
1
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3
초기상태
1
2
3
목표상태
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2
3
①
②
③
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