Transcript 인공지능 - NLIP

인공지능이란 무엇인가?
AI1
1
오늘의 학습 내용
1.
2.
3.
AI1
인공지능의 연구 영역
인공지능 시스템
인공지능에서 사용되는
주요 기법
2
인공지능이란? 1/2
 학문의
한 분야로 정착
 간결한 정의 확립 결핍

다루는 대상이 역사적으로 변화
 인공지능
연구 입장
공학적 입장
 과학적 입장

AI1
3
인공지능이란? 2/2
 공학적 입장
 인간의 지능을 기계로 실현
 지능을 인공적으로 실현
 과학적 입장
 인간의 지능 메커니즘을 해명
 심리학에서, 표면적으로 연구되고
있는 인간의 지능을 그 내부의
메커니즘에 파고들어 조사
AI1
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지능이란 무엇인가? 1/2
 인공지능

지능?
•

=> 인간을 납득시킬 정의 결핍
IQ 지능지수
•
•
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정의의 핵심 = 지능
인간의 지능 정도를 표시 가능
인간의 지능 측정은 불가능
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지능이란 무엇인가? 2/2
 계산능력도 지능의 한 요소
 컴퓨터 출현 시 : 인공두뇌
 지금 : 일렉트로닉스 기계일 뿐
•

이유: 계산을 실행하는 메커니즘 발견
계산능력: 인공지능의 일부가 X
 문자인식:
 70년대 까지 인공지능의 대상 => OCR
실용화
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인공지능의 대상 1/2
 해법이

확실치 않은 문제에 도전
원리적으로 해결의 실마리를 찾게
되면 더 이상 인공지능에서 벗어남
 자연언어의
이해
 사물의 인식, etc
 미해결 문제=인공지능의 중심과제
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인공지능의 대상 2/2
문자인식의 예





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인쇄문자에서 수서(手書)문자로의
요구
문장의 의미 고려
애매한 문자에 대한 추정
신문과 같이 글자의 크기와 위치가
일정하지 않은 경우의 대처
그림 안의 문자 인식
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인간과 컴퓨터 체스대결
 ‘딥
블루’와
게리 카스파로프
 1996년2월 필라델피아 1승2무3패
 1997년5월 2승3무1패 딥 블루 승리
 서구에서는
체스가 인간 두뇌의
지적능력을 가능하는 척도로 인식
 인간의 고유한 지능을 가지고
있다고 볼 수 없다.
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지능이란 ?
 문제
해결 능력
 Webster’s New World Dictionary
 배우고 이해할 수 있는 능력
 새로운 상황에 대처할 수 있는 능력
=> 새로운 상황이나 환경에 대처하기
위해 배우고 이해할 수 있는 능력
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문제해결
인공지능에서 취급하는 문제해결



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단순한 계산이나 방정식의
같이, 문제를 푸는 순서가
있는 것은 제외
시행착오와 탐색을 포함한
연구대상
문제가 명확하게 정의되지
경우도 제외
해법과
확정되어
문제를
않은
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문제해결의 예 1
 주어진
예로부터 규칙을 찾아
문제를 풀이
 전제된 예나 풀이할 문제에
따라 풀이 방법이 다양하게
전개될 수 있다.
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A B C
C B A
B A C
C A B
B C A
B A C
C B A
C A B
?
A C B
A B C
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문제해결의 예 2
 미로의
문제
미로의 입구에서 출구까지의
경로를 찾는 문제
 사람 위치의 연속적인 변화

•
•
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고려사항: 사람의 위치로서 출발점,
목표, 교차점 및 막다른 골목
오퍼레이터를 작용시켜서 차례로
상태를 변화 => 목표상태에 도달
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인공지능 시스템의 가설
 기호처리
시스템 가설
 인간의 지능은 두뇌 속에
형성된 개념을 기호(심볼)로
표현할 수 있다
(1976, Newell & Simon)
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기호처리 시스템 가설
 지능의
원천은 추상적 기호를
창출해 내어 이것을 조작하고
처리하는 것이다.


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인간 지능의 본질에 대한 의미 있는
이론으로서, 심리학자들에게 큰 관심
인간이 행하는 지능적 작업을
수행하는 프로그램을 작성할 수
있다는 가능성에 대한 믿음의 근원
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인공지능의 영역
 일반적

작업 영역
인간을 비롯한 동물들의 기본적
능력에 대한 연구 영역
 인지 - 시각, 청각
 언어 능력 – 이해, 생성, 번역
 상식적 추론
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인공지능의 영역
 형식적
작업 영역
 게임 - 체스, 바둑 등
 수학 - 논리,기하, 적분계산,증명
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인공지능의 영역
 전문적
작업 영역
 공학 - 설계,결함검출,제조계획
 과학적 분석
 의료 진단
 재무 분석
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인간 지능의 특징
 학습에
의한 지식 획득 능력
 문제의
이해 능력
 지식을
이용한 추론 능력
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삼목 게임(Tic-Tac-Toe)
O
X
O
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X
X
X
O
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삼목 게임 - 방법1
 자료구조
 판 : 9개의 요소로 구성된 벡터
1
2
3
4
5
6
7
8
9
공란 = 0
X =1
O =2
 이동 테이블 : 판의 각 상황에서
최적의 다음 수를 저장
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삼목 게임 - 방법1
 알고리즘
1. 판의 형태로부터 이동 테이블의
인덱스를 계산
2. 이동 테이블로부터 다음
수를 읽는다.
3. 해당 위치에 수를 둔다.
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삼목 게임 - 방법1
(예)
O
O
...
X
X
146
7
...
 인덱스 = 146
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이동 테이블
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삼목 게임 - 방법1
 문제점
 이동 테이블 저장을 위해 많은
공간을 소비한다.
 이동 테이블의 값 지정
 게임의 확장이 어려움
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삼목 게임 - 방법2
 자료구조
 판 : 9개의 요소로 구성된 벡터
1
2
3
4
5
6
7
8
9
공란 = 2
O =3
X =5
 순번 : 1~9
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삼목 게임 - 방법2
 알고리즘
 NextM : 판[5]=2 이면 5를
반환하고, 그렇지 않으면 (2, 4, 6,
8) 중 하나를 반환
 Posswin(p) : p 가 다음 차례에서
이길 수 있으면 해당되는 인덱스를
반환하고, 그렇지 않으면 0을 반환
 Go(n) : n번 위치에 수를 둠
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삼목 게임 - 방법2
 알고리즘
 순번=1 Go(1)
 순번=2 if 판[5]=2
 순번=3
 순번=4
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Go(5)
else Go(1)
if 판[9]=2 Go(9)
else Go(3)
if Posswin(X)  0
Go(Posswin(X))
else Go(NextM)
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삼목 게임 - 방법2
 알고리즘
 순번=5 if Posswin(X)  0
Go(Posswin(X))
else if Posswin(O)  0
Go(Posswin(O))
else if 판[7] = 2
Go(7)
else Go(3)
.......
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삼목 게임 - 방법2
 문제점
 모든 상황에 대한 전략이 미리
제시되어야 한다.
 프로그램의 지식이 확장된
영역에서도 사용될 수 있도록
일반화 되어 있지 않다.
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삼목 게임 - 방법3
 자료구조
 판 : 9개의 요소로 구성된 벡터
1
2
3
공란 = 2
4 5 6
O =3
7 8 9
X =5
 LNextM : 다음 둘 수와 그 수의
평가값을 저장하는 리스트
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삼목 게임 - 방법3
 알고리즘
1. 가능한 다음 수 중 이기는 수가
있다면 그 수를 선택
2. 그렇지 않으면 각각의 가능한
다음 수에 대한 상대방의 모든
응수를 고려하여 평가값을 계산
3. 가장 우수한 평가값을 갖는 수를
선택
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X
1
X OO
X
X
OO
X
출발
다음 수
X OO
O X
X
X OO
X
X O
X OO
X
X
O
X OO
X O
X
2-1
=1
3-1
=2
2-1
=1
3-1
=2
OOO
X X
X
-
OO
X X
X
-
...
OO
X X
X O
OO
X X
X
O
OO
X X O
X
3-2
=1
2-2
=0
3-2
=1
상대방의 수
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인공지능의 주요 기법
 탐색
: 직접적인 해가 존재하지
않는 문제에 대한 해법 제공
 지식의
사용 : 주어진 문제에
대한 효율적 접근 방법을 제공
 분리
: 문제의 풀이에 필요한
중요한 특징과 변화를 구분한다.
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