Transcript 강의 교안

Artificial Intelligence
Chapter 7
생성시스템
김성신
컴퓨터전자통신학부
연변과학기술대학교
생성시스템 구성요소
_________(production memory) :
생성메모리
(1)
-
생성규칙들의 모임
_________(working memory) :
작업메모리
(2)
-
현재의 상태를 나타내는 사실들의 집합
-
외부로부터 입력되거나 추론에 의해 얻은 사실을 저장
-
상황에 따라 변화되므로 short-term memory (STM)라고 부름
인터프리터
_________(interpreter) :
(3)
-
작업메모리의 내용에 따라 규칙선택하고 실행하는 역할
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AI Chap07.
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(1)______________________
생성규칙(production rule)
조건
IF
빨간 불이고 잠깐 정지했다면
THEN 우회전 가능하다
결론(행동)
수행될 때 “_________”
점화(fire)
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작업메모리
(2) ______________________________
-
STM의 현재 상태가 규칙의 조건
____(IF)과 비교
됨
-
규칙의 행동으로 내용변화 가능  다른 규
칙의 조건 만족시킴
(ex) list, array … 등 data 구조중의 하나의 형태
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(3) 인터프리터
①
정합
____(matching)
: 생성메모리내의 많은 규칙 중 작업메모
리의 내용에 의해 만족되는 규칙 찾기
②
충돌해결
_______: 정합되는 여러 개의 규칙 중 실행할 규칙 선택
하는 과정
③
선택된 규칙의 실행
________________
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사실
Male (철수)
Male (민혁)
Female(미영)
Female(선희)
Father(철수, 민혁)
Mother(미영, 민혁)
Mother(미영, 선희)
Parent(철수, 민혁)
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규칙
1. IF Father(X, Y)
or Mother(X, Y)
THEN Parent(X, Y)
2. IF Female(X)
and Parent(Z, X)
and parent(Z, Y)
and X = Y
THEN Sister(X, Y)
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사실
Male (철수)
Male (민혁)
Female(미영)
Female(선희)
Father(철수, 민혁)
Mother(미영, 민혁)
Mother(미영, 선희)
Parent(철수, 민혁)
Parent(미영, 민혁)
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규칙
1. IF Father(X, Y)
or Mother(X, Y)
THEN Parent(X, Y)
2. IF Female(X)
and Parent(Z, X)
and Parent(Z, Y)
and X = Y
THEN Sister(X, Y)
AI Chap07.
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사실
Male (철수)
Male (민혁)
Female(미영)
Female(선희)
Father(철수, 민혁)
Mother(미영, 민혁)
Mother(미영, 선희)
Parent(철수, 민혁)
Parent(미영, 민혁)
Parent(미영, 선희)
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규칙
1. IF Father(X, Y)
or Mother(X, Y)
THEN Parent(X, Y)
2. IF Female(X)
and Parent(Z, X)
and Parent(Z, Y)
and X = Y
THEN Sister(X, Y)
AI Chap07.
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사실
Male (철수)
Male (민혁)
Female(미영)
Female(선희)
Father(철수, 민혁)
Mother(미영, 민혁)
Mother(미영, 선희)
Parent(철수, 민혁)
Parent(미영, 민혁)
Parent(미영, 선희)
Sister(선희,
민혁)
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규칙
1. IF Father(X, Y)
or Mother(X, Y)
THEN Parent(X, Y)
2. IF Female(X)
and Parent(Z, X)
and Parent(Z, Y)
and X = Y
THEN Sister(X, Y)
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7.2 생성시스템의 예
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7.3 추론(inference)
-
이미 알고 있는 사실로부터 새로운 사실을 추리해
내는 것
-
연역법
_______(deduction)
-
유도법
_______(abduction)
-
귀납법
_______(induction)
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(1)
연역법(deduction)
지식) – IF A THEN B
-A
추론) – B
-
주어진 지식(사실)이모두
_______
참 참(soundness)
-
규칙기반 시스템에서 주로 사용하는 추론 방법
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(2) 유도법(유사추론)
지식) – IF A THEN B
-B
추론) – A
-
항상 옳은 것은 아니다
ex)
IF 아빠 THEN 남자
남자 = 태남
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태남이는 아빠?
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(3) 귀납법(induction)
-
관측된 사실로부터 새로운 법칙을 만듬
사실) IF 제비 THEN 날 수 있다
IF 참새 THEN 날 수 있다
IF 독수리 THEN 날 수 있다
결론) IF 새 THEN 날 수 있다
-
항상 옳은 건 아니다. (ex) 타조
-
학습(learning)과 관련된 방법
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7.4 전방향 추론과 후방향 추론
-
규칙을 적용하는 방향에 따른 방법
1)
전방향추론(forward chaining)
-
주어진 상황에 만족되는 규칙 찾아 결론에 해당되는 사실을 얻는
다.
후방향추론(backward chaining)
2)
-
얻고자 하는 결론(목표)을 미리 설정한 다음, 그 목표가 참인가를
알아내기 위해 결론부가목표와 맞는 규칙을 찾아 규칙의 조건부
가 만족되는가 판단
-
만족된 조건부가 참이면 결론은 참
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(1)
전방향추론(forward chaining)
AD
C
F
B
Z
가정 : D와 C가 존재하면
 DB에 추가
결론 : F가 존재한다
- 먼저 주어진 상황에 만족되는 규칙 찾아 결론에
해당되는 사실을 얻는다.
- 규칙 개수 많으면 시간소요 많이 됨 (Z도출하기
위해서 Z와 관계 없는 많은 규칙 고려해야 함)
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전방향추론(forward chaining)
사실
A
B
C
규칙
A
-> D
D
C & D -> F
F
B & F -> Z
Z
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(2) 후방향추론(backward chaining)
A
D
F
C
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B
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Z
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사실
A
B
C
D
목표 : Z
목표: B
B and F  Z
목표: F C and D  F
목표: C
목표: D D  A
F
Z
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목표: A
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동물 농장 예
문제
-
특징들로부터 동물의 이름을 알아내는 것 : IDENTIFIER
생성규칙
-
포유동물(mammal)인가 조류(bird)인가를 구분하는 4개 규
칙
-
육식동물(carnivore)인가를 구분하는 2개 규칙
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생성규칙 : 포유/조류
P1. IF 털이 있다
THEN 포유동물
P2. IF 젖을 준다
THEN 포유동물
P3. IF 날개 있다
THEN 조류동물
P4. IF 날 수 있다
THEN 알을 낳는다
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생성규칙 : 육식동물 확인
P5. IF 포유류 AND 고기 먹는다
THEN 육식동물
P6. IF 포유류 AND 송곳니 가졌다 AND 발톱 AND 시선이 앞
을 향한다
THEN 육식동물
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생성규칙 : 유제류인가를 확인
P7. IF 포유류 AND 발굽이 있다
THEN 유제류
P8. IF 포유류 AND 되새김을 한다
THEN 유제류
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생성규칙 : 육식류의 두 가지 동물
P9. IF 육식동물 AND 황갈색이다 AND 어두운 점이 있다
THEN 치타(cheetah)
P10. IF 육식동물 AND 황갈색이다 AND 검은색 줄무늬가 있
다
THEN 호랑이
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생성규칙 : 유제류의 두 가지 동물
P11. IF 유제류 AND 다리가 길다 AND 목이 길다 AND 황갈색
이다 AND 어두운 점이 있다
THEN 기린
P12. IF 유제류 AND 흰색이다 AND 검은색 줄무늬가 있다
THEN 얼룩말
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생성규칙 : 조류
P13. IF 조류 AND 날지 못한다 AND 다리가 길다 AND 목이 길
다 AND 검은색과 흰색이다
THEN 타조
P12. IF 조류 AND 날지 못한다 AND 수영할 수 있다 AND 검은
색과 흰색이다
THEN 펭귄
P13. IF 조류 AND 잘 날 수 있다
THEN 신천옹(albatross)
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추론실행 예
①
관측된 동물은 황갈색과 검은 점을 지닌다.
②
새끼를 돌보는 도중 동물은 되새김을 하였다.
③
동물이 포유류이고 되새김을 한다.
④
동물은 긴 다리와 긴 목을 갖고 있다.
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포유동물
우유를 주다
P2
짝수 발가락
P8
유제품
되새김
P11
긴 다리
기린
긴목
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7.6 확신율(certainty factor)
- 0(틀림)  1 (확신)
- -1 ---- 0 ---- 1
(틀림)
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(알수없음) (확신)
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계산 프로그램의 문제와 해결책
1) 각 규칙의 각 조건의 확신율은 규칙 전체의 확신율과 어떻
게 관계?
0.8
0.5
0.5
1.0
1.0
여러 조건부의 확신율 중에서 제일 작은 값(Min)을
확신율로 한다.
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2) 규칙 그 자체에서 입력 확신율이 어떻게 행동부의 확신율에
영향 주는가?
0.5
0.8
0.4
입력 확신율에 감쇠율을 곱하여
행동부의 확신율로 한다.
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3) 여러 규칙의 결론이 같은 사실을 추론할 때, 이 사실의 확
신율은 어떻게 결정?
0.9
0.9
0.25
산출된 사실의 확신율 중에서 가장 큰 값(Max)을
유도된 확신율로 한다.
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