AI11 인공지능이란 무엇인가 ?. AI12 오늘의 학습 내용 1. 인공지능의 연구 영역 2. 인공지능 시스템 3. 인공지능에서 사용되는 주요 기법.

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1 AI11 인공지능이란 무엇인가 ?

2 AI12 오늘의 학습 내용 1. 인공지능의 연구 영역 2. 인공지능 시스템 3. 인공지능에서 사용되는 주요 기법

3 AI13 인공지능이란 ? 1/2  학문의 한 분야로 정착  간결한 정의 확립 결핍  다루는 대상이 역사적으로 변화  인공지능 연구 입장  공학적 입장  과학적 입장

4 AI14 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

5 AI15 지능이란 무엇인가 ? 1/2  인공지능 정의의 핵심 = 지능  지능 ? => 인간을 납득시킬 정의 결핍  IQ 지능지수 인간의 지능 정도를 표시 가능 인간의 지능 측정은 불가능

6 AI16 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 :  70 년대 까지 인공지능의 대상 => OCR 실용화

7 AI17 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

8 AI18 인공지능의 대상 2/2 문자인식의 예  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

9 AI19 인간과 컴퓨터 체스대결  ‘ 딥 블루 ’ 와 게리 카스파로프 1996 년 2 월 필라델피아 1 승 2 무 3 패 1997 년 5 월 2 승 3 무 1 패 딥 블루 승리  서구에서는 체스가 인간 두뇌의 지적능력을 가능하는 척도로 인식  인간의 고유한 지능을 가지고 있다고 볼 수 없다.

10 AI110 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

11 AI111 문제해결 인공지능에서 취급하는 문제해결  단순한 계산이나 방정식의 해법과 같이, 문제를 푸는 순서가 확정되어 있는 것은 제외  시행착오와 탐색을 포함한 문제를 연구대상  문제가 명확하게 정의되지 않은 경우도 제외

12 AI112 문제해결의 예 1  주어진 예로부터 규칙을 찾아 문제를 풀이 전제된 예나 풀이할 문제에 따라 풀이 방법이 다양하게 전개될 수 있다.

13 AI113 A A B B C C C C B B A A B B A A C C C C A A B B B B C C A A B B A A C C C C B B A A C C A A B B A A C C B B A A B B C C ? ?

14 AI114 문제해결의 예 2  미로의 문제  미로의 입구에서 출구까지의 경로를 찾는 문제  사람 위치의 연속적인 변화 고려사항 : 사람의 위치로서 출발점, 목표, 교차점 및 막다른 골목 오퍼레이터를 작용시켜서 차례로 상태를 변화 => 목표상태에 도달

15 AI115 인공지능 시스템의 가설  기호처리 시스템 가설 인간의 지능은 두뇌 속에 형성된 개념을 기호 ( 심볼 ) 로 표현할 수 있다 (1976, Newell & Simon)

16 AI116 기호처리 시스템 가설  지능의 원천은 추상적 기호를 창출해 내어 이것을 조작하고 처리하는 것이다.  인간 지능의 본질에 대한 의미 있는 이론으로서, 심리학자들에게 큰 관심  인간이 행하는 지능적 작업을 수행하는 프로그램을 작성할 수 있다는 가능성에 대한 믿음의 근원

17 AI117 인공지능의 영역  일반적 작업 영역  인간을 비롯한 동물들의 기본적 능력에 대한 연구 영역 인지 - 시각, 청각 언어 능력 – 이해, 생성, 번역 상식적 추론

18 AI118 인공지능의 영역  형식적 작업 영역 게임 - 체스, 바둑 등 수학 - 논리, 기하, 적분계산, 증명

19 AI119 인공지능의 영역  전문적 작업 영역 공학 - 설계, 결함검출, 제조계획 과학적 분석 의료 진단 재무 분석

20 AI120 인간 지능의 특징  학습에 의한 지식 획득 능력  문제의 이해 능력  지식을 이용한 추론 능력

21 AI121 삼목 게임 (Tic-Tac-Toe) O O X X O O X X X X X X O O

22 AI122 삼목 게임 - 방법 1  자료구조 판 : 9 개의 요소로 구성된 벡터 이동 테이블 : 판의 각 상황에서 최적의 다음 수를 저장 1 1 4 4 7 7 2 2 5 5 8 8 3 3 6 6 9 9 공란 X O = 0 = 1 = 2

23 AI123 삼목 게임 - 방법 1  알고리즘 1. 판의 형태로부터 이동 테이블의 인덱스를 계산 2. 이동 테이블로부터 다음 수를 읽는다. 3. 해당 위치에 수를 둔다.

24 AI124... 삼목 게임 - 방법 1 (예)(예) O O O O X X X X è 인덱스 = 146 7 7... 146 이동 테이블

25 AI125 삼목 게임 - 방법 1  문제점 이동 테이블 저장을 위해 많은 공간을 소비한다. 이동 테이블의 값 지정 게임의 확장이 어려움

26 AI126 삼목 게임 - 방법 2  자료구조 판 : 9 개의 요소로 구성된 벡터 순번 : 1~9 1 1 4 4 7 7 2 2 5 5 8 8 3 3 6 6 9 9 공란 O X = 2 = 3 = 5

27 AI127 삼목 게임 - 방법 2  알고리즘 NextM : 판 [5]=2 이면 5 를 반환하고, 그렇지 않으면 (2, 4, 6, 8) 중 하나를 반환 Posswin(p) : p 가 다음 차례에서 이길 수 있으면 해당되는 인덱스를 반환하고, 그렇지 않으면 0 을 반환 Go(n) : n 번 위치에 수를 둠

28 AI128 삼목 게임 - 방법 2  알고리즘 순번 =1Go(1) 순번 =2if 판 [5]=2 Go(5) else Go(1) 순번 =3if 판 [9]=2 Go(9) else Go(3) 순번 =4if Posswin(X)  0 Go(Posswin(X)) else Go(NextM)

29 AI129 삼목 게임 - 방법 2  알고리즘 순번 =5if Posswin(X)  0 Go(Posswin(X)) else if Posswin(O)  0 Go(Posswin(O)) else if 판 [7] = 2 Go(7) else Go(3).......

30 AI130 삼목 게임 - 방법 2  문제점 모든 상황에 대한 전략이 미리 제시되어야 한다. 프로그램의 지식이 확장된 영역에서도 사용될 수 있도록 일반화 되어 있지 않다.

31 AI131 삼목 게임 - 방법 3  자료구조 판 : 9 개의 요소로 구성된 벡터 LNextM : 다음 둘 수와 그 수의 평가값을 저장하는 리스트 1 1 4 4 7 7 2 2 5 5 8 8 3 3 6 6 9 9 공란 O X = 2 = 3 = 5

32 AI132 삼목 게임 - 방법 3  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

33 AI133 O O O O X X X X 출발 X X O O O O X X X X O O O O X X X X X X 다음 수... 상대방의 수 X X O O O O O O X X X X X X O O O O X X X X O O X X O O O O X X X X O O X X O O O O X X O O X X 2-1 =1 3-1 =2 2-1 =1 3-1 =21 O O O O O O X X X X X X O O O O X X X X X X O O O O O O X X X X X X O O O O O O X X X X O O X X  3-2 =1 2-2 =0 3-2 =1 

34 AI134 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.