인공지능(지능형 시스템) “현황과 전망” “Artificial Intelligence is the study of ideas which enable computers to do things which make people seem intelligent.” Patrick Henry Winston “AI is the study of how to make computers do things which, at the moment, people do better.” Rich

인공지능(공학적 정의) 사람이 수행했을 때 지능을 필요로 하는 일을 기계에게 시키고자 하는 학문/기술 지능을 필요로 하는 일 ? 컴퓨터를 좀 더 똑똑하게 만드는 연구/기술 생각하는 기계를 만드는 연구/기술 기계가 생각할 수 있을까?

인공지능(인지과학적 정의) 계산기법을 통하여 지능을 공부하는 것 프로그램된 인간의 지능 인공 마음

지능형 시스템 융 통 성 자 동 화 최 적 화 인식, 이해 판단, 행위 을 통한 추구

지능형시스템의 예 언어번역시스템 공항제어시스템 Intelligent Building System 자동 개인비서 지능형 교통제어 문서인식, 음성인식 시스템 …

Turing Test 지능 유무를 검사하자는 제안 Imitation Game Intelligent as much as Human Is dog intelligent ? Any man-made system passed Turing Test ?

Turing Test(Alan M. Turing) Task is to find out which of the two candidates is the machine, and which is human only by asking them questions.

지능 기술의 발달사 컴퓨터 발명이후 50 여년간 부단히 계속되는 신기술의 출현과 퇴조 논리학 퍼지 논리 최적화 이론 신경회로망 확률적 모형 탐색 이론 규칙기반 시스템 전문가시스템 퍼지 논리 신경회로망 유전자 알고리즘 카오스 이론 인공생명 .....

인공지능의 접근방법 공학적 접근 인지과학적 접근 얼마나 잘 하는가 ? 성능 위주(Performance) 얼마나 사람과 비슷하게 하나 ? Simulation of Behavior

지능시스템 개발 방법론 u Knowledge-based Approach u Data Driven Approach o Represent Human knowledge as symbol combination o Knowledge Acquisition and Representation o Logic, Expert System, Fuzzy Logic u Data Driven Approach o Extract common characteristics from collected examples o Training o Statistical Methods, Artificial Neural Network

Generality vs. Power 강력하면서도 일반적인 문제 해결사를 목표 General Problem Solver 초기의 시도 : 실패 Complexity : Toy Problems Only Power를 위하여 Specialized Approach로 Knowledge Based Approach 실용적인 Expert Systems

주요연구분야 (기초연구) Symbolic Programming 지식표현 검색 & 계획 Automated Reasoning 기계학습 신경망 Genetic Algorithm …...

주요연구분야 (응용연구) 자연언어 이해 영상 및 패턴 인식 음성인식 Uncertainty Modeling 전문가 시스템 Virtual Reality …..

Symbolic Programming Program as Representation of world Symbol as basic element of representation atom, property, relationship Symbolic Expression as method of combination LISP for Symbolic programming Object-Oriented Concept

지식표현 필요한 지식은 ? 지식의 형태와 구조는 ? 표현 기법은 ? 지식의 습득과 수정 declarative vs. procedural(선언적/절차적) 표현 기법은 ? explicit vs. (implicit + inference) logic, frame, semantic net, script 지식의 습득과 수정

검색 최적화 기법 발생할 수 있는 경우를 분석/선택 기하급수적으로 증가하는 계산복잡도 가능성이 있는 것부터(Heuristic Search:경험) 국부적 정보 이용(Hill Climbing Method) 최적해 vs. 적당히 좋은 해

Automated Reasoning Qualitative Reasoning Non-monotonic Reasoning 정성적 지식의 활용 Non-monotonic Reasoning 타조는 날을 수 있을까 ? Plausible Reasoning 불확실성하에서 상충되는 정보의 융합 Case-based Reasoning 경험의 활용

Machine Learning 경험에 의하여 기계 스스로 성능을 향상 Parameter Adjustment 필요한 기본적 능력은 ? 배우기 시작하기 위하여 얼마나 알아야 ? 새로운 지식의 습득과 통합 방법 선생의 역할 예제와 경험의 역할 Parameter Adjustment Data Mining으로 실용화 추구

인공신경망 신경세포의 계산모형 단순 기능의 뉴론, 다수의 연결 학습에 의한 연결 강도 조정 S X1 w1 X2 w2 F(X1, X2, …, Xn) . wn Xn

인공신경망 (Neural Network) 학습 = 연결강도 조정 Error-back-propagation 지도학습알고리즘 어떠한 Functional Mapping도 학습 가능함 Sensory Data Processing에 강력 Old Horse on the race again 고도의 병렬성, graceful degradation Symbolic Grounding

Neural Network Classifier 직업유무(1/0) 우량 나이 보통 월수입 부양가족수 불량 기대출금 Input layer Hidden layer Output layer

Genetic Algorithm 생명체 진화의 계산 모형화 확률적 최적화 방법론 인공생명 연구의 기반 초기 유전자 생성, 신품종 생성 (교배, 돌연변이) 적자 생존 인공생명 연구의 기반 생명진화의 시간을 단축

인공지능의 실용화 연구 Data Mining 의사결정을 위한 정보 추출 데이타 정보 의사결정 인구통계 Point of Sale ATM 금융통계 신용정보 문헌 첩보자료 진료기록 신체검사기록 A상품 구매자의 80%가 B상품도 구매한다 미국시장의 자동차 구매력이 6개월간 감소 A상품의 매출 증가가 B상품의 2배 탈수 증상을 보이면 위험 광고전략은 ? 상품의 진열 최적의 예산 할당은 ? 시장점유의 확대방안은 ? 고객의 이탈 방지책은 ? 처방은 ?

인공지능의 평가 현장에서 쓰이는 인공지능 새로운 개념, 아이디어를 전산학 분야에 제공 OCR, ICR, Symbolic Algebra, Machine Translation, Expert systems, Planning systems 새로운 개념, 아이디어를 전산학 분야에 제공 Programming Language, DataBase, Operating System

인공지능의 장래 기 개발된 기술을 쉽게 사용하도록 통합 Paradigm 시도 일상화된 전문가 시스템 Web auto translation system 문자, 음성 인식 Interface Package 통합 Paradigm 시도 Symbolic Processing + Neural Processing

인공지능의 장래 인공지능은 없다 ? AI in everywhere, AI in nowhere 모든 제품에 인공지능이 Ubiquitous Computing