1장. 인공 지능 개론 인공 지능(Artificial Intelligence: AI)이란 무엇일까?
방정식 풀이 방정식: 식에 있 는 미지수(未知數)의 값에 따 라 참이나 거짓이 결정되는 식 예) 3x2 + 7x + 2 = 0
근의 공식 사용 a x 2 +bx+c=0, (a, b, c는 상수, a는 0이 아님 ) 𝑥= −𝑏± 𝑏 2 −4𝑎𝑐 2𝑎 𝑥= −𝑏± 𝑏 2 −4𝑎𝑐 2𝑎 3x2 + 7x + 2 = 0 𝑥 1 = −7+ 7 2 −4×3×2 2×3 = −7+ 49−24 6 =− 2 6 =− 1 3 𝑥 2 = −7− 7 2 −4×3×2 2×3 = −7− 49−24 6 =− 12 6 =−2
인수 분해 하기 3x2 + 7x + 2 = (3x +1)(x+2) = 0 x=− 1 3 또는 -2
인공 지능적인 방정식 풀이?
#1: 근의 공식 이용
#2: Generate and Test
인공 지능이란 무엇인가?
인공 지능의 종류 강한 인공 지능(strong AI): 약한 인공 지능(weak AI): 인간이 수행하는 지능적인 일을 인간과 유사한 방법으로 수행할 수 있는 자동화된 시스템. 우리가 지능이라고 생각하는 그런 행위를 컴퓨터 등을 통해서 동일한(또는 유사한) 방법으로 구현하는 것을 목적으로 한다. 즉, 동일한 일을 인간과 동일한 방법으로 수행한다는 것이 중요한 점이다. 약한 인공 지능(weak AI): 특정한 인간의 행위의 결과를 모방하는 것을 목표로 한다. 즉, 약한 인공 지능은 인간이 행하는 방식과는 다른 방법이라고 하더라도 동일한 결과를 구현하는 것을 의미한다.
AI의 역사
#1: AI 의 시작(1940년대 ~ 1950 년대) AI 로 인식되는 최초의 연구 Warren McCulloch와 Walter Pitts(1943)의 논문 “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”로 간주된다. 인공 지능과 관련된 연구가 전자식 컴퓨터가 만들어짐과 거의 동시에 연구되어 왔다는 점이다. 최초의 전자식 컴퓨터는 Atanasoff–Berry Computer(ABC)라는 컴퓨터가 1941년에, ENIAC이라는 컴퓨터가 1946년에 만들어졌다. 놀랍게도 인간이 자동 계산을 시작함과 동시에 인간의 두뇌 활동을 모방하려고 했다는 점이다. John McCarthy는 1956년에 오토마타 (Automata) 이론, 신경망(Neural Network), 지능(Intelligence)에 대한 연구 워크샵에서 인공 지능(artificial intelligence)단어를 처음 사용했다
#2: AI 초창기의 기대 및 좌절 (1960년대 ~ 1980년대 초) "Look, Ma, no hands ! ” 1957년: "가까운 미래"에 컴퓨터가 체스 챔피언이 되고 중요한 수학 정리가 기계에 의해 증명될 것이라고 예상 1997년: Deep Blue가 체스 승리 2016년: AlphaGo 바둑 승리 지나친 낙관 AI Winter: 인공 신경망의 하나인 Perceptron 의 한계가 1960년대에 Minsky와 Papert에 의해 제기되면서 한때 침체기를 겪기도 한다.
#3: AI의 부흥 (1980 년대 ~ 현재까지) 1980년대 중반에 다층 신경망(Multi-layer Perceptron)의 학습 알고리즘인 역전파(back-propagation) 알고리즘이 연구되면서 신경망 연구의 큰 반향을 일으키게 된다. Deep Learning 인터넷과 SNS등을 보급으로 인해서 대용량의 데이터 컴퓨터 하드웨어의 발전 OpenSource 등을 통한 소트프웨어 기술 발전 Google, Facebook, Amazon 등 대형 IT회사들은 인공 지능 연구에 집중을 하고 있다. 최근의 big data, data scientist, robot 등의 연구는 모두 인공 지능 관련 연구 또는 사업들 이라고 할 수 있다.
튜링 테스트(Turing Test)
CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)