History of artificial intelligence 국어국문학과2015101456 WUXIN 경영학과 2017100130 LYU SHUXIAN 컨벤션경영학과2015105988 REN ZIWEI 주거환경학과 2016102158 ZHANGTIANYE 경영학과 2016105846 WANG CHUNWEI

‘Artificial’ intelligence 인공 지능(AI)이란 용어는 1956년 처음 이 문제를 다룬 학술 회의에서 최초로 작성된 학술 회의에서 작성됐다. 사람들 스스로의 지식과 이해를 넓히는 시스템을 제시했다.5년 후 엘런 튜링은 인간의 개념을 시뮬레이션하고 똑똑한 사물을 창조할 수 있는 개념을 쓴 논문을 썼다.

Alan Turing 앨런 매트먼(Alan TURING) 영국 수학자학자은 컴퓨터 과학의 아버지로, 인공 지능의 아버지로 불린다.

The Turing Test 튜링 테스트는 테스트 참가자(한 사람과 한대의 기계)가 시험자(한 사람과 기계)사이에서 격리된 상태에서 측정자를 통해 시험자에게 무작위로 질문한다.문제를 물어 보면 시험자가 30%를 넘는 답변자가 누구인지, 누군가가 기계적으로 대답하는 것이 아니라면 이 기기는 테스트를 통과했고 인간 지능이 있다는 것을 인정 받았다.

Problems/Difficulties with the Turing Test 튜링 테스트의 잠재적인 문제는 두가지 중 하나에 속하는 것 같다. 한 사람을 흉내 내는 것은 실제로는 지력을 증명하는 것일 뿐이다 튜링 테스트를 통해 인지도가 가능한지요?

튜링 테스트( Turing test)의 현재 상태 - Leobner Prize 및 관련 Turing Tests경쟁 앨런 튜링 (Alan Turing)은 2000 년까지 컴퓨터로 테스트를 통과 할 것이라는 희망을 실현하지 못했습니다.

컴퓨터 기스의 유래 프로그램 유형 A ： 용어 기반 검색을 수행하고 최소 최대 검색 알고리즘을 사용했습니다. 유형 B ： 특수 휴리스틱 스 및 '전략적'인공 지능을 사용하는 프로그램으로 주요 후보 움직임은 적습니다 1997 1997 프로그램을 Type-A로 바꿨다.Chess 4.0'은 미래의 ACM. 초기 1997 Type-B 은 Type-A 보다 선호되었습니다 IBM의 Deep Blue 1973

인공지능 개념

핵심 기술적인 문제 1.인간과 같이 창조할 수 있는 능력을 만들어 낼 수 없다는 점이다. 2.전문가 시스템은 인간과 같이 바뀐 조건에 대응하여 새로운 상황 을 극복할 수 있도록 그들의 문제 해결 기법을 재조정하기 어렵다는 점이다. 3.인간과 컴퓨터간의 사고와 인지의 능력이 다르다는 점이 있다. 4.인간은 문제의 모든 각도에서 검토하여 각 측면이 갖는 주요 주제 와의 관계를 쉽게 파악한다

관리와 조직 도전 관리와 조직 도전 1.전문가시스템을 옹호하는 비용이 매우 많습니다. 2.인공 지능의 발전

사회에 주는 인공지능의 영향 정보 인공지능으로 정보 공유 &파트너에게 주어 일들을 하나씩 풀어 나가는 방식 인공지능은 사회에 도움을 많이 줄수 있다고 생각하지만, 잘못 된 시스템으로 인해 모든것이 한번에 망칠수 도 있다.

AI Winter and its lessons Overview AI Winter, 또는 nuclear winter 는 1970년에 처음 발생하였는데, 이의 목적은 AI Winter 의 대한 관심을 줄이는 것이 목적이였다.

Trigger of AI Winter 1973 년 영국 Lighthill 보고서 1966 년 미국 ALPAC 보고서 인공 지능 기술에 큰 실망감을 안겨주 었으며 인공 지능 연구에서 정부 자금 지원을 줄이는 데 치명적인 영향을 미친다.

The Duration of AI Winter 70 년대 초반 공통 연구 컴퓨터의 한계를 넘어 서기 시작 LISP 프로그래밍 관심&"PC 혁명"의 시작 많은 LISP 회사들 실패 실망감은 인공 지능 연구가 항상 움직이는 목표를 뒷받침했기 때문에 계속 증가

AI 겨울의 중간 일본은 5세대 컴퓨터 시스템을 구축하려고 노력 이 신세대 기계는 논리 연산에 특화된 멀티 프로세서로 만들어질 예정 이었다. 계기 일본이 자동차 업계에서 이룬 성공과 비슷하게 새로운 기술을 개발함으로서 해당 산업에서 이점을 가지려 함. 기대의 최고점 수익성의 고원 깨달음 환상의 사라짐 기술의 시작 1980년 중반 AI 겨울 1990년대 후반 21세기

의 실패 계획의 실패계획의 실패 지식 연산 수백만 개의 논리 연산이 가능 한 기계를 만들어 내는 것 결과물은 1초에 50만개 밖에 하지 못하였다. 지능 소프트웨어를 현실화 하는데 실패 바둑, 자연 언어 처리, 자동 이론 검증과 같은 것을 해결하지 못함 확실한 돌파구를 찾지 못함

결론 지능 컴퓨터에 대한 도박 상상을 실현하기 위한 용감한 행동 위험을 감수하지 않고는 큰 혁명을 초래 할 수 없다. 진정한 인공지능을 개발하기 위해선, 또다른 5세대 컴퓨터 시스템 프로젝트가 필요 할지 모름

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