인공지능 소개 및 1장.

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1 인공지능 소개 및 1장

2 강의 접근 교재보다는 실제문제를 중심으로 현재 실용화되거나 사용되는 기술을 문제해결에 활용할 수 있게 하도록 함
교재 내용은 핵심만 중점적으로 설명함 미래 응용 가능성 등을 고려함

3 강의 계획 1-6장 : 기본, 탐색(Search) 13, 14장 : 통계적 접근 16, 17, 18 : 기계학습 7장
7-12장 : 지식표현 … 일차술어논리 Planning 인공지능 응용 : 언어처리, 문자인식, 음성인식, 정보검색, 정보분류, 데이터마이닝 지능형 로봇, 지능형 시스템 전문가시스템 인간처럼

4 리포트 및 시험 리포트: 간단한 프로그램하기 또는 경험하기
주로 프로그램 제공, 이를 변형하여 지능적 문제를 해결하는 기본 알기 인공지능 관련 프로그램 조사, 실행 및 문제를 해결하고 한계점 제기 그에 따른 문제는 수업시간에 설명함 분야별 중요 프로그램 제공 또는 간단한 프로그램 숙제: Kai-square, Information gain, SVM, Decision tree 등 대학원생이 내용별로 직접 설명 후 간단한 예제로 실험하게 함 강의내용별 문제를 중심으로 중요한 인공지능 업적 및 관련시스템을 인터넷을 중심으로 찾기 등

5 사이트 urimal.cs.pusan.ac.kr 수백 개 대학의 강의 노트 인터넷에서 찾을 수 있는 AI 프로그램
인공지능에 대한 소갯글 기타

6 기본용어(I) artificial(인공)  인간이 만듦
knowledge(지식) :문제를 풀기 위해 특정규칙으로 해석할 수 있게 가공한 정보 intelligence(지능) ::: 지식을 얻고 적용하는 능력; 생각, 추론, 이해, 해석, 사고하고, 아는 능력 intelligent(지능적) :: 지능을 보여주는 능력 mind(마음) ::: 두뇌에 의해 지배되는 의식; 사고, 인지, 느낌, 의지, 기억, 상상이 가능 지식의 원리 thought(사고) ::: 생각하는 행위나 과정 thinking(사고함) ::: 마음으로 하는 행위; 추론하고 판단하는 방법; 이성적 판단 consciousness(의식) ::: 개인이나 단체가 가진 사고; 마음가짐, 의견과 감성의 조합

7 용어(II) 기계학습  예제를 통한 지식획득 계획  미래를 예측하여 원하는 방향으로 상황을 유도하는 방법
Decision tree 통계적 방법, Bayesian net, SVM Hidden Markov model Neural network Genetic algorithm 계획  미래를 예측하여 원하는 방향으로 상황을 유도하는 방법 상황에 대처하는 능력 Multi-agent  상대방의 plan에 대한 파악 상황(situation)  시간, 공간상의 위치 상황의 표현 … frame 상황인식 Perception 음성인식 컴퓨터비전 … 문자인식, 장면인식

8 인간과 같은 기계 HAL ::: '2001: A Space Odyssey => 지능적 기계의 위험
=> 감정을 가진 기계, 살인적 성향, 비정직성, 기만성, 다른 기계와 협동성, 적응성, 자체생산성, 자체방어성 실제 ::: 인간에 의해 제어; 물체인식, 음성처리, 추론, 학습 기능 등이 독자적으로 연구 현재 인공지능연구의 현상 ::: 지평선 효과 => 지능적 능력이 구현되면 더 이상 지능적으로 보이지 않음

9 지능적 기계의 구현을 위해 지능적 시스템은 추론과 이해가 가능해 마음과 연계된 지능이란????
추론 -> 자료, 전제조건, 경험적 규칙으로 이해 -> 개념의 뜻을 알고, 이해하며 ... 마음과 연계된 지능이란???? 전산학 ::: 프로그래밍, 자료표현 철학 ::: 마음의 개념, 생명과 우주에 대한 의문 언어학 ::: 정보교환 방법 인지과학 ::: 환경에 적응하고 반응하는 방법

10 마음과 육체 상호주의, 이원론 ::: 육체와 마음은 분리되었고, 두뇌는 마음이 사용하는 도구
영혼 ???? 물질주의, 일원론 ::: 지능도 물질적 현상이다