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전문가 시스템 개발의 배경 인공지능 초창기에는 모든 문제를 탐색으로 해결할 수 있는 시스템을 만들고자 함 → GPS(General Problem Solver) 시스템 일반적 문제를 다 처리하는 기획 H/W, S/W 모두 구려서 못함 문제를 해결하기 위해 보다 제한된 문제에 역량을 집중하는 것이 필요하다는 인식 → 전문가 시스템(export system) 인공지능, 화학 구조식 전문 구현 전문가 의학 법률 등 상식보다 전문가 지식 시스템이 더 쉽게 구현 가능했다. 지식의 중요성! → 지식이 추론 기법만큼 중요함 지식 == 인공지능에게 중요한 역할 추론 기법 → 구조 중 하나이다. 구조 지식 베이스 General kmowledge base Knowledge-base editor 추론 기관 ES shell이라..

인공지능과 게임 게임은 이전부터 인공지능의 매력적인 연구 주제 이유 지적 능력과 연관이 있다. 추상적으로 정의가 가능하다. 비교적 적은 수의 연산자 연산의 결과는 엄격한 규칙으로 정의됨 게임의 정의 2인용 게임, 제로썸 게임, 순차적인 플레이를 가정 제로썸 게임 - 한 경기자는 반드시 승리 다른 경기자는 반드시 패배를 의미 두 경기자 : MAX, MIN MAX : 먼저 수를 두는 플레이어 휴리스틱을 정해야한다. 한 사람이 MAX의 N을 갖고 다른 사람이 MIN의 N을 갖는다. Tik-Tao-Toe 간단한 게임임에도 불구하고 노드가 기하급수 적으로 증가한다. 컴퓨터의 계산이 길어지거나 메모리 공간이 부족하다. # of winning row : 이기는 행 계산 법 -> 그림 참조 A* 와 다르다. 게임 트리..

알파고가 수를 읽은 방법 : 딥러닝과 "탐색 기법" 탐색 탐색 문제의 구성요소들을 이해한다 탐색 알고리즘의 동작원리를 설명할 수 있다. 여러가지 탐색 기법에 대해 설명할 수 있다. 탐색 알고리즘을 길찾기 문제에 응용해본다. 상태, 상태공간, 연산자 탐색 : 시작 상태에서 목표 상태까지의 경로를 찾는 과정 탐색은 인공지능적 문제 해결에서 주요한 수단 인간의 지적 문제해결 방식중의 하나 현재 많이 사용되고 있는 탐색은 길찾기, 최단 경로 찾기 등이 있다. 탐색문제 : 다음과 같이 graph로 표현 [N,A,S,G] N : nodes(states) A : arcs(operations), 연산자 : 다음 상태를 생성하는 동작 S : start state G : goal state 상태공간 : 상태들이 모여 있는..

01장 인공지능 소개 인공지능의 활약 1997년 IBM의 딥블루 : 세계 체스 챔피언이었던 카스퍼로프를 상대로 승리, 인간을 넘어선 최초의 컴퓨터 2011년 IBM의 왓슨 : 퀴즈쇼 “Jeopardy”에서 우승 2016 알파고 : 이세돌과의 바둑 경기에서 4-1로 승리 인공지능 컴퓨터 딥블루 제퍼디 알파고 인공지능의 필요성 자율주행 자동차 음성인식 영상 인식, 얼굴 인식 의료 진단 게임의 NPC 로봇, 드론 광고 및 예술 인공지능의 시대 강인공지능 일반적인 영역에서의 문제 해결 명령 받지 않은 일도 스스로 필요하다면 해결 가능, 자의식이 있다. 터미네이터 스카이넷 약인공지능 특정한 영역에서 주어진 문제를 해결한다. 자의식이 있다고 할 수 없다. 알파고 정의 지능을 인공적으로 실현하는 것 의문 지능이란 무..