[인공지능 : AI, Artificial Intelligence] Chapter 1 : Introduction

Chapter 1 : Introduction

인공지능의 각 영역과 수업이 포함하는 부분

인공지능의 역사

튜링머신 : 현대 컴퓨터의 근본

1950년 인공지능 최초 논문 : Imitation Game

1956년 당시 : 휴리스틱 탐색, 지식표현, 논리추론

1980 ~ 2010년 : 기계학습, 신경망, 딥러닝

현재 : 자연어처리, 패턴인식, 컴퓨터비전

알고리즘과 AI 모델의 차이

일반 알고리즘은 static, 정해져있고, 순서대로 진행하는 과정

AI 모델은 이런 알고리즘의 특성에서 벗어난다.

AI는 인간의 지능적 행위를 컴퓨팅 모델로 만드는 것에 대한 것이다.

고양이 강아지 구분하기와 같은 문제는 static한 방법으로는 해석할 수 없다.
임의의 미로에 대한 미로찾기와 같은 문제도 그러하다.
임의의 문장을 다른 언어로 번역하는 것 또한 그렇다.

이런 '지능'을 이용해서 풀어야하는 문제(Possible하지만 practically impossible한 문제)를 해결하는 방법을 크게 4가지로 나눈다.

1. 문제해결 : Problem Solving
   • 탐색알고리즘 적용
   • 
2. 추론 : Reasoning
   • 지식표현과 논리 적용
   • 
3. 학습 : Learning
   • 기계학습 알고리즘 적용
   • 

예시) 이미지 분류
모델에 data를 넣어서 학습시킨다.
모델은 사람에게도, data에게도 dependent하게 된다.

예시) 미로찾기
agent 관점에서, 어디로 가야할 지에 대한 policy를 찾는 것이다.
탐색알고리즘, 강화학습 알고리즘

그 외에 인식도 있다.

인공지능의 4가지 관점

위의 도표에서 보이는 Rationally란, 인간적(실수 등을 포함하는 성질)이라기 보다는 합리적인 것을 의미한다. 즉, 어느 상황이던 최적의 판단(최적해)을 하는 것을 의미한다.

아래는 각각의 관점에서의 AI에 대한 정의이다.

1. Thinking Humanly
   • 사고의 과정이 인간과 같다.
   • 인지과학의 관점이다.

2. Thinking Rationally
   • 사고의 과정이 Rational하다.
   • 논리적 추론의 관점이다.
   • 이와 같은 지능을 Symbolic Intelligence를 가리킨다.
   • 모든 지식이 논리적으로 표현가능하지 않다
   • 계산이 많다
3. Acting Humanly
   • 사고의 과정은 상관없이, 행동이 인간과 같은 결과가 나온다면 이를 인공지능이라고 부른다는 관점이다..
   • 튜링 테스트의 목적이 Acing Humanly한 인공지능을 만드는 것이다.
4. Acting Rationally
   • 사고의 과정에 상관없이, 행동이 Rational하다는 의미이다.
   • Rational Agent를 의미를 만드는 것이 목적인 관점이다.
   • 이와 같은 지능을 Computational Inteligence라고 가리킨다.
   • 인공지능을 SW로 만들어서 사용하는 것이 목표인 관점이다.

추가적인 설명은 다음과 같다.

다음은 인공지능을 통한 자동화의 장점이다.

Turing Test : Imitation Game

chat bot과 인간이 얘기하는 것이다. 그리고 Human은 사람인지 기계인지 구분하는 것이다.

만약 구분이 안된다면 Turing Test를 통과한 것이다.

여러가지 Application

주의할 것들

speech recognition과 natural language understanding은 다르다

음성인식은 듣는 것 까지만
NLP는 사고 과정이 일어나서 다시 표현하는 것

(사진)

마찬가지로...

이미지처리, 이미지 Detection, 컴퓨터비전은 다르다.

database에서 전달할 수도 있으나, 그럼 맥락이 전달되지 않는다.

그래서 여기서 확률적으로 판단하는 방법을 사용할 수 있다.

혹은 원문-번역문 data를 사용해서 학습을 통해 해결할 수도 있다.

detection은 단순히 존재만을 인지하는 것이고,

recognition은 해당 사진이 '누구인지'를 아는 것이다.

Foundation of AI

어떻게 만들었을까?

대부분의 힌트는 인간 지능을 탐구하면서 얻어진다

philosophy는 기호논리를 의미한다

Logic은 Boole Logic을 의미

Course Purpose

rational agent를 design하는 것이 이 course의 목표

Rational Intelligent Agent

Agent

• 대리인 : 나를 대신해서, 내가 할 일을 처리
• automonous하게 행동, 스스로 판단
• Agent는 자율적으로 상황(환경)을 인식하고, 그 환경 위에서 연속적, 반복적으로 action까지 수행하는 일종의 함수이다.
• 지능형 로봇과 같은 것.
• 환경이 Agent의 action에 의해서 지속적으로 변하고, 또 이를 매번 반영해서 action을 결정한다.
• Agent는 일종의 모델로서의 구조와 이를 구현하는 프로그램으로 구성되어있다.
• Rationality는 performace measure를 최대화 시킴으로써 유지된다.

autonomous는 우리에게 두려움의 대상이기도 하다 : 행동을 정확하게 알지 못하므로 발생하는 두려움