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컴퓨터과학과
컴퓨터과학과 입학생, 재학생, 교수, 조교, 예비입학생분들을 위한 게시판입니다.
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인공지능의 기본적인 정의

  • 스스로 학습하고 추론하는 기계
  • 컴퓨터가 생각을 한다. 그리고 마음을 가진 기계이다. - Haugeland, 1985(철학자)
  • 우리 정신을 구성하는 여러 기제들이 있는데 그거에 대한 연구를 하는 학문이다.
    - computatonal model
    만든다.
     #
    계산 가능한, 컴퓨터에서 실행 가능한 정신적 기제를 만드는 학문이다.
     #
    우리한테는 회상, 기억, 추론 다양한 기제들이 존재한다.
  • 사람이 잘하는 일들을 컴퓨터가 있도록 하는 학문이다. 하지만 미래에는 사람이 있는 일들을 뛰어넘는 일들을 해야지만 인공지능이라 불리는 시대가 수도 있다.
  • 관련된 여러 연구 분야이다.컴퓨터 공학의 분야이며, 특히 지능적인 행동을 자동화하는 것과 관련되어 있다.
  • 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연어 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술

지능을 한문장으로 설명하기 힘드므로 지능에 대한 조건을 나열하는게 훨씬 더 쉬울 것임.

무엇을 이해하는 능력이나 추론하는 능력, 문제를 해결하는 능력, 학습하고 상식을 가지고 있고, 일반화를 하고

영어사전은 지능을 '지식이나 여러 기술들을 습득하고 그걸 적용하는 능력'이라고 나옴

Thinking humanly

Thinking rationally

Acting humanly

Acting rationally

  • Humanly : 사람이 가지고 있는 인지모델을 이해하는 것이 중요하다. => 사람처럼 생각하고 행동하는 agent 만드는 필요한 기준
    상식을
    가지고 있고, 사회적 행동을 한다.
    전문 지식들을 가지고 있고, 여러 문제를 해결하는 능력이 있다.
     
  • Rationally : 각각의 주체들이 자기가 도달하고자 하는 성능의 척도를 최대화할 있는 식으로 행동한다. => 이성적인 agent 만드는 필요한 기준

 

  • Thinking : 사람이 어떻게 지능적인 행동을 하는지에 대한 관점
  • Acting : 사람이 어떻게 지능적인 행동을 하는지 관심없고 사람이 하는 지능적인 행동 자체만을 모사하자는 관점

Thinking Humanly 관점에서 인공지능을 구현하는 것은 매우 어렵지만, Acting Humanly 관점에서 인공지능을 정의하는 상대적으로 쉽다.

Turning Test(1950) 또한 Acting Humanly 관점에서 인공지능을 정의하고 구현한 것임

# Turing Test : 조사관이 있고, 2개의 닫혀진 방이 있는데 조사관이 질문을 던지고 그 질문에 대한 답을 듣고도 누가 사람이고 누가 컴퓨터인지 구별할 수 없다면 튜링테스트를 통과한 것임

 

Turing Test 예제

 - 특정 주제에 대해 시를 써달라고 했는데 시를 못 쓴다고 하거나, 더하기 질문에 대한 대답을 일정 시간 뒤에 하는 등의 방식을 봤을 때 사람과 기계를 구별하기 힘들 것임.

그러므로 Turing Test는 Acting Humanly 관점에서 구분한다고 볼 수 있음

즉, Turing Test를 통과하였다고 하여 지능을 갖춘 컴퓨터라고 하기엔 어려움

Turing Test를 통과하기 위한 조건

  • 여러가지 지식을 컴퓨터가 내부적으로 표현할 있어야 한다.
  • 가진 지식을 바탕으로 지식에 없는 질문이 들어왓따고 했을 추론을 통하여 그에 알맞은 대답을 만들어 내야 한다.
  • 학습을 통해서 새로운 지식을 계속 습득해야 한다.
  • 조사관이 얘기하는 질문을 이해하거나 혹은 질문을 이해해서 그것을 말로 표현하는 능력이 필요하다. (언어/사진 등을 이해하는 능력)

 

Sensing

감각을 이용하여 환경을 이해하고 환경을 측정하는 것

  • Computer Vision : 사람이 눈으로 있는 다양한일들을 컴퓨터도 가능하게 만든다.
  • 음성 인식 / 자연어 이해 등의 영역이 해당된다.

Thinking

여러 사고 과정

  • 지식을 표현하는
  • 문제 해결 능력, 계획
  • 예전 경험으로부터 새로운 지식을 얻어내는 학습과정

Acting

사고한 내용을 표현하는 방법

  • Robotics / 음성 발화

인공지능과 관련된 대표적인 논제들

 - 지식 표현, 추론 과정, 계획 과정, 불확실정에 대한 처리 방법, 학습 방법, 게임이론 등

강 인공지능 vs 약 인공지능

  • 인공지능 : 사람의 지능에 도달하거나 그걸 뛰어넘는 인공지능
    이상 사람을 모방하지 않고 자신이 지능을 갖추게 . 다른 말로는 General AI, 일반적인 인공지능이라고 예기를 .
    그러므로 사람이 가지고 있는 여러 특성들, 여러 의식들(자유의지 ), 자각 이런 것들을 갖추어야지만 ' 인공지능'이라 있음
    현실에서
    인공지능은 거의 없음. 그리고 현실 세계에서 인공지능을 구현해야 한다는 필요성도 상대적으로 적음.

     
  • 인공지능 : Applied AI , Narrow AI라고도 .
    '
    인공지능을 갖춘 기계' 사람이 어떤 작업을 명확히 정의해놓고 어떤 행동을 취할지 미리 프로그래밍
    단지 인공지능은 그러한 주어진 상황에 대해서 스스로 결정해야

즉, 약 인공지능이란 사람이 어떤 환경이고 어떤 행동을 하는지 다 프로그래밍 하지만, 그 주어진 상황에서 어떤 행동을 해야 될지는 인공지능이 스스로 판단할 수 있도록 하는 것을 '약 인공지능'이라고 할 수 있음

알파고 또한 19 x 19의 판 안에서 검은 돌과 흰 돌이 번갈아 두고, 어떤 경우 이기고 진다는 상황을 다 프로그래밍 한 상태에서 각 주어진 상태에서 어떤 수를 둬야 될지 학습한 기계이기에 ' 인공지능'이라고 할 수 있다.

공장 조립 로봇 또한 같음.

 

  • 특이점(Singularity) : 사람의 지능 발전 속도는 매우 느리지만, 인공지능의 속도는 매우 빠르기 때문에 사람의 지능의 뛰어넘는 특정한 점을 의미함.

# 지능이 낮은 존재는 지능이 높은 존재가 하는 말이나 행동을 전혀 이해하지 못함

Narrrow AI 관점에서는 특이점을 쉽게 겪겠지만, General AI 관점에서는 쉽게 겪지 않을 것임

Singularity란 단어는 블랙홀 Event Horizon에서 유래됨

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