[인공지능] 1. 인공지능의 정의와 종류

in #kr7 years ago (edited)

1장.png

1 . 인공지능의 정의

1 ) 지능(知能)

  • 인간의 지능은 무언가를 이해하고 배우는 능력
    -> 지능은 인간에게 있는 성질

  • 지능은본능적 혹은 자동적으로 무언가를 하는 대신 생각하고 이해하는 능력
    (Essential English Dictionary, Colins, London, 1990)
    -> 생각하고 이해하는 능력을 갖춘 것이 사람인지 사물인지 명확하지 않음

2 ) 사고(思考, 생각)

  • 사고란 문제를 고려하거나 아이디어를 만들기 위해 두뇌를 사용하는 행위다.
    (Essential English Dictionary, Colins, London, 1990)
    -> 생각을 하려면 두뇌가 있는 인간이나 사물에 두뇌가 있어야 함
    -> 즉, 지능이란 ‘문제를 풀고 결정을 내리기 위해 배우고 이해하는 능력’ 으로 정의할 수 있음

3 ) 인공지능(人工知能)

  • 기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하게 만드는 것(존 매카시, John McCarthy, 1956)

  • 인공지능은 기계로부터 만들어진 지능을 말한다. 컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 뜻한다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다 (위키백과, 인공지능)

  • 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술 (네이버 지식백과, 인공지능)


2 . 인공지능의 종류

1 ) 인공지능의 성격과 발전단계 (마쓰오 유타카, 2015)

  • 인공지능은 그 성격이나 발전단계에 따라 크게 4 단계로 구분할 수 있습니다.

(1) 첫 번째 단계

전자제품에 탑재된 단순 제어 프로그램 수준이며, '제어공학'이나 '시스템 공학' 등의 학문 분야와 일부 유사한 성격을 지님 예) 전자레인지, 세탁기 등의 전자제품의 자동화 기능

(2) 두 번째 단계

입력과 출력의 수가 극단적으로 많은 경우를 의미하며, 적절한 판단을 위해 추론 및 탐색을 하거나, 기존에 보유한 지식을 기반으로 판단 가능 예) 간단한 퍼즐 해결, 진단 프로그램

(3) 세 번째 단계

추론의 구조나 지식이 데이터를 바탕으로 예측이 이루어지는 경우를 의미하며, 전형적으로 머신러닝의 알고리즘을 이용

(4) 네 번째 단계

머신러닝보다 발전하여 판단을 위한 특징(Feature) 자체를 학습하는 수준의 인공지능을 의미하며, 현재의 딥러닝 기술이 이에 해당

2 ) 인공지능의 목표

  • 인공지능의 목표에 따라 인공지능의 종류를 구분할 수 있습니다.

무제.png

3 ) 인공지능의 사고 해결 유무

  • 인공지능의 사고 해결 유무를 기준으로 인공지능을 구분할 수 있습니다.

(1) 약한 인공지능

어떤 문제를 실제로 사고하거나 해결할 수 없는 컴퓨터 기반의 인공적인 지능을 만들어 내는 것에 대한 연구이며, 학습을 통해 특정한 문제를 해결

(2) 강한 인공지능

실제로 사고하거나 해결할 수 있다는 점에서 약한 인공지능과 차이가 있으며, 인간의 사고와 같이 컴퓨터 프로그램이 행동 및 사고하는 인간형 인공지능과 인간과 다른 형태의 사고능력을 발전시키는 컴퓨터 프로그램인 비인간형 인공지능으로 구분

3 . 마치면서

  • 인공지능의 정의에 앞서 지능과 생각이 무엇인가 알아보았습니다.
  • 기준에 따른 인공지능의 다양한 종류를 알아보았습니다.
  • 다음 장에서는 인공지능의 트랜드와 시장을 알아보도록 하겠습니다.

4 . 참고문헌

  1. Essential English Dictionary, Colins, London, 1990
  2. http://terms.naver.com/alikeMeaning.nhn?query=00047011
  3. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5
  4. 조영임, “인공지능시스템”, 홍롱과학출판사(2012)
  5. 한국과학기술기획평가원, ISSUE PAPER 2016 딥러닝(Deep Learning) 기술의 이해와 연구개발 정책과제, 2016
  6. 금융보안원, 인공지능(AI) 개요 및 기술동향 -딥러닝(Deep Learning) 기술의 발달을 중심으로, 2016

팔로우는 언제나 환영합니다 !
저에 대해 궁금하신 점이 있으시면 아래 자개소개 글 보러가기 링크를 통해
자개소개 글을 봐주시면 감사하겠습니다 ^^ /

Eunxu의 자기소개 글 보러가기

Sort:  

저도 요즘 인공지능에 대해 많이 공부중인데 많은 도움 받네요.
팔로우하고 앞으로 자주 찾아뵈서 AI 관련 글 읽어보겠습니다.
감사합니다!

팔로우 해주시다니 감사합니다 !
좋은 글로 찾아 뵙도록 하겠습니다 ^^ /

오 ~이렇게 체계적인 글은 처음 접합니다!! 많이 배우고 가요!

감사합니다 ㅎㅎ

블록체인 기반 SNS에서 인공지능 공부라 재밌겠네요! 꾸준히 보겠습니다. 팔로우 해놓고 자주 들릴게요 :)
인공지능 관련해서 궁금한 점이 있는데 질문해도 될까요...! (댓글 수정이 안 되니 일단 올릴게요ㅠㅠ 답변은 안 해주셔도 돼요...!)

  • 인공지능이 계속해서 발달하는 결과가 인간지능과 동일해지는 것 같은데 맞을까요? 만약에 맞다면, 인간지능이 다 밝혀지지 않았는데 인공지능을 계속해서 발달시킬 수 있을까요? 아니면, 별도로 발달하는 걸까요??

지극히 주관적인 답변인 것을 서두로 밝히면서..

인간지능과 동일해진다기보다 극한으로 본다면 인간의 행위와 아웃풋의 패턴이 같아 질 수밖에 없을 것 같아요... (물론 그만큼 패턴 예측 모델 개발을 위한 ,인지 사고 능력 등 인간에 관한 Phenotype, Genotype 데이터가 많이 쌓여 있어야 합니다 )

간단히 말씀드리면, 인간의 사고의 과정이 데이터화 되어 있으면 사고의 과정이 같아지겠지만, 아직 없고, 행위에 대한 아웃풋 데이터가 있기 때문에 행위의 과정으로 본다면 일치할 것 같습니다 :)

너무 뒤죽박죽 작성해서 도움이 되셨는지 모르겠네요 허허...

아이고야 너무 늦게 봤네요 ㅠㅠㅠㅠ 죄송합니다ㅠㅠㅠㅠ

역공학을 쓴다면 더 효과적으로 아웃풋 패턴이 동일해질 수 있을까요???

그래서 요즘 역전파 이론이 다시 유행하고 있습니다 !

뭔가 신기하네요~ 전 감정을 표현하는 로봇보고 충격 이엇어요~

동물들의 전유물일 줄 알았던 감정이 로봇한테도 덧씌워질 수 있다니 참 무섭네요...

그래도 아직 완벽한 감정은 아닌거 같아요~ 어떻게 보면 그것도 인공적인 감정같아요~

2018년에는 두루 평안하시길!

감사합니다 :)
행복한 2018년 보내시길!