인공지능

I. 인공지능의 개요

가. 인공지능의 정의

   - 인간이 가지고 있는 추론, 인식, 판단, 학습 등의 사고 기능을 컴퓨터에 의해 모델화하여 인간의 사고 활동을 컴퓨터 상에서 인간의 사고과정 일부를 개발한 프로그램

나. 인공지능의 특징

   - 일반성, 방대성, 부정확성, 지식이용, 추론기능, 휴리스틱 탐색, 출력효율성 제고

다. 인공지능 발전의 단계

   - 전문가시스템 > 인공신경망 > 기계학습 > 딥러닝

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II. 인공지능의 3가지 능력 및 지식표현

가. 인공지능의 3가지 능력

능력	설명
학습(Learning)	- 문제에 관련된 사실과 규칙 등 관련 지식을 일련의 과정을 통해 습득하는 단계로 지식베이스, 신경망을 통한 학습 등이 대표적인 예
인식(Recognition)	- 데이터로부터 중요한 특징이나 속성을 추출하여 입력데이터를 식별할 수 있는 부류로 분류하는 과정, 음성인식, 문자인식, 이미지인식 등의 패턴인식 기법 사용
추론(Inference)	- 사실과 규칙으로부터 결론을 얻는 과정, 최근 인공지능은 퍼지추론 기법을 많이 사용

나. 인공지능의 지식표현

방법	설명	기계학습모델
논리식	- 명제 논리, 술어 논리, Prolog 프로그램	- Version Space, 귀납적 논리 프로그래밍
규칙	- IF-THEN 규칙, 결정 규칙	- AQ
함수	- Sigmoid, 다항식, 커널	- 신경망, RBF 망, SVM, 커널 머신
트리	- 유전자 프로그램, LISP 프로그램	- 결정 트리, 유전자 알고리즘, 뉴럴 트리
그래프	- 방향성/무방향성 그래프, 네트워크	- 확률 그래프 모델, 베이지안망, HMM
표현법	- HAP: has a property, ISA: is a