1. AI introduction

AI를 engineering과 science의 관점에서 비교

-AI : 사고과정 + 추론을 통한 지능적 행동에 관련된 연구를 하는 학문

-AI in engineering : 실제 지능적으로 사고, 행동할 수 있는 intelligence machine을 만들기 위해 요구되는 개념이나 이론, 실습 등에 관련된 연구 분야. => 뇌의 작동원리를 모델로 하여 프로그래밍

- AI in science : 사람이나 동물이 자연생태에서 사고하고 행동하는 일련의 과정들을 탐구하고 분석하여 관련된 개념이나 원리를 연구하는 분야 (예-인지과학) => 뇌의 학습, 인지과정의 원리를 이해

 

분야별 AI

인지과학의 AI : 어떻게 자연상태의 생각과 정신적현상이 동작하는지 이해 => 뇌의 학습, 인지과정의 원리를 이해

철학의 AI : 기본적이고 중요한 철학적인 문제들을 탐험하기위한 방법

 

AI 구현의 패러다임

Symbolic AI : 고전적인 AI 구현방식. 여러 symbolic knowledg들 사이의 관계와 문법을 연구하고 symbolic 추론을 연구

Connectionist AI : mental state은 neural units을 가지고 있는 n차원 벡터들로 표현되는데, 이런 neural units간의 연결을 matrix를 이용하여 계산한다.

 

Turing Test

- 기계가 생각하고 있는가를 판정하는 시험 (Alan Turing)

사람과 기계가 대화하는 상황에서, 사람은 대화 상대방이 기계인지 사람인지 알아챌 수 있는지 시험

- 어떻게 해서 지능적인 판단과 행동을 할 수 있는가가 주요 연구 대상 => 인간이 그것이 기계임을 구분하지 못하는 것이 중요한 것이 아니라 인간이 하는 말과 행동에 반응하고 이를 바탕으로 새로운 사실을 추론하는 등, 인간에게 유용하게 사용할 수 있어야 함

 

Video Turing Test

비디오를 컴퓨터에게 보여주고 비디오의 내용을 컴퓨터에게 물어봤을 때, 캄푸타기 사람만큼 잘 대답하는지 알아보는 시험

 

AI system

ELIZA : 인공지능 채팅 프로그램

ALICEBOT : 인공지능 채팅 프로그램

Deep blue : IBM이 개발한 chess-playing computer

Watson : IBM이 개발한 퀴즈 답변 인공지능 시스템. 자연어처리, 정보검색, 지식표현, 지식추론, 기계학습 응용시스템

AlphaGo : google deepmind가 개발한 바둑 인공지능 프로그램. 실시간 decision-making 기능. MinMax 알고리즘, Monte Calro Tree Search, CNN 기술사용

Amazon Go : 체크아웃이 필요없는 상점. 컴퓨터비전, sensor fusion, deep learning을 이용하여 구현됨