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* 지식을 어떻게 효율적으로 표현하고 어떤 추론 기능을 사용하여 활용할 것인가에 대해 연구하는 인공지능 연구 분야 * 지식의 종류 - 대상과 그 속성에 대한 지속 > Frame, link, object - 대상 간의 관계에 대한 지식 > grape - 사상, 행위, 상태에 관한 지식 > object, grape - 인과 관계에 대한 지식 > if - then - 절차에 대한 지식 > link, object - 메타지식(기존 지식을 잘 처리하기 위한 지식) * 지식의 표현 방식 - 논리적 지식 표현 방식 > 술어 논리 : 명제논리를 사용할 경우 길기 때문에 사용. 예외가 없는 상항에서 적용이 가능하다. ※ 명제 논리 : 참 거짓중의 하나를 값으로 가질 수 있는 명제 문장을 기반으로 추론을 수행할 수 있도록..

* 인공지능 문제의 특징 - 문제를 푸는 과정이 정해지지 않은 것 - 실용적인 Algorithm이 없는 것 - 하나의 문제를 작은 문제로 분할해서 해결한다. - 현 단계에서 바로 앞 문제만 해결하면, 원하지 않은 결과 값이 나올 수 있기 때문에 n단계 까지 미리 알아본 후 최소 경로를 선택한다.(Look Ahead) - 인공지능으로 도출된 답은 100% 좋은 값은 아니다. 단지, 쓸만한 값이다. ex) 세일즈맨의 여행 경로(TSP Problem) - 이 문제의 목표는 A노드에서 시작하여 각 노드를 모두 방문하여 A노드로 돌아오는 최단 경로를 찾는 것이다. i) Not Look Ahead. 현재 위치에서 가지 않은 도시로 향하는 최단 거리를 찾을 경우 경로 : A > D > E > B > C > A / 값..

* Turing Test - Turing test : 질문자가 System에 질문했을 때, System은 답변을 한다 > 이 답변을 보고, 질문자는 사람인지 System인지 구분하지 못한다면, Turing Test는 통과 된 것이다. - Turing imitation game : 여성과 System이 대화(채팅)를 한후 여성이 System이 성별을 맞추는 게임 - Turing Test를 통과한다면 지능이 있다고 할 수 있다. * Turing Test에 대한 반론(Chinese Room Argument) - John Searl의 Chinese Room Argument - 위와 같은 방이 존재한다. 위 방안에는 영어만 가능한 미국인 두명이 있으며, 방안에는 수많은 중-영사전이 존재한다. 밖에 있는 사람은 중..

* 인공지능 연구의 흐름1. Connectionism - 가설 : "인공 신경망을 구성하면, 사람이 생각하는 것을 따라서 항 수 있지 않을가? - 기계적 뒷받침이 미비했고, XOR연산 계산을 하지 못했다. 2. Symbolic Functionalism - 가설 : "개념을 기억하고, 개념간의 관계를 유지하는 행위는 사람이 모든일을 하는데 필수적인 것이다" - 상황이 주어지면, 판단을 하지만, 자동적으로 사오항 인식을 할 수 없었기 때문에 쇠퇴 3. Connectionism - AI르네상스 시기, XOR연산이 가능하게 되면서 부흥 4. Dualism - Connectionism과 Symbolic Functionalism의 조합 - System 크기가 크고, 복잡해짐 5. Soft Computing - Fu..

* 인공지능이란? What is the AI(Artificial Intelligence) ? 1. 지능이란? - 생각하는 능력으로 지식 사용을 필요 2. 인공이란? - 자연적이지 않고, 인간이 인위적으로 자연을 모방하여 만들어 낸 것. 모방된 자연 3. 지식이란? 1) 자료 : 현재 사용가능한 수단으로 얻을 수 있는 모든 것 2) 정보 : 자료 중에서 현재 필요한 자료 컴퓨터 상에서 DBMS(Database Management System)을 사용한다. 3) 지식 : 정보들 중에서 다른 생각을 할 때 사용되거나 도움을 주는 것 컴퓨터 상에서 Data Mining기법과 같은 KMS(Knowledge Management System)을 사용한다. 4) 지혜 : 사람이 타고난 성질로 지식의 양은 지혜와 비례하..