인공지능

Week 1 :Introduction

최 윤 정

인공지능

인공지능 ( 人工知能 ) 은 철학적으로 인간성이나 지성을 갖춘 존재 , 혹은

시스템에 의해 만들어진 지능 , 즉 인공적인 지능을 뜻합니다 .

AI 를 제대로 공부하지 않은 사람들은 쉽게 A.I. 를 ‘ BOT’ 이라고 생각할 수 있어요

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정의

ALAN TURING 의 정의 – 튜링테스트“ 컴퓨터로부터의 반응을 인간과 구별할 수 없다면 컴퓨터는 생각( 사고 , THINKING) 할 수 있는 것이다” ‘ 지능’적인 일을 할 수 있는 기계<EX> 음성인식 , 체스 , 퍼즐 맞추기 알고리즘 + 휴리스틱

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휴리스틱

휴리스틱은 경험에 기반하여 문제를 해결하거나 학습하거나 발견해 내는 방법을

말한다 . ( 직관적으로 ..)

전산학 등 과학분야에서는 한정된 시간 내에 수행하기 위해 최적의 해 대신

현실적으로 만족할 만한 수준의 해를 구하는 방법

예 ) 탐색하기

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에이전트

대행자

주위환경으로부터 스스로 감지 (sensor) 장치에 의해 지각하고

(perceiving), 효과기 (effector) 에 의해 주위환경에 행동 (acting) 하는

어떠한 것

로봇

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연구 분야

인식

추론

학습

Learning Knowledge baseLearning model

Inference engine Expert system

Intelligent systemNatural

languageprocessing

Pattern recognition &understanding system

Proving, GameProblem solving

Recognition

Character, Speech, Image processing

Inference

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인식

자연에 존재하는 수치화하기 어려운 것들을 처리

패턴 인식

자동 주차 시스템

음성 인식

<EX> SIRI

문자 인식

<EX> 심심이

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학습

유전자 알고리즘 무니무니교수 - 일어서기

인공 신경망

뉴런에 대한 이해를 바탕으로 이를 모방

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인공 신경망

V1 = 1 W1 = 1 임계값 = 3 ?V2 = 0 W2 = 2 임계값 = 5 ?V3 = 1 W3 = 3

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탐색 : 문제해결방법

BFS(BREATH-FIRST SEARCH)

DFS (DEPTH-FIRST SEARCH)

A-STAR 알고리즘

길찾기

드라군

A STAR PATHFINDER V. 1.92\VISUAL C++ VERSION\DEMO 1 -

BASICS\A STAR BASICS.EXE

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휴리스틱을 이용한 추론

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강의내용

학문 vs. 기술 vs. 철학적인 문제들 인공지능의 고전적이고 기본적인 이론들

탐색

지식표현과 추론

학습과 예측 …

IT 기술의 최근 이슈에 대한 조사

향후 변화된 상황에서의 새로운 이슈들과 남겨진 문제들

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강의 운영 방법

수업 : 이론 및 실습

이론 : AI, Data Mining, Search 등

실습 : 탐색방법 : C 나 Java 지식표현 및 추론 : Lisp + KM(Knowledge Machine) 데이터마이닝 : SPSS, Clementine 등 .

발표 : 주제 및 최근 이슈에 관한 조사 발표

개인 과제 및 팀 프로젝트 팀 멤버는 3~4 명

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평가방법

반영비율

개인 성취율 :

중간고사 : 30%

기말고사 : 30%

과제 및 팀 프로젝트 : 30%

출석 및 수업참여도 : 10%

( 변경될 수 있음 .)

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Week 1 ~ 2 : AI Introduction

What is Artificial Intelligence? Study of how to make Computers do things which (at the

moment) people do better

Vague?

Different View Points

Engineering, Science, Philosophy

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Artificial Intelligence: Definition

McCarthy

‘the science and engineering of

making intelligent machine, especially intelligent computer

programs

‘using computers to understand human intelligence’

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What is Intelligence? Aspects of Intelligence

problem solving memorize logical reasoning , intuition, judgment, creativity … learning commonsense.. emotion, cognition, love, hate,.. etc.

What is intelligence? we know it when we see it (relative concept)

What is the most basic intelligence?

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Turing Test

Ultimate Intelligence: Turing suggested Imitation Game (next slide) Intelligent as much as Human

Is dog intelligent ? Any man-made system passed Turing Test ?

-- Any Examples in SF Movie?

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Imitation Game

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Intelligent System

Cognition

Understanding

Judgment

Flexible

Automated

Optimized

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AI : Engineering Aspects

Making Computer (or IT Systems) more Intelligent – better performance (performance? )

Making Machines more User Friendly

Making a Thinking Machine : Robot Can machine think ?

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Examples of AI Systems Intelligent Home Appliances Intelligent Building HCI (Human Computer Interaction) Intelligent Traffic Control Robots Voice, Character Recognition Ubiquitous System

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Cognitive Science

Artificial Intelligence Psychology Neuro-Science Linguistics Philosophy

Program(algorithm) = mind?

Mind Model

Is mind a chemical reaction?

In Search of Semantics

Can Machine have a Mind?

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Brief History of AI ’50

1956 – Dartmouth Conference MaCarthy, Minsky, Newell Lisp

60 GPS(General Problem Solver) – Newell Chess Programs

’70 Theorem Proving – resolution(Robinson) Prolog

’80 Expert Systems – Mycin,

Prospector Neural Net

’90 - Present Software Agent, Data Mining Semantic Web Ontology

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Success / Failure Sad Story of Machine Translation

Compiler : Programming Language Can you do the same to human language? “time flies like an arrow”

Bonanza Prospector : first AI system of commercial success Challenge == Machine Understanding!!

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AI Impact

Programming Language

Lisp, Prolog, Object Oriented Language

Database

Knowledge-base, Ontology, NL Query

Internet

Semantic web, XML

Network

Ubiquitous, Bio-Informatics, etc.

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Approaches of AI Systems

Knowledge-based Approach

(Top Down, Deduction, Symbolic)

uData Driven Approach

(Bottom Up, Induction, Network)

u

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Knowledge-based System

Represent Human knowledge as symbol combination (Rule)u

Knowledge Acquisition and RepresentationDeductive System

u Logic, Expert System, Fuzzy Logic

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Data Driven Approach

Extract common characteristics from collected examples(data)

u

Training(Correct/Incorrect Data)

u

Statistical Method, Artificial Neural Network

Data Mining

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Generality vs Performance

Trade off

Initial Attempts General Problem Solving (Failure)

Complexity : Toy Problems Only

Recent AI Systems: Specialized Approach

Knowledge Based Approach

Expert Systems

Machine Translation

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Human vs AI Technology

Eye

- Vision, Character Recognition

Mouth

- Speech Generation

Arms Legs

- Robot Arms, Autonomous Vehicle

- Intelligent Agent, Softbot

Brain

- Knowledge Representation

- Reasoning/ Planning

- Machine Learning

Other

- Natural Language

- Speech Recognition

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Research Areas

Symbolic Programming

Knowledge Representation

Search & Planning

Automated Reasoning

Machine Learning/ Data Mining

Artificial Neural Net

Ontology

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AI : Future

Application of AI Technology Smart Home Web Auto Translation System Voice Recognition/ Intelligent HCI

Unified Paradigm Symbolic Processing + Neural Processing Knowledge-based + Data Driven

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AI : FutureAI in everywhere, AI in nowhere

Ubiquitous Systems

Softbot (Software Robot) Human Computer Interface Understanding Ontology (Real) Robot …… …..

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과제 #1

AI 관련 영화 보기

예 ) Ted 의 sixth sense, A.I 나 I. 로봇 ,

이미테이션 게임 , 채피 , HER , 써로게이트 등 ..

가능한 다양한 관점으로 감상하여 평하기

공학적

인지과학적

윤리학적

철학적 ?

A4 약 1 장 분량의 소감문 제출

보고서 표지 작성하지 마시고 , 보고서 상단에 학번 / 이름 표기

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