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
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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)
u
Data 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 Representation
Deductive 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 : Future
AI 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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