abbr. '''AI''' Stuart Russel and Peter Norvig은 Artificial Intelligence: A Modern Approach에서 인공지능을 다음 4가지 영역으로 정의함. 1. 인간처럼 생각하는 시스템 2. 인간처럼 행동하는 시스템 3. 이성적으로 생각하는 시스템 4. 이성적으로 행동하는 시스템 '인간처럼': 사람을 얼마나 잘 따라하는지. '이성적으로': .. '생각하는': [[인지]](recognition cognition perception 중에 무엇?), [[추론,inference]]( inference reasoning [[귀납,induction]](귀납추론) 연역추론(deductive inference - [[연역,deduction]]) ...) 등의 '생각' 과정 연구가 필요하므로, [[논리,logic]]학과 [[심리학,psychology]], [[신경과학,neuroscience]], [[인지과학,cognitive_science]] 연구가 필요하다. '행동하는': 이런 방식의 대표적 예가 [[튜링_테스트,Turing_test]] ---- 강한 인공지능 strong AI - 범용인공지능 : 인간처럼 실제 사고 약한 인공지능 weak AI : 인간 지능 모방 인공지능 구현 접근법 ## from https://youtu.be/vnM8m9-dJe4?t=524 지식 기반 접근법 : 저장된 지식([[지식,knowledge]])을 기반으로 판단 ex. IBM Watson 데이터 기반 접근법 : 주어진 데이터([[자료,data]])를 기반으로 판단 ex. AlphaGo ([[심층학습,deep_learning]]) = Topics = 60년간 시도된 다양한 기술들 ## from https://youtu.be/vnM8m9-dJe4?t=390 논리학 - [[논리,logic]] 최적화 이론 - [[최적화,optimization]] 확률 모형 - [[확률,probability]] [[모형,model]] // probability_model 인가 probabilistic_model 인가? 탐색 이론 - 이건 search인가 traversal인가? 규칙 기반 시스템 rule based? [[법칙,rule]]? [[규칙,rule]]? // rule-based rule_based 전문가 시스템 - expert_system 지식 베이스 knowledge_base 퍼지 논리 - [[퍼지논리,fuzzy_logic]] [[퍼지,fuzzy]]? 신경회로망 유전자 알고리즘 - genetic_algorithm 카오스 이론 - chaos ... ---- 휴리스틱,heuristic{ 경험적 방법, 경험 기법, heuristic_approach } sub [[컴퓨터비전,computer_vision]] { 을 위해선 [[시각,visual_perception]]을 알아야 하며.. 모사해야 하니까? mimic mimicry biomimicry biomimetics [[착시,optical_illusion]](=visual illusion) 연구가 도움이 된다? - 왜 그렇게 보이는지를 알게 되면 .... 시각적 인지에 대한 이해에 대한 hint가? [[눈,eye]]으로 들어오는 [[빛,light]]은 각막(cornea), 동공(pupil), 수정체(lens)를 차례로 통과해 망막(retina) 광수용체/[[WpEn:Photoreceptor_cell]]/시각세포(아래 표)에 [[상,image]]이 맺히며 ||막대세포||간상세포||rod cell ||빛에 민감 || ||원뿔세포||원추세포||cone cell ||빛에 좀 덜 민감하고 색에 민감 || 신호가 되어 시신경을 통해 뇌 뒤쪽 시각피질로 전달. 외측슬상핵(LGN)→1차시각피질(V1)→2차시각피질(V2)→3차시각피질(V3)→후두피질(LOC) 여기서 convolutional_neural_network CNN 이 언급. 비슷? { 1998년 Google:Lenet-5 가 기원 5층으로 이루어졌으며 두 개의 convolution layer, 두 개의 완전 연결된 뉴럴넷 층, 한 개의 결과 출력 층으로 구성.[* Gradient-based learning applied to document recognition, Y. Lecun et al., 1998] 2012년 Google:alexnet 이라는 사물인식모델에 의해 본격적으로 알려짐 } } [[음성인식,voice_recognition]] [[자연어처리,natural_language_processing,NLP]] [[기계학습,machine_learning]] [[심층학습,deep_learning]] [[신경망,neural_network]] { [[뉴런,neuron]](=신경 세포)는 전기 신호를 받았을 때 일정 기준을 넘으면 신호를 전달하는데 이것을 수학적 모델로 고안한 것이 맥컬록-피츠,McCulloch-Pitts 모델 다음과 같은 함수 사용. [[계단함수,step_function]] [[단위계단함수,unit_step_function]] (curr. see [[함수,function#s-12]] and [[WpKo:단위_계단_함수]]) { 계단함수와 단위계단함수의 차이. p153. CHK. 단위계단함수: $y=\begin{cases}1&x>0\\c&x=0,0\le c\le 1\\0&x<0\end{cases}$ 계단함수: $y=\begin{cases}1&x\ge 0\\0&x<0\end{cases}$ } [[시그모이드함수,sigmoid_function]] 시냅스를 통한 신경 세포의 작용이 증가하면 시냅스가 강화되며, 작용이 감소하면 시냅스가 약해진다는 가설 - 헵_법칙,Hebb_law Hebb's law Links en Building a simple neural net in Java (2016) https://smalldata.tech/blog/2016/05/03/building-a-simple-neural-net-in-java https://news.ycombinator.com/item?id=25485841 Sub: [[ANN,artificial_neural_network]] 인공신경망 [[CNN,convolution_neural_network]] } [[인공신경망,artificial_neural_network,ANN]] - writing and curr. [[RR:인공신경망,artificial_neural_network,ANN]] 심층신뢰망,deep_belief_network 컨볼루션 신경망,convolution_neural_network,CNN 합성곱 신경망 convolutional neural network - 대뇌피질의 시각영역 모형을 기반으로 함. - 같은거임? 볼츠만 머신은 어디에 분류? = History = 단어 AI는 1956년 [[John_McCarthy]]가 처음으로 사용 { [[리스프,Lisp]] } [[Marvin_Minsky]] 1969년 Minsky와 Seymour Papert는 Frank Rosenblatt의 [[퍼셉트론,perceptron]]을 AND OR 문제에는 적용할 수 있으나 XOR문제에 적용할 수 없음을 밝힘. and or는 선형으로 분류가 되는데, xor은 선형으로 분류 불가. 이건 2D 그래프 필요.... hidden layer가 필요한 이유? chk 예전(~90년대쯤 까지?)에는 rule-based AI (규칙 기반)이 대세였으나, 현재는 모델을 만들고 학습을 시키는 data 기반이 주류. [[심층학습,deep_learning]]/(un)supervised learning/reinforcement learning, etc. = Related = [[인공생명,artificial_life]] 인지 - perception vs cognition 차이가??? Google:perception.vs.cognition Naver:perception+cognition 지각은? { [[인지과학,cognitive_science]] [[인지심리학,cognitive_psychology]] } ---- https://everything2.com/title/Artificial+Intelligence http://biohackers.net/wiki/ArtificialIntelligence Up: [[전산학,compsci]] [[지능,intelligence]]