인공지능: Difference between revisions
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** 광의적: 인공지능의 하위 개념이지만, 컴퓨터로 연구하는 대부분의 인공지능을 포함 | ** 광의적: 인공지능의 하위 개념이지만, 컴퓨터로 연구하는 대부분의 인공지능을 포함 | ||
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** 협의적: 역전파의 기울기 소실 문제를 해결해 깊은 다층 레이어 학습을 가능하게 한 머신러닝 | ** 협의적: 역전파의 기울기 소실 문제를 해결해 깊은 다층 레이어 학습을 가능하게 한 머신러닝 | ||
** 광의적: 인간의 뇌와 흡사하게 구현한 신경망 알고리즘을 적용하여 보다 빠르고 효율적으로 학습하는 인공지능 | ** 광의적: 인간의 뇌와 흡사하게 구현한 신경망 알고리즘을 적용하여 보다 빠르고 효율적으로 학습하는 인공지능 | ||
** ex) [[CNN]], [[RNN]] | |||
== [[인공지능 윤리]] == | == [[인공지능 윤리]] == | ||
* [[아실로마 인공지능 원칙]] | * [[아실로마 인공지능 원칙]] | ||
* [[G20 인공지능 원칙]] | * [[G20 인공지능 원칙]] | ||
Latest revision as of 15:15, 14 November 2021
- Artificial intelligence, AI
- 인간의 인지, 추론, 학습의 사고과정에 필요한 능력을 컴퓨터 시스템을 통해 구현함으로써 문제를 해결할 수 있는 기술
인공지능의 유형[edit | edit source]
| 유형 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 약 인공지능
(ANI: Artificial Narrow Intelligence) |
주어진 조건 아래서만 작동 가능 |
|
| 강 인공지능
(AGI: Artificial General Intelligence) |
인간과 같은 사고가 가능한 인공지능 |
|
| 초 인공지능
(ASI: Artificial Super Intelligence) |
모든 영역에서 인간을 뛰어넘는 인공지능 |
|
인공지능의 역사[edit | edit source]
- 인공 신경망
- XOR 문제
- 퍼셉트론 모델로는 간단한 XOR 문제를 풀 수 없음이 증명됨
- 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)
- XOR 문제를 해결하기 위해선 다층 퍼셉트론 모델이 필요하지만, 학습시킬 수 있는 방법이 없음(1969)
- 약 20년간 1차 AI 겨울
- 역전파(Backpropagation)
- 최종 계산된 결과를 통해 가중치를 역으로 계산해내는 기법 개발되어 다층 퍼셉트론 문제 해결(1986)
- 기울기 소실 문제(Vanishing Gradient Problem)
- 역전파로 간단한 XOR 문제는 해결 가능하지만, 레이어가 많아질 경우 가중치 계산이 불가능해 지는 문제 발견
- 약 15년간 2차 AI 겨울
- 다층 퍼셉트론 모델이 아닌 SVM 등의 다른 메커니즘 출현
- ReLU의 적용으로 기울시 소실 문제를 해결하고, 딥 러닝 등장
- 2016년에 알파고가 이세돌에게 바둑 승리
인공지능의 분류[edit | edit source]
머신러닝과 딥러닝[edit | edit source]
- 머신러닝(Machine Learning)
- 협의적: 컴퓨터가 다량의 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 통계적인 결과를 도출하는 인공지능
- 광의적: 인공지능의 하위 개념이지만, 컴퓨터로 연구하는 대부분의 인공지능을 포함
- ex) SVM
- 딥러닝(Deep Learning)
