인공지능 및 딥러닝의 이해

인공지능 및 딥러닝의 이해

인공지능은 시스템에 의해 만들어진 지능을 뜻한다. 이 용어는 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학분야를 지칭한다.

인공지능 시스템은 크게 지식기반 인공지능과 데이터 기반 인공지능으로 나뉜다.

KBS (지식 기반 시스템)는 의사 결정을 지원하기 위해 인간 전문가의 지식을 포착하는 것을 목표로하는 인공 지능 (AI)의 한 형태입니다. 문제 해결 방법을 알려주는 지식 기반 시스템의 일반적인 아키텍처에는 지식 기반과 추론 엔진이 포함됩니다. 대표적인 예로는 IBM Watson 이 있다.

데이터 기반 인공지능은 최근 신경망 알고리즘을 사용하는 모델을 데이터 기반 인공지능이라 한다. 대표적인 예로는 Google AlphaGo 가 있다.

1.1 AI , Machine Learning , Nural Networks

1.1.1 AI ( Artificial Intelligence )

• 지능의 본질을 규명하고 이를 인공적으로 재현하려는 기술
• 사람처럼 생각(사고/감정/창의)하는 기계를 만드는 기술 강한 인공지능(strong AI)
• 인간의 지능을 모방하여 특정한 문제를 푸는 기술 약한 인공지능(weak AI)

• AI의 2가지 주요 접근법
  • Knowledge-based approach ( 지식기반 )
    • Decision-making based on the stored knowledge , ex) IBM Watson
    • 설계도 기반 AI , 시먼틱 Network가 중요
    • 범용성의 문제가 있음
  • Data-driven approach ( 데이터기반 ) : 요즘 이야기하는 머신러닝
    • Decision-making with the knowledge extracted from data , ex) Google AlphaGo
    • 틀만 만들고 파라미터를 정의해주는 방법

https://searchcio.techtarget.com/definition/knowledge-based-systems-KBS

http://www.aistudy.co.kr/expert/knowledge_base.htm