인공지능 강의 1

인공지능

추론/추리

경험하지 않은 상황을 한다. 거의 미래 기술 급으로 상용화가 되려면 30년은 더 걸리다고 예상된다.

인식/판단

decision making으로 과거 학습을 기준으로 결과값을 도출해낸다. 현재 상용화가 되고 있는 영역으로 볼 수 있다.
이 부분에서도 크게 두 가지로 나뉠 수 있다.

• supervised
  data바탕으로 truth를 학습하여 최종판단을 기계가 해준다.
  - 머신러닝 : 데이터를 이용
  - 패턴인식 : 확률로 푼다.
• unsupervised
  data만을 가지고 사용을 하여 최종판단을 사람이 하고 이를 시각화 해준다.

지능의 바닥

지능이란?

사전적 의미에 따라서 새로운 사물 현상에 부딪쳐 그 의미를 이해하고 처리 방법을 알아내는 지적 활동의 능력을 의미한다.
즉 계산이나 문서 작성 따위의 지적 작업에서, 성취 정도에 따라 정하여지는 적응 능력이라고 볼 수 있다.

지능이 높다?

• 그렇다면 지능이 낮은 것은?
• 지능이 높고 낮은 것은 무엇으로 판단할까?

지능의 원천

• 기억
  자기가 이전에 경험했던 것이다.
  유사한 기억들이 뭉쳐져서 지능이 된다. 이러한 지능을 기억이 판단한다.
  생존의 활동이 지능이 되기도 한다.
  이러한 기억은 크게 선천적 기억과 후천적 기억으로 나뉜다.
  선천적 기억은 번식활동이라고 볼 수 있으며, 후천적 기억으로는 뜨거운 물체를 피하고 보는 것으로도 볼 수 있다.
  기억에서 지능까지갈려면 학습을 해야한다.
• 추억과 학습의 차이
  간단하게 볼 수 있다. 이전의 기억이 나의 생존에 도움이 되면 학습이고 아니면 추억으로 변하게 된다.

지능의 차원

• 존재의 차원 - 데카르트 좌표계
  물리계, 형이하학에서의 경험을 하는 부분의 차원이다. 모든 기억은 존재의 차원에서 일어난다고 볼 수 있다. 실제 머신러닝의 지능이 존재의 차원에 머물러 있다.
• 지능의 차원 - 자아의식+시간
  궁극적인 AI의 목표의 차원이다. 지능의 차원은 '나'라는 자아의식을 갖는 것을 깨닷게 되는 순간이라고 볼 수 있다. 미운 4살이라는 것이 왜 존재하는가? 3살 까지의 어린아이는 그저 어른들의 말을 따르는 자아 없는 존재라고 볼 수 있으나, 4살이 되는 순간 '나'를 깨닫고는 자기의견을 표현하기 시작한다. 이를 통해 궁극적인 AI의 모습은 자기자신을 알아차리느 것이 궁극적인 목표로 볼 수 있다.

기억과 학습

동전의 앞면 : 1 , 뒷면 : 0

• 한가지 재질로 만든 동전
• 던졌을 때 나오는면 ?
  나의 대답 : 모르겠다. 앞면이 나올 수도 뒷면이 나올수도 있다.
• 어떻게 알았지?
  나의 대답 : 확률과 통계수업을 배웠다. 이러한 확률은 1/2라는 사실을 배웠다
  

교수님의 대답 : 너의 모른다라는 대답은 학습을 통해 도출된 결과이다.

• 같은 두께의 앞면은 알루미늄, 뒷면은 납을 붙여서 만든 동전
• 던졌을 때 나오는 면?
  나의 대답 : 알루미늄인 앞면이 나올 것이다.
• 어떻게 알았지?
  나의 대답 : 밀도차이 떄문이다.
  

교수님의 대답 : 알루미늄과 납의 비중을 논리적으로 추론해야한다.

인과의 학습

이러한 질문은 우리의 경험에 기반하여 도출된 결과 값이다.
두 번째 질문에서 부터에서는 결과를 논리적으로 추론한다.

학습과 추리

경험

• 같은 두께의 앞면은 알루미늄, 뒷면은 납을 붙여서 만든 동전
• 100번 던져 봄 -> 모든 결과를 기억한다.(데이터 100개가 생긴다)

학습

• 단일 재질 동전과 다르다-> 왜 그렇지?
  여기서 확인할 수 있는 것은 "왜 그렇지"의 영역이 추론/추리의 영역이고 그 전이 머신러닝의 학습 단계로 볼 수 있다.
• 아하! 밀도 차이

추리

• 학습의 적용
• 같은 두꼐의 앞면은 구리, 뒷면은 납을 붙여서 만든 동전
• 던졌을 때 나오는 면 예측하기? ---> 필연적인가? -> 추리

지능

• 종합 추리 능력 -> 우수하면?
• 추리 능력의 치우침 -> 소질?
  +) 생존에 필요한 모든 활동이 지능이라고 볼 수 있다.

사람의 정보 처리

• 무엇을 보고 있나?
  수지의 건축학 개론의 연출된 사진을 보고 있습니다.
• 다음의 관점에서 답한다면?
  - 감각 Sensation : 시각으로 사진을 본다.
  - 지각 perception : 얼굴의 윤곽선
  - 인식 Congnition : 여자 얼굴에 머리카락이 길다.
  - 재인 Recognition : 누군지 알아보는 수준으로 수지임을 알게된다.(머신러닝)
  - 추론 Inference : 사진이 연출된 사진이라는 것을 느끼면 추론
  - 감정 Emotion : 이사진을 보고 아름답다고 느끼는 것을 말하는 것이 인공지능의 영역

생각

<사람>
생각의 출발 : 감각 -> 경험
생각의 대상 : 정보(객체: Object) -> 감각을 느끼기 위해서는 객체가 필요하다.
생각의 수단 : 언어

• 정보의 표시 방법 -> 말
• 말의 표시 -> 소리, 문자, 기호
  - 기호는 일반적으로 추상적이며, 그 자체로는 특별한 의미를 가지지 않을 수 있습니다.
• 속성의 부여 -> 부호
  - 기호에 속성이 생겨 부호가 탄생한다. 즉 기호에 특별한 의미를 넣는거다.
• 의미 생성 -> 부호의 규칙적 결험
  - 부호 하나만으로 구체적으로 표현을 못한다.
  - 어떤 규칙을 가지고 부호가 결합되야 문장이 되어 의미가 생기고 그 의미가 모여 지능이 된다.
  컴퓨터 프로그래밍에서 변수를 생각해보겠습니다. 변수는 이름(기호)과 값을 가지고 있습니다. 변수의 이름은 기호이며, 이 이름에 속성을 부여함으로써 변수의 데이터 유형, 값의 범위, 메모리 위치 등에 대한 정보를 포함시킬 수 있습니다.