AI_Week_2

신태원·2020년 9월 13일
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AI

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폰 노이만

제자들 =>

앨런 튜링 - 컴퓨의 아버지
마빈 민스키 - 인공지능의 아버지
존 홀랜드 - 폰 노이만의 마지막 제자 (복잡계, 복잡성 이론, Bottom - up 관련해서 전문가)
버니 지글러 - 존 홀랜드 교수의 제자 (시물레이션, 지능 에이전트 연구)
크리스 랭턴 - 존 홀랜드의 제자(인공생명 분야 만듦)

폰노이만의 주요 분야

  • 게임이론, 사이버네틱스, 컴퓨터구조, 인공생명, 오토마타, 자기복제시스템, 시물레이션, 특이점, 양자역학(코펜하겐 선언)

인공지능의 원조는 아리스토텔레스.

인공지능 역사 (초기 단계)

BC5

  • 아리스토텔레스의 논리학
  • 앎의 대한 분류, 지식표현

1920

  • 폰 노이만이 게임이론을 만듦. => 미국과 소련의 냉전시대. 군사적으로 전략적인 대응이 필요했고, 정부의 요청에 따라 게임이론을 남기게 됨.
  • 게임 이론의 방식은 Mini-Max인데, 적의 가치는 낮추고, 나의 가치는 높이는 방향으로 알고리즘을 구사함.
  • 알파고 입장에서도 똑같은 방식이라고 할 수 있음.

1940

  • Mcculluch & pitts 가 퍼셉트론이라는 Neural Network의 모델을 만들어 냄. => 노벨상 받음
  • 폰노이만은 컴퓨터 구조를 디자인 함.
  • Shannon에 의해 Entropy가 만들어짐.

Logic

  • 사유의 형식과 법칙을 다루는 학문이다.
  • 추론의 형식과 법칙을 연구하는 학문이다.
  • 논증이나 명제들의 형식과 법칙을 연구하는 학문이다. (Fact들의 모임)

지식표현(원조: 아리스토텔레스)

① (실체 혹은 본질 substance)
② 얼마나 있을까? (양 quantity)
③ 어떻게 있을까? (성질 quality)
④ 다른 무엇에 대하여 어떨까? (관계 relation)
⑤ 어디에 있을까? (장소 place)
⑥ 언제 있을까? (시간 time)
⑦ 위치 혹은 자세 (position)
⑧ 상태 혹은 소유(state or habitus, habit)
⑨ 어떤 것을 하는 것인가? (능동 action)
⑩ 어떤 것을 받는 것인가? (수동 affection or passion)

온톨로지(존재론)

  • 세상에 존재하는 object를 어떻게 표현하는게 합리적인가?(기본이 되는 것이 아리스토텔레스의 방법)\

인공지능 역사: 게임이론

  • 적의 가치는 낮추고, 나의 가치는 높이는 방향
  • 알파고(바둑)은 립러닝 기술 적용.

폰노이만형 컴퓨터(오늘날의 컴퓨터)

  • Fact를 활용해서 또다른 Fact를 만드는 알고리즘.
  • 최초로 만든게 진공관

Neuron Model

  • Synapse의 정도에 따라 전달되는 양이 다름.
  • Cell body에 모여서 의사결정이 일어남. => 인접한 Neuron에 전달을 해줄까 말까 결정내림.
  • Synapse에 의해 가중치 조절
  • 활성화 함수를 거쳐 역치에 따라 실행이 됨.
  • 역시 앎을 활용하는 알고리즘으로 되어있음.
  • 뇌세포에 대한 수학모델이 나왔다고 대중들은 열광함. => 실상은 그렇지 않음.

신경회로망

  • 인간 한명의 뇌속에 지구 250바퀴를 돌만한 통신 Line이 있음.

인공신경회로망

  • 지능적인 문제가 해결이 될것이라 생각했지만 아니었음.
  • 원흉이 바로 인공지능의 아버지인 민스키였음. => 인공지능은 간단한 XOR문제도 풀 수 없다고 말함.
  • 암흑기를 맞음.

1950

  • McCarthy라는 사람이 오토마타라는 이론을 만듦.
  • 인공지능 전용 언어인 LISP을 만듦.
  • Newell은 인공지능 학회의 초대 학회장이 됨.
  • 탐색 분야의 학문적인 토대를 마련한 사람이 Newell
  • 폰 노이만은 Cellular 오토마타라는 것을 만듦.
  • Bottom-up (인공생명, 복잡계 시스템)

1960

  • 최초의 인공지능이라고 할 수 있는 전문가시스템 등장 => 논리적인 추론 방법 사용
  • DENDRAL이라는 전문가 시스템 등장.
  • Semantic Network 등장
  • 인경신경회로망으로는 XOR 조차 풀수없다라는 것을 제시한 민스키때문에 암흑기 유지

오토마타

  • 시스템의 동역학적인 표현
  • 일반적인 표현: M = < X, S, Y, dint, dext, l, ta >
  • 모든 시스템들은 시간에 따라 변함. => 배고픈 상태에서 '밥' 이라는 입력이 들어오면 '정상 상태'로 바뀜. => 정상 상태 또한 시간이 지나면 '배 고픈 상태'로 바뀜. 이때, '밥' 이라는 외적인 요인 때문에 상태가 바뀌는 것을 'external transition' 이라 하고, 반면 배부른 상태에서 시간이 지나 자동으로 배 고픈 상태로 바뀌는 것을 'internal transition' 이라고 한다.
  • 시간에 따라서 어떤 상태를 가지고 있느냐를 표현한 수학식

튜링 테스트

  • 심사위원 1/3 이상이 '내가 지금 대화하고 있는 대상이 사람이다' 라고 인정시, 통과되는 테스트.

지식 표현

  • Function: 보편적으로 적용되는 법칙
  • Structure: 서로 관계성을 맺어주는 표현 방법

Semantic Network(의미망)

  • 서로간의 관계성을 상위 레벨의 클래스와 하위 레벨의 클래스로 나눌 수 있는 것.
  • 오늘날 객체지향의 hierachy 개념이 여기서 출발.
  • ako: a kind of (일종의)
  • isa: is a (~이다)

1970

  • Searching(Planning)에 대한 개념이 정립됨.
  • 인공지능의 대표적인, 완성도가 높은 시스템 'MYCIN'이 나옴.
  • MYCIN: 스탠포드에서 나온 의료 관련 전문가시스템.
  • Prolog: 유럽쪽에서 나온 인공지능 전문 Language, 추론 mechanism이 내부적으로 장착되어 있음.
  • Frame theory by Minshy

1980

  • 본격적으로 Neural Network의 르네상스를 맞게 됨.
  • "Society of Mind" by Minshy
  • XCON: 전문가적인 가이드? 를 해줌
  • 객체지향 프로그래밍이 나타나기 시작
  • Hidden layer로 XOR 문제를 해결함.

1990

  • MIT의 Brooks가 벌레 로봇을 만듦.=> 벌레 로봇의 사용한 neron이 50개밖에 안됨.
  • DEEP blue 라는 슈퍼 컴퓨터가 체스를 이김.
  • MIT에서 감정에 대한 연구를 꾸준히 해서 Emotion agent라는 것을 만듦.
  • 인공생명, 유전 알고리즘

2000

  • 현실화되고 시스템화 됨
  • Affective Computing, Emotion, Evolution, Emergence

2010

  • 무인자율 시스템까지 인공지능이 확장됨.

에이전트: 인공지능 시스템의 구현 시스템

  • 환경과 상호작용하는 지능 시스템
  • sensing, decision making, action 을 해줌

Deep Blue\

  • 인간은 선험적 지식을 이용하지만, 인공지능은 가능한 모든 경우의 수를 생각하는 알고리즘을 사용.

2012 ~ 현재

  • Watson
  • Aibo, Asimo
  • Eugene Goostman
  • Pepper
  • AlphaGo (Deep Learning by Jeffry Hinton)

Hidden Layer

  • 입력 정보를 추려서, 강조할 것은 강조하고 뺄 것은 빼면서 특성만을 뽑아낸다.

강화학습

  • 스스로 터득하는 방법

Top - down : 인간의 선험적인 지식을 이용해 결정을 내리는 것.
Bottom - up: 맨땅에서 스스로 학습해 나가는 것.

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일단 배우는거만 정리해보자 차근차근,,

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