3장. 폰 노이만의 꿈
폰 노이만(1세대)
-
아인슈타인과 함께 인류 역사상 최고 천재
-
악마의 두뇌, 화성인
-
컴퓨터의 아버지
-
맨하탄 프로젝트
-
자기증식 기계, 세포자동자 =>
-
게임이론, 사이버네틱스, 자기복제시스템
-
컴퓨터구조, 시뮬레이션, 생명체시스템
-
인간 능가할 특이점이 다가 온다.
-
튜링, 민스키, 홀랜드 등의 스승
-
양자 역학에 대한 수학적 토대 마련
- 정보의 정점에 있는 것은 '나'
- 의식이 반영되어야 존재를 이해할 수 있음.
-
Cellular Automata
-
Cybernetics
-
Simulation
슈뢰딩거의 고양이: 양자역학을 비판하기 위한 실험
John Holland(2세대)
- 폰 노이만의 마지막 제자
- Bottom-up 인공지능을 연구
B.P. Zeigler(3세대)
- Ai-simulation
Sung-Do Chi, Ph.D.(우리 교수님, 4세대)
- 지능시스템
폰 노이만의 '존재'에 대한 관점
- Intelligence(지능): information(정보)
=> 정보를 갖고 있어야 지능이고, 지능이 있어야 세상을 이해하고 바라볼 수 있음.
=> 정보: 대상을 아는 것(앎) : 인식성(지능)0
=> 컴퓨터 설계
=> 정보(메모리) + 알고리즘(CPU) - Life(생명): Inheritance(복제)
=> 정보 복제 오토마톤
=> 복제: 앎의 유전상속(정보 전달) : 연속성(생명)
=> 인공생명/진화/학습
인간 vs 인공지능
- 인간
- 육체: 시냅스(Memory) + 세포체(CPU)
- 정신 = 마음(心) + 마음작용(心所)
- 인공지능
- 컴퓨터 = 기억장치(Memory) + 연산장치(CPU)
- 프로그램 = 데이터(정보/지식) + 알고리즘(추론/학습)
H/W: 인간 << 인공지능
S/W: 인간 >> 인공지능
Game Search
게임: 인간 vs 인공지능
-
인간은 한 4가지 경우의 수로 앞 상황을 예측함.
-
바둑의 경우 경우의 수가 10^360 이기 때문에 무식하게 모든 경우의 수를 고려하는 것은 부적절.
=>뭔가 스마트한 방법을 써야 함. -
Tic - Tat - Toe
=> 내 입장에서 점수를 높히는 뜻으로 Max, 상대방의 점수를 내리는 뜻으로 Min 단계가 반복됨.
=> MiniMax Game Search -
모든 경우의 수를 다 따지는게 좋지만, 사실상 경우의 수는 거의 무한대임.
-
Board Quality(보드 상태): 현재 상태에 대한 결과값(맨 마지막에 드러남)
-
게임의 문제를 어떻게 앎의 형태로 표현하는게 합리적인가를 표현한 것이 Game tree(Semantic tree의 한 종류)
-
Game tree는 node와 branch가 있음.
-
a-b Pruning: 가지 치기. => Node를 하나씩 탐색하다, 더 이상 탐색할 필요도 없는 임계값이 나와버리면, 거기서 cut 를 하는 방식.
알파고 방법: Monte Carlo 시물레이션
- 스코어를 평가할 때 휴리스틱 방법이 아닌 실제 시물레이션을 통해 최종 승부를 직접 확인하는 방법
휴리스틱 방법
- 가능한 경우의 수를 생각해서 a-b Pruning 적용하는 것..?
