(3) 지능의 인공화 1) 인공지능 실현을 위해 필요한 인간지능의 능력 ① 학습을 통해 새로운 지식을 습득함 ② 외부의 환경을 인식함으로써 문제를 이해할 수 있음 ③ 지식을 기반으로 추론함으로써 대상문제의 해를 찾아냄
2) 문제풀이 직관적으로 단순하게 해결할 수 없는 문제에 대해 문제를 파악하고 문제의 해에 이르는 방법을 찾아내는 일련의 과정
3) 일반문제풀이기(general problem solver; GPS) ① 1959년 Herbert A. Simon 등이 어느 문제에든 적용할 수있는 문제풀이 기계를 만들기 위해 개발한 프로그램 ② 간단한 문제의 경우 풀이 가능 ③ 실 세계의 문제에는 중간 상태 조합 가지의 폭발적 증가로 인해 적용할 수 없음
4) DENDRAL ① 질량 분석 데이터와 화학 지식을 사용하여 유기화학자가 미지의 유기 분자를 식별하는 것을 보조 ② 최초의 전문가 시스템 : 유기화학자의 의사결정 및 문제풀이 과정을 자동화 ③ 범용 문제풀이기가 아닌 특정 분야의 지식을 획득하고 조직화함으로써 문제풀이에 활용하는 방향으로 전환하는 계기가 됨
5) 지식 베이스와 추론기관 ① 지식 베이스: 지식을 구조화하여 컴퓨터 내부에 저장 ② 추론기관: 지식 베이스의 지식과 외부에서 일어난 사실을 표현하고 있는 정보의 조합방법을 탐색 지식공학 → 지식기반 시스템(knowledge-based systems) ③ 지식공학: 지식을 어떻게 체계화하고 지식 베이스에 축적하며, 축적된 지식을 어떻게 이용하는가를 연구
6) 패턴이해 시스템 ① 외계의 사상(事象)을 보고 들을 수 있게 하는 시스템 ② 외부의 패턴을 인식하여 그 의미를 이해하고 판단 ③ 주변의 다양한 형태의 정보를 수집할 수 있는 능력 필요: 시각 정보, 음성정보, 텍스트 등
7) 학습 ① 수집된 정보로부터 문제풀이에 필요한 지식을 습득함으로써 시스템 스스로 행동을 향상시키는 과정 ② 직접적인 지식의 전달, 귀납적 지식 형성, 외부의 긍정적 반응과 부정적 반응
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