인공지능 개념

개념
인간의 인지, 추론, 학습의 사고과정에 필요한 능력을 컴퓨터 시스템을 통해 구현함으로써 문제를 해결할 수 있는 기술

Ⅰ.  인공지능 정의

가. 인공지능 정의

- 인간의 인지, 추론, 학습의 사고과정에 필요한 능력을 컴퓨터 시스템을 통해 구현함으로써 문제를 해결할 수 있는 기술

나. 인공지능 특이점

 

특이점 Singularity

-인공지능이 비약적으로 발전해 인간의 지능을 초월하는 시점

-약인공지능이 특이점을 넘어서며 강인공지능으로 발전 (약: 2025년 예상)

 

Ⅱ. 인공지능 분류체계 및 유형

    가. 인공지능 분류 체계

 

인공지능

- 인간의 인지, 추론, 학습의 사고과정에 필요한 능력을 컴퓨터 시스템을 통해 구현함으로써 문제를 해결할 수 있는 기술

머신러닝

- 컴퓨터가 수많은 데이터를 스스로 학습하고 알고리즘을 통해 학습의 결과를 도출하는 인공지능의 한 분야의 학습법

딥러닝

- 더욱 고도화된 신경망 알고리즘을 적용하여 보다 빠르고 감성적이며 인간과 유사하게 행동하는 컴퓨터 프로그램을 구현한 학습방법

-인간의 능력을 가진 컴퓨터 시스템을 구현하기 위한 방법으로 지도/비지도학습을 통한 스스로 학습하는 머신러닝, 신경망 알고리즘을 이용하는 딥러닝으로 세분화 됨

나. 인공지능 유형

분류

설명

사례

약 인공지능

(Weak AI / Artificial Narrow Intelligence: ANI)

주어진 조건 아래에서만 작동 가능

구글맵스, 자율자동차, 구글번역, 페이스북 추천

강인공지능

(Strong AI / Artificial General Intelligence : AGI)

인간과 같은 사고가 가능한 인공지능

터미네이터, 비서로봇, 공장 로봇 등

초인공지능(Artificial Super Intelligence : ASI)

모든 영역에서 인간을 훨씬 뛰어넘는 인공지능

“인류가 앞으로 1,000년 동안 쓸 수 있는 신 에너지원을 만들어 내 봐.” 와 같은 고차원의 명령도 가능

Ⅲ. 인공지능 발전 레벨별, 구현방식별 분류

분류

분류기준

상세분류

기능발전(레벨)

입력에 따른 출력이 변하는 Agent 관점

  • 1 : 단순제어 프로그램
  • 2 : 고전적 인공지능
  • 3 : 머신러닝
  • 4 : 딥러닝

구현방식

지적 기능 구현 방식

지식기반 방법론(인식, 추론, 학습)

데이터기반 방법론(머신러닝, 딥러닝)

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