[인공지능] 인공지능의 개요 요약

인공지능이란?

- 사람처럼 생각하고 사람처럼 행동하는 기계를 만드는 연구

 

인공지능의 역사

 

제 1기: 태동기(1943 - 1956)

Turing Test : 사고하는 기계 제안

→ 기계가 인간과 얼마나 비슷하게 대화할 수 있는지를 기준으로 기계에 지능이 있는지를 판별하고자 하는 테스트

인간의 사고(학습) 과정을 최초로 연결망을 통한 모델화 성공

• Hebbian Learning Theory - 인간의 두뇌가 학습하는 과정을 신경세포가 어떻게 받아들이는지 설명하는 이론
• SNARC: 최초의 신경회로망 컴퓨터

 

제 2기: 초기 관심기(1952 - 1969)

Perceptron (F.Rosenblatt, 1957): a single layer artificial neural network, a FeedForward network

McCarthy(1958)

• LISP(List Processing): 역사가 가장 깊고 널리 사용되는 로직 프로그래밍 언어, 함수 기반
• Advice Taker: 질문과 답변 시스템 제안

Minsky(1958) : 지능적 프로그램 개발

 

제 3기: 침체기(1966-1974)

• 단순한 synapse 조작에 의한 지식 전달

기본 구조상의 문제점

• 퍼셉트론의 능력과 한계에 대해 설명
• 1980년대 다중 신경회로망이 도입되어 문제를 해결

제 4기: 활성기(1974 - 1988)

논리적 시스템, 지식베이스 기반의 추론 시스템 발전

가설 지식 기반, 즉 knowledge를 이용한 문제 해결

‘A Framework for Representing Knowledge’ (Minsky, 1974) → 프레임

→ 객체 지향 프로그램의 초기형태로 인정

‘Learning Internal Representations by Error Propagation’ → MLP와 학습 알고리즘 소개

 

제 5기: 융성기(1989-2010)

과학적 방법론의 도입

신경망과 다양한 기계학습 연구 활발

 

제 6기: 제 2차 AI 산업화(2010- 현재)

딥러닝 기술의 발전

• GPU 기술의 발전 및 하드웨어의 저렴화
• AlexNet(2012): ImageNet 인식에 적용된 partial CNN
• VGGNet, …
• RNN, …

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차세대: 인지주의 AI

The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence and the Future of the Human Mind(Minsky, Marvin Lee (2007))

생각하는 기계

Deep Blue → Watson → AlphaGo

인공지능의 수준

Narrow AI → AI with Deep Learning → Cognitive AI → Human-Level AI (= AGI) → Superhuman AI