[💡정보] 인공지능의 간단 소개

[대덕SW마이스..(202110phy)]

딥러닝갤에 간단하게 소개하는 글이 없길래 한번 써봅니다...

인공지능

인공지능은 인간이 지능을 사용하여 하는 일을 컴퓨터에 모방시키려 하는 기술의 총칭입니다.

인간의 지능의 기초적인 면에는 지식의 획득이나 탐색, 학습 등이 있습니다.

또한, 응용적인 면에서는 자연 언어의 이해나 이미지 인식, 번역 등이 있습니다.

인공지능 연구에서는 이를 효율적이고 효과적으로 컴퓨터를 사용하여 해결 방법을 찾습니다. 예를 들면, 지식의 획득에서는 문장에서 용어 사이의 관계성을 체계적으로 조직화하는 연구가 활발합니다.

예로, 스마트폰은 폰이라 부른다. -> iPhone은 스마트폰이다. -> iPhone은 Apple Pay기능이 있다. 이런 문장이 있을 때 폰과 스마트폰이 동의어이고, iPhone이 스마트폰이라고 인지하고, 아이폰은 Apple Pay기능이 있다는 것.

이외에도 여러 가지가 있습니다.

우선 이러한 인공지능의 역사를 알아봅시다.

인공지능의 역사는 1930년대로 거슬러 올라갑니다.

1930년대 ~ 1950년대, 이 시기를 인공지능의 탄생기라고 생각합니다.

인공지능이라는 연구 분야가 설립되는 기원의 하나로, 1950년에 튜링 테스트라는 기계가 지능을 갖는지 여부를 검증하는 실험이 이루어졌습니다. 이 실험에서는 한 방에 여성이 들어가고, 다른 방에는 여성을 모방한 남성 역할의 기계를 설치합니다. 그리고 판정자 한 명이 외부에서 텍스트에 대한 차트 형식으로 질문을 되풀이하여 어느 쪽이 남성이고, 여성인지 판정합니다. 만약 판정이 틀린 경우 기계가 지능을 갖는다. 라고 실험을 결론 지었습니다.

그 다음 1960년대에 새로운 학습 수법 뉴럴넷이 등장합니다. 1962년에 신경 세포를 모방한 뉴럴넷이 발표되었습니다. 그러나 뉴럴넷은 단순한 문제조차 학습할 수 없다는 지적을 받고 정체됩니다.

그 뒤로 1960년 후반에서 1980년대까지 새로운 흐름이 시작합니다.
전문가 시스템의 시대입니다. 전문가 시스템이란, 한 분야에 특화된 전문 지식 데이터를 바탕으로 그 분야의 전문가처럼, 판단을 하는 기계입니다. 1980년대까지 유행하였는데, 그 뒤로 사용되지 못한 이유는 뉴럴넷의 폭발적인 발전으로 인한 새로운 학습 방법의 뛰어남도 있었겠지만, DB 규모 확장에 대한 비용과 전문 지식을 입력해야 하는 등의 단점도 부각되었기 때문입니다.

나무위키의 전문가 시스템을 보면 더 자세히 알 수 있습니다.

그렇게 1990년대부터는 컴퓨터 기기가 폭발적으로 보급되고, 대용량화 됩니다. 인터넷의 보급으로 인해 웹 상에서 데이터를 수집하고, 모으기 쉬워졌습니다. 이에 따라 데이터를 통해 일반 규칙이나 분석 방법을 발견하는 기계 학습을 활발하게 연구되기 시작합니다.  21세기 이후로는 2006년 제프리 힌튼이 발표한 딥러닝 논문으로 비지도 학습방법에 대한 이해가 큰 성과를 거두었고, 이미 몇 가지 분야에서는 인간의 수준을 뛰어넘은 결과물이 속속 나타나고 있습니다. 

마지막 부분은 나무위키 참고하고 이외에는 가지고 있는 책 보고 썼습니다 

[지잡컴공(wlwkqzjarhd)]

개추~ 방명록에 답도 달았습니다~

[대덕SW마이스터고3학년(202110phy)]