[인공지능] 2주차 | 인공지능 개론 1부

[2-1] 인공지능 개론 1부

AL,ML,DL이 무엇인지 정확히 알고, 기술 변화의 흐름을 공부해보자.

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✅ AI(Artificial Intelligence) / ML(Machine Learning) / DL(Deep Learning)

AI가 가장 큰 개념, 그 안에 ML, 그 안에 DL

인공지능은 최근에 나온 개념이 아니다 무려 1950년부터 있었던!

인공지능의 하나의 솔루션인 '머신러닝'이 1980년대부터 나타나기 시작했다.

왜 등장했을까? 간단하다. 기존 AI보다 ML이 더 문제를 잘 해결해서이다 :)

그리고 2010년부터는 '딥러닝'이 각광받기 시작하는데 이도 역시나 DL이 ML보다 더 우수한 성능을 내서이지.

 

즉, 인공지능 안에는 여러가지 방법론들이 있는데

그중에서 주목을 받고 있는 것이 '머신러닝'이었다. 하지만, 최근에는 '딥러닝'이 더욱 주목받고 있는 상태.

 

초기 인공지능이라고 한다면, 우리가 알고리즘에서 배웠던 방식(ex.트리)으로 문제를 해결하는 것이었다.

머신러닝의 의미란, 기계가 알아서 알고리즘을 생각해내는 것.

(예를 들어, ** 1,2 (input) ▒ 3(output) ** 1,4 (input) ▒ 5(output) ** 이런 것들만 알려주면 알아서 +라고 학습함)

딥러닝은, 인공신경망을 깊게 쌓아 인간뇌의 정보처리 방식을 흉내낸 것.

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✅ What is Intelligence?

지능(intelligence)
- 인간뿐 아니라 동물을 포함해, 생명체들은 다양한 의사결정을 필요로 함
- 즉, (1) 주어진 환경을 인식하고 (2) 추론/결정하여 (3) 행동하는 것을 의미한다.
(이를 우리는 지능의 3요소라고 함)

보행자가 뛰는 것 (인식) / 초록불이 꺼져도 건너겠지 (추론) / 브레이크를 밟는다 (행동)

 

🔅 지능의 3요소 (Prof. Robert Sternberg)

1. 상황 인식: 입력된 신호를 바탕으로 현 상태를 파악함

2. 추론 및 판단: 상황을 바탕으로 어떤 결론에 도달함

3. 반응 or 행동: 도달한 결론에 맞게 행동함

인공지능이란 참 어렵지 않다.

어떤 지능회로를 인공지능에 적용하면 바로 로봇이 되어버리는 것!

 

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✅ What is Artificial Intelligence(AI)?

인공지능이란.
머신이 사람과 유사한 지능을 가지도록
인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어 이해능력 등을
컴퓨터 프로그램으로 실현하는 기술

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✅ 인공지능의 역사

인공지능에는 크게 2번의 겨울이 있었고, 일부학자들은 혹시 3번째 겨울도 오지 않을까 염려하고 있는 상태 ㅋ.ㅋ

 

+ Winter란? 모든 문제를 해결할 것처럼 사람들이 기대했는데 실현되지 않아 연구비 down, 기대 down하는 상태

 

1950년) Alan Turing, 기계가 인공지능을 갖추었는지 실험을 해보고, 저 기계는 지능을 가졌다고 얘기해봅시다!

1956년) Dartmouth가 이때 지능이 아닌 '인공지능'이라는 용어를 만듦

(이때는 탐색과 추론의 시대가 도래함)

1960-70년대) 사람들의 기대와는 달리 XOR문제를 해결하지 못했음 (첫번째 AI 겨울)

1980년대 중반) 전문가시스템을 통해 인공지능 붐이 일어남 ... 하지만

1980-90년대) 잘 해결되는 듯 보였으나 ㅠ 다시 한번 두번째 AI 겨울

2010년대) AI 붐 다시 시작함

 

대부분의 학자들은 더이상 AI겨울이 오지 않을 것으로 예상하고 있음, 그 이유는

현재 우리가 하고 있는 것은  Artificial Narrow Intelligence (약한 인공지능) 즉, 정해진 목적에 특화된 작업만을 수행한다. (자율주행차 or 번역기)

앞으로는,

Artificial General Intelligence(강한 인공지능), 즉 인간 수준의 지능을 보유하여 전반적인 문제 해결을 가능할 것을 예상하고 있다.

더욱 미래에는,

Artificial Super Intelligence (초 인공지능), 모든 영역에서 가장 유능한 인간보다 더 뛰어난 재능을 갖는 인공지능이 나타날 것이라고 예상한다.

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🔅 Turing test, Can a computer pass for a human?

1950년) Alan Turing은, 기계가 지능을 가졌는지 아닌지 '어떤 기준'을 세웠을까?

https://www.youtube.com/watch?v=3wLqsRLvV-c&t=270s 

'Can a computer talk like a human?

인간 심판이 보이지 않는 참가자와 문자대화를 나눈다.

이때, 참가자들 중 하나를 컴퓨터로 바꾸는데, 사람인지 컴퓨터인지 쉽게 분간할 수 없는 대화를 할 수 있다면 지성을 가졌다고 간주함

튜링에 예측에 의하면 2000이 되면 메모리 100MB짜리 기계가 쉽게 테스를 통과할 것이라고 했음. 

 

하지만 매우 섣부른 판단이었음, 훨씬 더 큰 메모리의 오늘날 컴퓨터에서도 성공한 경우가 많지 않음

(통과한 것들도 압도적인 계산 능력을 이용하는 것이 아니라, 심판을 속이기 위한 교묘한 방법을 이용했음)

성공사례1 엘리자) 아주 짧고 단순한 스크립트만으로도 심리학자를 흉내냄으로써 많은 사람을 속임. 사람들이 더 말하도록 유도하고 또 사람들의 질문은 다시 돌려주는 방식으로.

성공사례2 페리) 편집적 정신분열증 환자를 흉내내어 미리 프로그램된 주제 쪽으로 계속해서 대화를 이끌어감. 

....

그 이후에도 비슷한 결과

튜링테스트는 지능을 가졌는지 판단하기 위한 실험이었다. 그리고 그에 대한 기준을 세웠다.
이 정도만 알아두면 좋을 듯 :) by 👩🏻‍🏫

이 대화 내용을 보고 조금 충격적이었다... ㅎ

어떻게 자기한테 불리한 질문은 이렇게 요리조리 피해가는지

이런 것도 하나의 Turing test가 된다는거

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🔅 AI Winter

지금부터는 AI Winter에 대해 조금 더 자세히 살펴보자:)

1950년대: 인공지능 기술의 핵심은 '퍼셉트론' (뇌 안의 뉴런)

퍼셉트론은 학습이 진행될 수록 선행분리(linear boundary)를 업데이트하면서 학습했는데

XOR 문제를 해결하지 못하는 문제점이 발견되었다.

이는 당시 큰 충격으로 다가왔기 때문에 침체기를 맞이하였음

 

 

[2-1] 인공지능 개론 2부