인공지능(AI)이란? - 기초 개념 및 이론40 인공지능의 미래와 관련되는 몇 가지 개념들 (2) - 심벌 그라운딩 & 싱귤래리티 3. 심벌 그라운딩 문제(the symbol grounding problem) 심벌 그라운딩 문제(the symbol grounding problem)는 기호로 나타낸 개념과 현실 세계를 어떻게 대응시킬지에 관한 문제입니다. 초기에 설명한 것처럼 기호처리를 기초로 한 인공지능 기술에서는 개념의 레이블(label)인 기호의 의미가 다른 기호와의 관련에 따라 기술됩니다. 기호 간의 관계를 기술하는 방법으로 의미 네트워크나 프레임 또는 프로덕션 룰이나 술어 등이 있습니다. 이렇게 인공지능의 모든 방법에서 기호의 의미는 다른 기호와의 관계에 의해 기술됩니다. 이에 비해 기호로 나타낸 개념을 인간이 어떻게 이해하는지를 생각해 보면 다른 기호와의 관계만이 아닌 현실 세계의 경험이나 오감에 근거한 감각과 같이 기호로.. 2023. 6. 16. 인공지능(AI)의 미래와 관련되는 몇 가지 개념들 (1) - 중국어 방, 프레임 문제 1. 강한 AI와 약한 AI - 중국어 방 인공지능 연구에서는 AI를 어떻게 보는지에 따라 '약한(weak AI)'와 '강한 AI'라는 두 가지 입장이 있습니다. 우리가 앞서 공부한 모든 인공지능의 알고리즘은 인간과 같은 생물의 지적 활동에서 힌트를 얻은 소프트웨어 기술이라는 전제를 하였습니다. 이것이 '약한 AI'의 관점입니다. 현재까지 인간이 만들어낸 인공지능이라고 불리는 것들은 모두 약한 인공지능이라고 볼 수 있습니다. 반대로 '강한 AI' 관점에서 보는 인공지능의 목표는 생물의 지성을 인공적으로 구현하는 것입니다. 두 가지 관점의 차이를 살펴보기 위한 사고실험으로 중국어 방(Chinese room argument)이 있습니다. *** 중국어 방(Chinese room) 중국어 방(Chinese r.. 2023. 6. 15. 인공지능과 게임 - 장기 외 1. 장기와 딥러닝 장기의 AI 플레이어 연구는 일본을 중심으로 진행되었습니다. 그 이유는 장기라는 게임 자체가 일본이 아닌 다른 나라에서는 별로 대중적이지 않은 게임이기 때문입니다. 장기도 게임트리 탐색으로 도달한 노드를 휴리스틱 함수로 평가하는 체스나 체커의 방법이 기본을 이루어 발전해 왔습니다. 처음에는 보드 평가를 위한 휴리스틱 함수를 수작업으로 만들어 넣는 방법이 시도되었습니다. 그래서 장기 AI플레이어 연구자들 중에는 아마추어 고단자 등 장기에 대한 지식이 깊은 사람이 많았습니다. 이후 머신러닝을 적극적을 이용하는 보난자(bonanza)라는 장기 AI 플레이어가 등장하면서 연구의 흐름이 머신러닝 방식으로 전환되었습니다. 그리고 2010년 이후에는 장기 AI 플레이어에 딥러닝을 이용하는 것이 주.. 2023. 6. 14. 인공지능과 게임 - 바둑 앞편에서는 체스와 체커라는 탐색과 보드 평가에 중심을 둔 AI 게임 플레이어의 구성에 관해 알아보았습니다. 이와 같은 설명은 기본적으로 바둑이나 장기 게임을 작성하는 경우에도 동일합니다. 그러나 체스나 체커와는 달리 바둑과 장기는 탐색해야 할 상태의 수가 현저하게 다릅니다. 체스와 장기를 비교하면 장기 쪽이 보드가 넓고 잡은 말을 다시 이용하는 등의 규칙상 특징이 있기 때문에 탐색해야 할 상태의 수가 더 많습니다. 바둑의 경우는 보드가 장기의 4배 이상인 데다 규칙이 단순한 만큼 착수가 자유로워 상태의 수가 매우 많아집니다. 더욱이 바둑의 경우는 어느 쪽 플레이어가 우수한지를 추정하는 평가가 어렵다는 특징이 있습니다. 여기서는 먼저 바둑에 관해 공부하고, 장기는 다음 편에서 공부하도록 하겠습니다. 우선 .. 2023. 6. 13. 인공지능과 게임 - 체스와 체커 인공지능 연구 초기부터 다루어진 게임 프로그램들에 대해 알아봅니다. 체스와 체커에서 시작하여 장기와 바둑으로 이어지는 게임프로그램과 관련된 인공지능의 기초 기술들의 연구를 중심으로 공부합니다. 1. 탐색과 휴리스틱 초기 게임 연구에서 자주 다루어지던 체스와 체커에는 다음과 같은 공통된 특징이 있습니다. 1) 두 명이 대전한다. 2) 한쪽이 유리해지면 다른 한쪽은 불리해진다. 3) 플레이어는 게임에 관한 모든 정보를 알 수 있다. 이와 같은 게임을 제로섬게임(zero-sum)이라고 합니다. 게다가 체스나 체커는 주사위와 같은 확률적 요소가 없는 확정적인 게임입니다. 이러한 특징은 바둑이나 장기에서도 공통적인 사항입니다. 확정적인 제로섬게임은 원리적으로는 가능한 모든 순서를 탐색하여 최적의 게임 전략을 구현.. 2023. 6. 12. 에이전트와 강화학습 (4) - 강화학습 에이전트를 학습 환경에서 효율적으로 움직이게 하기 위해서는 학습을 통해서 에이전트가 제어지식을 획득해야 합니다. 학습 방법으로 머신러닝(ML; Machine Learning)이 효과적이며, 머신러닝 중에서도 특히 강화학습이 에이전트의 학습에 효과적입니다. 1. 머신러닝과 강화 학습 강화 학습은 머신러닝(기계학습; machine learning)의 일종으로, 기계가 취하는 행동에 서로 다른 보상(reward)을 제시하여, 보상을 가장 많이 받을 수 있는 방식이 무엇인지를 스스로 학습하도록 하는 방식입니다. 강화 학습은 비유하자면, 문제를 풀었을 때 채점을 해줌으로써 높은 점수를 얻는 답을 찾는 방식을 알아내도록 하는 것과 유사하다. 문제를 잘 해결하는 행동을 했을 때 보상을 해준다는 점에서, 행동주의 심리.. 2023. 6. 11. 에이전트와 강화학습 (3) - 로봇(Robot) 3. 로봇 3.1 로봇공학 로봇공학(Robotics)은 로봇을 구축하기 위한 기술로 제이기술, 센싱 기술, 지식처리기술 등이 융합된 공학기술입니다. 이들 중에 인공지능(AI) 기술과 연관된 분야는 로봇 센싱으로 대표되는 센싱 기술과 로봇 운동제어, 운동계획기술, 자기 위치추정기술 등이 있습니다. 로봇의 감각계 센서에는 아래 표 2와 같은 다양한 디바이스들이 활용됩니다. (표 2) 대표적인 로봇 센서 및 기능 명칭 설명 터치센서 물리적 접촉이 검출 압력센서 압력 측정 적외선센서 적외선으로 거리 측정 초음파센서 초음파를 이용한 거리 측저 위치센서 위치 검출(GPS 등) 속도센서 이동 속도나 회전 속도 검출 가속도센서 가속도 검출 광센서 명암 등의 측정 카메라 명암 검출, 로봇 비전 (표 2)에서 터치센서는 .. 2023. 6. 9. 에이전트와 강화학습 (2) - 소프트웨어 에이전트 2. 소프트웨어 에이전트 소프트웨어 에이전트(agent)는 상태를 가진 에이전트가 외부와 상호작용하면서 상태의 변화를 반복하는 소프트웨어입니다. 에이전트 기술은 인공지능, 분산처리, 이동 컴퓨팅, 네트워크 프로토콜, 미들웨어, 객체지향 기술 등 다양한 기술들이 포함된 소프트웨어입니다. 소프트웨어 에이전트(agent)의 종류로는 분산 환경에서 상호 협력을 통해 작업을 수행하는 컴퓨터 프로그램인 다중 에이전트 시스템(Multi Agent System), 네트워크 에이전트 또는 순회 에이전트로 불리며 프로그램 자체가 네트워크를 돌아다니며 수행하는 모바일 에이전트(Mobile Agent), 사용자의 작업을 돕는 형태의 프로그램인 보조 에이전트(Assistant Agent), 사용자가 컴퓨터 시스템을 쉽게 사용할.. 2023. 6. 9. 에이전트와 강화학습 (1) - 에이전트와 셀룰러 오토마타 이번에는 상태(status;)를 가지고 있고 환경과 상호작용하는 에이전트(agent)에 관해 알아봅니다. 에이전트는 사전적으로는 대리인 또는 대행인이란 뜻이지만, 컴퓨터 분야에서의 에이전트(agent)란 사람대신 업무를 처리하는 지능적인 소프트웨어 또는 하드웨어(로봇)를 의미하며 정보를 알아서 찾아주는 검색엔진과 검색로봇 등이 대표적인 예입니다. 에이전트는 실체가 없는 소프트웨어 에이전트와 실체가 있는 에이전트인 몸체를 가진 로봇 등으로 구분됩니다. 이런 에이전트의 개념들에 대해 알아보고 에이전트의 학습 방법인 강화학습에 대해 공부하겠습니다. 1. 에이전트와 셀룰러 오토마타(CA; Cellular Automata) 1.1 에이전트(agent) 에이전트(agent)는 상태(status)를 가지고 있고 환경.. 2023. 6. 8. 이미지 인식기술의 응용 여기서는 이미지 인식기술의 응용 분야로 문자인식, 얼굴인식, 유사 이미지 검색에 관해 알아봅니다. 1. 문자인식 문자인식은 대상 이미지에 포함된 문자를 읽어오는 기술로, OCR(Optical Character Reader)로 실용화되었습니다. OCR은 인쇄 문자인지 손으로 쓴 문자인지에 따라 구분됩니다. 손으로 쓴 문자인식은 종이에 기록한 정적인 문자 정보를 대상으로 하는 경우와 펜의 움직임과 같은 동적인 정보를 이용하는 온라인 문자인식의 경우로 분류되는데, 동적인 정보를 이용하는 기술은 OCR과는 다른 기술입니다. 템플릿 매칭(template matching)은 문자인식의 단순한 한 가지 방식입니다. 인식 대상인 템플릿을 준비해서 대상 이미지와 계산한 후 유사도가 가장 높은 문자를 인식 결과로 합니다... 2023. 6. 7. 이전 1 2 3 4 다음 728x90
