인공지능(AI) 시스템의 지식 표현과 추론 (3)

2023.05.16 - [인공지능(AI; Artificial Intelligence)] - 인공지능(AI) 시스템의 지식 표현과 추론 (2)

1.5  개방 세계 가정(Open World Assumption)과 폐쇄 세계 가정(Closed World Assumption)

    의미표현과 추론이 실패했을 때의 대응에 대해서 살펴보겠습니다. 의미 네트워크에서 예를 들어 '데스크톱에는 디스크 장치가 있습니까?'라는 추론을 실행할 경우, 데스크톱이나 그 상위 개념인 PC 또는 그보다 더 상위 개념인 컴퓨터 중 어디를 조사해도 '디스크 장치'에 관한 기술이 없다면 추론은 실패로 끝납니다.

    이 결과의 해석은 두 가지 방법으로 생각할 수 있습니다. 하나는 '추론에 사용된 의미 네트워크에서 기술된 지식은 완벽하지 않고, 기술된 지식 외에 다른 지식이 존재한다'는 것입니다. 이것을 개방 세계 가정(Open World Assumption)이라고 합니다. 개방 세계 가정에 기반을 두면 추론의 실패 원인은 지식 부족이기 때문에 질문에 대한 답은 '모르겠습니다'가 됩니다.

    다른 하나는 추론에 사용한 지식은 완전한 것으로 다른 지식은 존재하지 않는다는 것입니다. 이것을 폐쇄 세계 가정(Closed World Assumption)이라고 합니다. 폐쇄 세계 가정에 따르면 그런 사실 자체가 존재하지 않는 것이 추론 실패의 원인이기 때문에 대답은 '데스크톱에는 디스크 장치가 없다'가 됩니다.

 

    추론의 실패에 대하여 어떤 입장을 취할지는 추론 시스템이 사용하는 지식표현의 양이나 질 또는 추론의 대상이 되는 적용 영역의 성질에  따라 달라질 것입니다. 

 

2. 전문가 시스템(Expert System)

     지식표현과 추론기술을 사용하면 인간의 전문가 활동을 모방한 지식처리 시스템을 구성할 수 있다. 전문가가 지닌 전문 지식과 경험, know-how 등을 컴퓨터에 축적하여 전문가와 동일한 또는 그 이상의 문제해결 능력을 가질 수 있도록 만들어진 시스템을 전문가 시스템(Expert System)이라고 합니다.

2.1 전문가 시스템의 구성

     전문가 시스템은 지식표현의 집합인 지식 베이스(knowledge base)와 지식 베이스를 이용해서 추론을 실행하는 추론 엔진(Inference Engine: 추론 기구) 및 추론 과정을 보유하는 전용 모듈인 작업 기억(Working Memory)으로 구성됩니다. (아래 그림 참조)

 

전문가 시스템의 구성(출처: 컴퓨터인터넷IT용어대사전)

    전문가의 지식을 컴퓨터에 축적하고, 다루어 나가려고 한다면 어떠한 방법으로 하면 좋은가 등을 연구하는 것을 지식 공학이라고 하며, 대화 등의 방법을 통하여 전문가의 지식을 컴퓨터에 체계적으로 수록하고 관리, 수정, 보완함으로써 그 시스템의 효율성을 향상해 나가는 사람을 지식 기술자(knowledge engineer)라고 합니다. 그리고 그 지식을 축적해 놓은 것을 지식 베이스(knowledge base)라고 하는데, 우리가 흔히 말하는 데이터 베이스에 해당되는 개념입니다. 지식 베이스는 추론 엔진(기구)과 완전히 분리되어 있어야 합니다.

    지식 베이스가 완성되면 추론 엔진과 작업 기억(전용 모듈)을 이용한 추론이 가능해집니다. 추론 엔진은 지식 베이스를 참조하면서, 또 작업 기억을 재기록하면서 추론을 진행합니다. 추론에서는 사실에서 결론을 도출하는 전향 추론 외에 전향 추론과 후향 추론이 조합된 하이브리드 추론이 이용됩니다.

 

2.2 전문가 시스템의 구현

    전문가 시스템을 구축할 때은 전용 구축 툴(tool)을 이용하는 것이 효과적입니다. 유명한 구축 툴에 OPS5가 있습니다. OPS5는 생성 규칙을 이용한 지식표현을 다루는 범용 전문가 시스템 구축을 위한 툴입니다. 생성 규칙으로 지식표현을 교환하면서 다양한 분야에 대한 전문가 시스템을 구축할 수 있습니다.

    전문가 시스템에서는 다수의 지식을 이용한 추론을 반복하기 위해 규칙의 조건을 패턴 매칭으로 대조하는 작업이 무수히 반복됩니다. 이 작업을 단순화하면 패턴 매칭 처리가 방대해져서 계산 시간이 많이 소비됩니다. 그래서 보다 실용적인 전문가 시스템의 구축을 위해서는 추론의 고속화가 필요합니다.  고속화 알고리즘으로는 생성 시스템의 RETE 알고리즘이 유명합니다. RETE 알고리즘은  OPS5에도 이용되는 패턴 매칭 알고리즘입니다. 

    RETE 알고리즘에서는 생성 규칙을 트리 구조로 이루어진 내부표현으로 변환해서 과거에 실행한 패턴 매칭의 결과를 보관합니다. 그리고 보관된 과거 패턴 매칭의 상태를 이용하여 불필요한 대조를 피하고 추론을 고속화합니다. 고속화의 대가로 RETE 알고리즘에선 이용하는 내부표현의 용량이 원래의 규칙표현보다 훨씬 많아지기 때문에 대량의 메모리가 요구됩니다. 

 

이상으로 인공지능 시스템에 사용되는 지식 표현과 추론 그리고 이를 이용한 전문가 시스템에 대하여 공부하였습니다. 앞으로는 인공지능의 학습 방법들을 하나씩 공부해보려고 합니다.

 

 

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