인공지능 - 논리, 사고, 지식

인공지능 - 논리, 사고, 지식

K-MOOC 인공지능 만들기

 

 

사고, 논리, 지식

 

인공지능이 인간의 사고 과정을 모사하는 방법

• 기호 논리를 이용하여 현실 세계를 모델링 한다
  • 문제와 전제를 기술하는 것
• 논리 규칙을 적용한다. 문제를 추론하고, 결론을 만들어낸다

예시)

null

• 위에 상자들이 놓여 있다
• 이것을 인공지능은 논리 언어로 정리를 한다

null

• 세계 1 같은 경우 순서대로
  • B 상자 위에 비어 있다 (Clear)
  • B는 A 위에 쌓여있다 (On)
  • C 상자 위에는 아무것도 없다 (Clear)
  • A 상자는 땅 위에 있다 (Floor) / C 상자는 땅 위에 있다 (Floor)
• 이처럼, 논리식으로 인공지능은 현실 세계를 표상(representation)한다
• 이러한 논리식을 가지고, 상자들의 움직이는 과정을 추론하고 생각할 수 있다

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기호 논리와 지식 표현

크게 기호 논리로 명제 논리 또는 술어 논리를 사용한다

명제 논리

• 참, 거짓을 평가할 수 있는 문장이다

 

술어 논리

명제 논리를 더 간략화 해서, 더 표현하기 좋게 만들었다

• 상수 (Constant) : 객체, 관계, 함수의 이름을 뜻한다
  • 예시) 위 상자를 논리식으로 표현했을 때
    • 상자 : A, B
    • 위치 : On, Clear, Floor
• 술어 (Predicate) : 참과 거짓을 갖는 관계
  • 예시) On(B, A) - 위에 상자 논리식에서 현실세계 1에, 상자 B가 상자 A 위에 있어 참이다
• 연결자 (Connective) : ⋀, ⋁, ¬ , →
  • 순서대로 and, or, not, 그 다음

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추론의 종류

연역법

• 확실하게 참과 거짓이 정해져 있다
• "A면 B다"
• 즉 A가 참이면, B도 참인 규칙을 찾아낼 수 있는 것이다
• 예) 컴퓨터를 하고 있으면, 무조건 게임을 한다

 

귀납법

• 여러 번의 관측을 통해, 사실로부터 일반적인 규칙이나 지식을 추론하는 것이다
• "A면 B일 수도 있다"
• 규칙을 찾아냈기 때문에, 높은 확률로 A가 참이면 B가 될 수도 있다
• 예) 컴퓨터를 하고 있으면, 게임을 할 수 있는 확률이 높다
  • 하지만 컴퓨터를 하고 있어도, 꼭 게임만 하는 것이 아니다.

 

귀추법

• 진단을 할 때에 쓰는 추론 방법
• 가정을 선택하는 추론의 방법이다.
• "B라는 결과의 원인이 A"라고 추론하는 방식이다
• 예) 게임을 하고 있다
  • 게임을 하고 있으니, 컴퓨터를 하고 있다는 생각을 할 수 있다