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IT 기술10

인공지능 - 뇌와 신경망 모델 인공지능 - 뇌와 신경망 모델 K-MOOC 인공지능 만들기 뇌와 컴퓨터 1943년 McCulloch & Pitts 는 사람 뇌의 신경세포들이 논리회로의 AND OR NOT 게이트 연산을 수행할 수 있다고 했다 즉 컴퓨터가 뇌처럼 계산하고 문제를 해결할 수 있다고 생각하기 시작했다 컴퓨터 빠르고 상당히 정확하다 (논리소자) 디지털 회로망 (전자 회로망) / 주소기반 메모리 (국지적 / 독립적) 어느 파일에서 어떤 것이 저장이 되어 있는지 꺼내서 사용을 한다 논리 / 산술적 연산 (조작적) 기호로 symbol을 정해 표현을 한 다음, 그것을 조작하여 추론을 한다 중앙집중식 순차 처리 프로그래밍기반 명시적 지식 지식을 넣을 수는 있지만, 학습을 못 하는 것이 단점이다 뇌 부정확하고 속도도 느리다 (신경세포) .. 2023. 1. 11.
인공지능 - 지식 표현 인공지능 - 지식 표현 K-MOOC 인공지능 만들기 상식적 지식 기계가 인간들의 일반 상식을 가지게 할 수 있는지가, 아직 풀리지 않은 숙제이다 인간들에게는 너무나도 당연한 것은 기계들을 추론을 못 할 수 있다 예) 컵이 떨어지면, 컵이 깨진다는 인간들에게는 너무 당연한 것이다. 하지만 로봇은 아직 컵이 떨어지면, 컵이 깨진다는 추론을 못 할 수도 있다 지식 표현의 세 가지 방법 Semantic Network (의미망) 인공지능에서 지식 표현을 위한 그래프 구조 노드와 링크로 구성된 그래프 구조다 위 같은 경우 Jerry가 동물이란 것을 알기 위해, Jerry는 고양이라는 노드로 옮기고, 고양이는 mammal이라는 노드로 옮기고, 그리고 mammal은 동물이다 라는 노드까지 가야, Jerry가 동물이다 .. 2023. 1. 10.
인공지능 - 규칙 기반 시스템 인공지능 - 규칙 기반 시스템 K-MOOC 인공지능 만들기 규칙 기반 시스템 규칙 형태로 된 표현을 써서 어떤 시스템을 모델링 하는 방법 지식 선언적 지식 사실, 문제 절차적 지식 방법, 쇼핑 절차 쇼핑을 할 때에 어떤 것을 살지 고르고, 계산하는 것 도메인 지식 추론의 대상, 구조, 관계 전략적 지식 추론하는 방법 어떤 추론 방법을 적용하는 것이 맞을까? 전문가 시스템 규칙 기반 시스템으로 인공지능 역사에서 산업화가 성공한 예 도메인 영역에서, 지식의 폭을 좁히고, 그 분야의 전문가의 많은 지식을 기계한테 넣는다 기계는 그 지식을 통해 추론을 한 후, 의사결정을 할 수 있도록 한다 Knowledge Base (KB) 지식 베이스 데이터 베이스에, 지식을 데이터화해서, 넣어둔 것 이 지식 (knowled.. 2023. 1. 9.
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) 위에 상자들이 놓여 있다 이것을 인공지능은 논리 언어로 정리를 한다 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 있.. 2023. 1. 5.
인공지능 - 연구 분야 인공지능 - 연구 분야 K-MOOC 인공지능 만들기 인공지능 연구 분야 기능적 분류 지각 (Perception) 환경을 지각하는 능력 인지 (Cognition) 문제에 대해 생각하는 인지 능력 행동 (Action) 문제를 해결하기 위해 행동으로 옮겨 의사결정을 하는 것 과정적 분류 학습 (Learning) 데이터를 가지고 어떻게 학습을 하는가? 추론 (Reasoning), 표상 (Representation) 학습한 데이터를 가지고 어떻게 추론을 해서 문제를 풀 것인가? 탐색 (Search) 다양하고 새로운 문제를 풀면서, 어떤 해결책이 더 좋은지 탐색을 한다 계획 (Planning) 어떻게 탐색해서 목표에 달성할 것인지 계획을 한다 양상적 분류 주변을 이해하기 위해서 시각 (Vision) 능력을 가져야 .. 2023. 1. 4.
인공지능 - 인공지능 패러다임 인공지능 - 인공지능 패러다임 K-MOOC 인공지능 만들기 인공지능 연구 패러다임 지금까지 크게 2가지가 연구가 되었다고 볼 수 있다 기호주의 - 논리규칙 모델 지식기반 고전적인 인공지능 기법이다 사람들의 지식을 로직이나 규칙으로 표현해서 프로그래밍을 하면, 컴퓨터가 알아서 문제를 풀 수 있다 하지만, 사람들도 항상 지식을 잘 모르는 경우도 있거나, 프로그래밍을 하는 것이 어려울 수도 있다. 연결주의 - 뇌신경망 모델 학습기반 기계가 스스로 학습을 유도하는 방법이다 (머신 러닝) 사람의 뇌의 신경망이 연결되어 있는 것처럼, 연결주의 인공지능 기법을 연구하고 있다 지식기반 시스템과 학습기반 시스템 지식기반 시스템 사람들이 아는 규칙을 기계한테 프로그래밍을 해주는 것 학습기반 시스템 머신러닝 : 데이터 또는.. 2023. 1. 3.
인공지능 - 인공지능의 개념과 역사 인공지능 - 인공지능의 개념과 역사 K-MOOC AI (Artificial Intelligance), 인공지능은, 인간처럼 생각하고 행동할 수 있는 기계 사람처럼 행동하고 생각하게 + 합리적으로 행동하고 생각하게 연구를 한다 여기서 기계는 대체적으로 컴퓨터를 뜻한다 그 외에는 소프트웨어 또는 로봇이 될 수 있다 지능이란? 심리학에서는 지능은 새로운 정보, 또는 불확실한 정보 하에서 새로운 문제를 해결하는 능력이다 이러한 능력을 위해서는 문제를 지각해야 하고, 그 문제에 대한 생각을 통해, 해결을 하려는 행동을 해야 한다 인공지능이란? 사람처럼 생각하고 행동하는 기계를 만드는 연구 분야 사람처럼 보고, 듣고, 말하고, 행동하는 기계를 만드는 연구 분야 사람이 하면 지능을 필요로 하는 일을 기계가 할 수 있.. 2023. 1. 2.
월드컵과 IT 기술 - Goal-line Technology ⚽ 월드컵과 IT 기술 - Goal-line Technology ⚽ images from FIFA.com 2010년 남아공 월드컵, 잉글랜드 대 독일전이었다. 잉글랜드가 2대 1로 뒤쳐지고 있을 때, 프랭크 램파드의 슛이 독일 골라인을 넘었다. 하지만 판정은 노골이었다. 동영상을 몇 번을 돌려봐도 골이었다. 그리고 결과는 4 대 1. 독일이 8강을 진출했다. 만약 이 골이 들어갔으면, 결과가 뒤바뀔 수도 있었다. 들어갔다면 2대2로 동점 상황을 만들었을테고, 경기 양상도 잉글랜드 쪽으로 바뀔 수 있었다. 하지만 판정은 골이 아니었고, 잉글랜드는 독일에 무너졌다. 이때는 심판들에게는 IT 기술이 없었다. 오직 심판의 실력과 경험을 가지고 경기를 운영했다. 시청자 입장에서는 다방면 카메라들을 통해 당연히 골.. 2022. 12. 31.
월드컵과 IT 기술 - Video Assistant Referee ⚽ 월드컵과 IT 기술 - Video Assistant Referee ⚽ 매우 주관적인 의견이 있음 images from FIFA.com 2022년, 심판들의 판정을 도우기 위해 반자동 오프사이드 기술을 정식으로 월드컵을 통해 선보였다. 하지만, 그 전에도 피파는 지속적으로 공정한 심판 판정을 위해 몇몇의 기술들을 선보였다. 2018년 러시아 월드컵을 통해 피파는 VAR, 비디오 판독을 선보였다. 솔직히 개인적으로, 이미 우리나라 K리그에서 1년 동안, 먼저 VAR을 사용했기에, VAR 관련해서는 잘 알고 있었다. 말 그대로 VAR은 심판의 판정을 돕기 위해, 영상을 다시 돌려보는 것이다. VAR, 언제, 어떻게 사용될까? VAR은 경기의 상황을 뒤바꿀 수 있는 상황에서 사용이 된다. 즉 모든 상황에서 .. 2022. 12. 30.

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