모두의 인공지능 강의 정리

소개글

모두의 인공지능 2022학년도 1학기 강의
1강부터 12강까지 정리한 내용입니다 (10포인트 기준 14페이지)

다만 교수님이 말하시는 내용을 되도록 그대로 적으려고 했기 때문에 깔끔하게 정리되어 있진 않아 보통 정리본 가격보다 싸게 올려요 (최저 가격으로 올려요)
하지만 충분히 시험 풀 때나 다시 되짚어 볼 때, 내용 이해하는 데에는 도움이 될 거예요

목차

1. 1주차: 인공지능은 인문학이다!
2. 2주차: 내 이상형은 기계!
3. 3주차: 바둑, 다음 수는 어딜까?
4. 4주차: 지식, 네가 뭘 알아?
5. 5주차: 뇌 세포가 카톡을!
6. 6주차: 배워서 남 주자!
7. 7주차: 인공지능이 노벨상을!
8. 8주차: 엄마는 고등어를 좋아해!
9. 9주차: 모두 거짓말을 한다!
10. 10주차: 이 영화 보세요!
11. 11주차: 개미의 길 찾기!
12. 12주차: 발가락이 닮았네!

본문내용

이미테이션 게임 (튜링 테스트). 인공지능과의 소개팅
기계는 생각할 수 있는가. (인공지능이라는 용어 전에 thinking machine 존재. 지능이 있다 하면 제일 먼저 생각하는 게 생각.) 생각할 수 있는지 어떻게 파악할까에 대한 테스트. 질문하는 사람 C가 A, B와 쪽지를 주고받으며, 즉 상대가 누군지 알 수 없는 상태에서, 대화를 나누어 A 또는 B 중 누가 사람이고 누가 컴퓨터인지 구분해야 한다. 이러한 게임에서 C를 속일 수 있다면 컴퓨터가 생각이란 걸 할 수 있다고 보자는 제안. 통과하면 thinking ability가 있는 것.

<중 략>

중국어 방과 영어만 할 수 있는 사람은 다르다. 하드웨어 자체는 지능을 가졌다고 할 수 없지만 시스템은 가졌다고 봐야 함. 중국어 방을 주장한 사람은 사고실험을 통해 영어만 할 수 있는 사람은 중국어를 모른다고 주장한다. 시스템 응답 역시 그것에 동의하지만, 시스템 전체, 즉, 중국어 방은 중국어를 이해한다고 주장한다. 이는 사람의 언어 능력이 뇌에서 비롯되지만, 뇌 안의 뉴런이 언어를 이해하지 못하는 상황과 잘 비교된다. 사람의 뇌는 뉴런이라는 CPU 수백억 개의 네트워크, 즉, 신경망이다.

<중 략>

하나의 뉴런은 외부로부터 여러 개의 신호를 받아들인 후 나름의 계산을 하는데 그 첫 번째 과정이 가중치 합(X). 입력값과 가중치를 곱해서 (가중치를 부여) 다 더함 그 다음 단계는 활성함수. 보통은 가중치 합을 그대로 내보내지 않고 활성함수를 거쳐서 내보냄 추가로 알아야 할 개념이 바이어스 bias 입력. 뉴런은 다른 뉴런으로부터의 신호 이외에 별도로 또 신호를 받아들임 이 값은 변하지 않는 값(뉴런 고유의 값) 얘도 가중치가 존재. 얘까지도 가중치 곱해서 더해줘야 함 그게 다른 뉴런으로 보내는 출력식, 하나의 뉴런은 하나의 값만 내보낸다. 하나의 값을 여러 개의 뉴런을 보내는 것, 그렇지만 동일한 값을 보냈을 때 어떤 값으로 받아들일지는 다음 뉴런이 정하는 것

참고 자료

없음