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1. 지능과 인공지능
1.1. 지능의 정의
지능이란 추론, 합리적인 생각, 판단, 의견을 내릴 수 있는 능력을 말한다. 지능의 정의는 오랫동안 학자들 사이에서 논의되어왔지만, 그 개념을 명확히 규정하기는 쉽지 않다. 지능은 매우 복잡하고 다양한 요소들로 구성된 개념이기 때문이다.
대표적인 지능의 정의를 살펴보면, 지능은 "새로운 상황에 적응하고 문제를 해결할 수 있는 능력"이라고 볼 수 있다. 이러한 능력에는 학습, 추론, 지각, 이해 등의 인지 능력이 포함된다. 또한 지능은 환경에 대한 적응력과 반응 능력을 포함하며, 창의성과 상상력 등의 고차원적 능력도 지능의 범주에 속한다.
지능은 인간에게서 가장 두드러지게 나타나지만, 동물들에게서도 관찰된다. 예를 들어 개는 학습능력과 문제해결력을 보이는 반면, 돌은 이러한 능력이 없다. 이처럼 지능은 살아있는 생명체에게서만 나타나는 특징이라고 할 수 있다.
한편, 인공지능 분야에서는 지능의 개념을 기계 시스템에 적용하고자 한다. 기계가 인간처럼 추론하고 판단할 수 있다면 이를 인공지능이라고 볼 수 있다. 따라서 인공지능의 핵심은 사람의 지능을 모방하고 구현하는 것이라고 할 수 있다.
1.2. 인공지능의 개념
인공지능이란 인간의 지적 능력, 특히 학습, 추론, 지각, 문제 해결 등의 능력을 컴퓨터 시스템에 구현하고자 하는 기술 분야이다."인공지능의 개념은 컴퓨터가 인간의 지적 능력을 모방하여 지능적으로 행동할 수 있다는 것이다. 이를 위해 인간의 뇌 구조와 사고 과정을 연구하고, 이를 컴퓨터로 구현하고자 한다.
초기의 인공지능 개념은 1950년대에 등장하였다. 이 때 튜링(Alan Turing)이 제안한 "thinking machine"이라는 개념이 인공지능의 시작점이 되었다. 튜링은 기계가 사고할 수 있는지를 평가하는 "튜링 테스트"를 제안하였는데, 이는 인간과 기계를 구별할 수 없을 정도로 기계가 지능적으로 행동하는지를 판단하는 것이다.
이후 인공지능 분야는 놀라운 발전을 거듭해 왔다. 전문가 시스템, 신경망, 기계학습 등 다양한 접근 방식이 등장하였고, 2010년대 들어서는 딥러닝 기술의 발전으로 인공지능이 급격한 성장을 이루어왔다. 현재 인공지능은 이미지 인식, 자연어 처리, 게임 플레이, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 인간을 능가하는 수준에 도달하고 있다."
1.3. 인공지능의 발전사
인공지능의 발전사는 짧은 역사 속에 다양한 변화와 발전을 거듭해왔다. 인공지능이라는 용어는 1956년 다트머스 회의에서 공식적으로 탄생했으며, 이후 약 30년간 인공지능 기술이 발전하고 많은 기대를 모았던 시기를 "인공지능의 황금기"라고 부른다.
그러나 1970년대 말부터 기대에 못 미치는 성과와 한계가 발견되면서 "인공지능의 겨울"이라고 불리는 침체기가 찾아왔다. 당시 인공지능 기술의 핵심이었던 전문가 시스템과 신경망 기술에 중대한 한계가 드러났기 때문이다. 전문가 시스템의 경우 방대한 지식을 모두 다루기 어려웠고, 신경망 기술은 계산 능력과 데이터의 한계로 인해 뚜렷한 성과를 내지 못했다.
이후 컴퓨팅 능력의 지속적인 발전과 머신러닝 기술의 발전으로 인공지능은 다시 주목받기 시작했다. 특히 2010년대 이후 딥러닝 기술이 등장하면서 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 거두기 시작했다. 알파고의 등장은 인공지능이 사람을 능가할 수 있음을 보여주는 역사적인 사건이었다.
오늘날 인공지능은 더욱 다양한 분야로 확장되고 있으며, 기술과 함께 윤리적 문제, 일자리 대체 등 사회적 파장에 대한 논의 또한 활발히 이루어지고 있다. 인공지능은 과거와 달리 기술적 한계를 극복하며 발전을 거듭하고 있으며, 앞으로 어떤 방향으로 나아갈지 귀추가 주목되고 있다.
2. 지식 표현과 전문가 시스템
2.1. 지식 표현의 중요성
지식 표현의 중요성은 인공지능 분야에서 핵심적인 과제이다. 사람의 지식과 경험을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 표현하는 것이 지식 표현의 목적이다. 사람의 지식은 매우 방대하고 복잡한 형태로 존재하지만, 컴퓨터가 이해할 수 있도록 적절히 표현하는 것이 중요하다.
지식 표현을 위해서는 먼저 데이터와 정보, 지식의 차이를 이해해야 한다. 데이터는 재료로서의 무엇이며, 이것이 처리되어 나온 것이 정보이다. 정보가 어떤 다른 처리의 입력으로 들어가면 다시 데이터가 된다. 그리고 잘 조직된 정보의 덩어리가 지식이다. 따라서 컴퓨터가 다루어야 할 것은 데이터가 아니라 지식이다.
인간의 지식을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 나타내는 과정을 지식 표현이라고 한다. 지식은 개념들 간의 관계로 이루어져 있으므로, 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 표현해야 한다. 대표적인 지식 표현 방법으로는 의미망, 규칙, 스크립트, 프레임 등이 있다.
의미망은 개념들 사이의 관계를 그래프로 나타내는 방식이다. 노드는 개념을, 링크는 개념 간의 관계를 표현한다. 규칙은 "IF-THEN" 형태로 지식을 표현하는 방법으로, 쉽게 다루고 자주 사용된다. 스크립트와 프레임은 상황이나 대상에 대한 지식을 표현하는 방법이다.
이렇게 표현된 지식은 전문가 시스템에서 활용된다. 전문가 시스템은 특정 분야의 전문가 수준의 지식을 가진 컴퓨터 프로그램이다. 전문가의 지식을 규칙 기반으로 표현하고, 이를 활용하여 문제를 해결한다. 전문가 시스템은 1980년대에 크게 발전했으며, 의료, 화학, 광업 등의 분야에서 많은 성과를 거두었다.
지식 표현의 중요성은 인공지능 발전에 있어 핵심적이다. 사람의 복잡한 지식과 경험을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 적절히 나타내는 것이 필요하기 때문이다. 이를 통해 인공지능 시스템은 사람 수준의 추론과 문제 해결 능력을 갖출 수 있게 된다.
2.2. 규칙 기반 전문가 시스템
규칙 기반 전문가 시스템은 특정 분야의 전문가가 보유한 지식과 경험을 컴퓨터 프로그램으로 구현한 시스템이다. 이는 사람의 지식과 경험을 데이터와 규칙의 형태로 표현하여 컴퓨터가 이를 처리하고 추론할 수 있도록 한다.
전문가 시스템은 인간 전문가와 유사하게 문제를 해결하기 위해 지식베이스와 추론 엔진을 활용한다. 지식베이스에는 해당 분야의 사실과 규칙이 저장되며, 추론 엔진은 이를 이용하여 새로운 결론을 도출한다. 이러한 방식으로 전문가 시스템은 특정 문제 영역에서 사람 전문가 수준의 성능을 발휘할 수 있다.
대표적인 규칙 기반 전문가 시스템으로는 의료 진단 분야의 MYCIN, 화학 구조 분석 분야의 DENDRAL, 광물 탐사 분야의 PROSPECTOR 등이 있다. 이들 시스템은 전문가의 ...
