인공지능시스템

인공지능시스템

- 인간의 정신적인 모델을 실세계의 모델로 구현한 것.   - 시스템인식 문제와 시스템의 자동화 문제 고려해야 함.   - 지식을 획득하여 내부의 표현 방법에 의해 표현하여 저장하고 인터페이스를 통해 처리 결과를 사용자에게 보여주는 시스템.

 

인간의 뇌의 구조를 컴퓨터로 모델화 할 때 고려해야 할 사항

1. 지식의 정의 문제      - 지식의 획득, 정의, 이해 등의 문제를 먼저 정의   2. 지식의 표현 문제      - 지식의 의미 표현 및 분할 문제 등을 정의   3. 지식의 조작 문제      - 지식 추론, 제어 전략, 불확실한 자료의 처리 문제, 학습 및 추론 방법등에 관해서도 정의.   4. 모델의 정당성     - 이 인공지능 시스템이 과연 최적인가? 아니면 그저 그러한가? 아니면 조금 나은가? 정도 등의 문제를 판단하여 적용성 여부 결       정.

 

인공지능 시스템의 4대요소

1. 사용자   2. HCI 시스템   3. 추론엔진   4. 지식베이스(RB + DB)

 

인공지능 시스템이 적당한 영역

1. 어떤 절차적인 알고리즘이 존재하지 않고 휴리스틱한 방법만이 사용 가능한 영역.   2. 소수의 전문가가 존재하여 희소성이 있어서 필요하나 대중적이지 못한 영역.   3. 주어진 데이터가 불확실성을 내포한 경우에 적당.   4. 진단, 추론, 예측 시스템 등.   5. 지식이 정형적이어서 융통적이지 못할 때.

 

인공지능 적용시 고려할 문제

1. 과연 이 영역에 인공지능 기법을 도입하면 적당한가?   2. 인공지능 시스템이 과연 실세계의 시스템을 잘 모델화 하고 있는가?   3. 이 시스템은 진정한 인공지능 시스템인가?   4. 적용한 인공지능 시스템은 효율적인가?

 

결론적으로 인공지능 시스템은 만능이 아니고 인간의 정신적인 작용을 컴퓨터로 모델화 하여 좀더 효율성을 높이고 자동화하자는 의도에서 개발된 시스템이기 때문에 이러한 목적에 부합될 경우 적용이 합리적이나 그렇지 못할 경우에는 오히려 비효율적이 될 수 있다.