분야
hwp1. 인공지능의 정의
2. 인공지능의 방법론
3. 범용성과 강력함
4. 지식기반 시스템 및 자료 기반 시스템 구축
5.전망 및 결론
2. 컴퓨터와 지능 -박승수-
I. 서론
II. 인간사고의 본질
III.인공지능의 본질
IV.인공지능의 계산모형
V.인공지능의 당면과제
3. 인공지능의 철학적 성찰 -이초식-
I. 철학적 성찰에의 요구
II.인공지능의 철학적 배경
III. 인공지능의 비판적 성찰
IV. 기술습득의 단계와 전문가 시스템
V. 인공지능과 철학
민스키는 인공지능을 "사람이 수행했을 때 지능이 필요로 하는 일을 기계에 수행시키고자 하는 학문과 기술"이라고 정의하고 있다. 좀더 구체화하면, 인공지능은 사람이 수행했을 때 지능이 필요로 하는 일인 언어구사 능력, 물체의 식별 능력, 논리적 추론 능력 등의 인간의 지적 능력을 기계가 갖추도록 연구하는 학문과 기술이다.
인공지능이란 지능적 행위를 얼마나 프로그램화할 수 있을가를 연구하는 학문이다. 즉 컴퓨터의 새로운 응용가능성을 추구하는 것을 인공지능이라 할 수 있다.
인공지능은 상황의 인식과 이해, 판단 및 표현을 통하여 융통성 있고, 최적의 해를 제공하는 자동화 시스템을 구축하고자 하는 노력이다.
2. 인공지능의 방법론
많은 학자들이 논리학의 표현력 향상과 논리학을 이용한 상황의 모형화에 연구를 집중하고 있다. 또한 수학적으로 잘 정의된 최적화이론이 인공지능의 방법론으로 자주 쓰인다. 확률적 방법론(불확실한 상황에서의 의사결정을 위한 모형을 제공), 탐색기법(기하급수적으로 증가하는 경우의 수 중에서 최적의 해를 효과적으로 선택), 지식처리형 기법(지식을 표현하고, 이를 이용하여 고도의 판단 능력을 모사), 퍼지논리(양극의 논리학을 극복), 인공신경망(신경 세포의 구조에서 영향), 유전자 알고리듬(종의 번식을 모형화), 혼돈이론 등이 인공지능의 방법론으로 사용되고 있다.
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