문제에 대한 답의 여부를 알기 위해 우선 AI라 불리는 인공지능이 무엇인지에 대해서 알아야 할 것이다
오래 전부터 “기계는 생각할 수 있는가?” 하는 문제는 여러 관점에서 많은 사람들에 의해 논의되어 왔다. 컴퓨터가 처음 출현했을 당시에는 컴퓨터가 인간의 두뇌를 대신할 수 있을 것이라는 희
시스템의 특징은 ① 전문가의 지식으로 구성된 지식 베이스를 사용한다는 점 ② 연역적 추론 ③ 실용성 등을 들 수 있는데 특히 인공지능과 비교한다면 지금까지 인공지능은 일반적인 탐색과 추론 메커니즘에 대한연구가 중심이었다. 즉 일반성이 높은 방법을 안다면 복잡한 문제에서도 적용할 수 있
에이전트의 직접적인 지시나 간섭 없이도 스스로 판단하여 행동 하는 성질
- 능동적으로 작업 수행을 진행
- 에이전트는 수행 동작이나 내부 상태변화 등에 대한 제어권 보유
- 사용자로 하여금 상위단계 목적 (high-level goal)에 집중을 유도
지능 (intelligence)
- 지식 베이스와 추론 능력을 갖추고
하면서 사람이 요구하는 사항을 처리해주는 프로그램”으로 생각한다.
이와 같이 에이전트는 연구하는 사람들마다 서로 다르게 정의하기 때문에 에이 전트를 한마디로 설명하기는 어려운 일이다. 하지만 에이전트에 대한 정의를 연구 분야별로 정리해보면 이 문제는 간단해 질 수 있다 하겠다.
시스템을 쉽게 구축할 수 있는 장점이 있다. 그러나 이러한 접근 방법은 문제 해결에 많은 지식을 필요로 하며 문제의 범위가 주어진 지식의 범위를 조금만 벗어나면 성능이 급속히 저하된다는 단점을 지닌다. 이와 관련하여 지금까지의 인공지능연구를 통해서 얻은 교훈 중의 하나는 컴퓨터로 하여금