인공지능의 이 분지에서의 증가하는 관심은 무수히 많은 아키텍처들, 설계 방법론들 그리고 많은 툴들, 유틸리티들 그리고 구현들에 의해 동반되는 개발체계들로 꽃피웠다. 오직 최근에서야 비로소 소프트웨어 공학과 관련된 관리 및 개발 아이디어들이 신경망의 구현에 적용되었다; 그러나 소프트웨
지능의 관점에서의 접근이 함께 이루어짐
2. 인공지능의 역사
1) 인공지능의 태동
① 다트머스 컨퍼런스
- 마빈 민스키, 존 매카시, 너새니얼 로체스터, 클로드 섀넌, 등이 참여
- 인공지능 연구 시작
② 신경망의 연구
프랭크 로젠브랫의 퍼셉트론 알고리즘, 홉필드 네트워크 등 동물의 신경계 동
지능의 관점에서의 접근이 함께 이루어짐
2. 인공지능의 역사
1) 인공지능의 태동
① 다트머스 컨퍼런스
- 마빈 민스키, 존 매카시, 너새니얼 로체스터, 클로드 섀넌, 등이 참여
- 인공지능 연구 시작
② 신경망의 연구
프랭크 로젠브랫의 퍼셉트론 알고리즘, 홉필드 네트워크 등 동물의 신경계 동
컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터공학 및 정보기술의 한 분야이며 현재 인간이 컴퓨터보다 더 잘하는 것을 컴퓨터가 묘사하도록 연구하는 분야 라고도 불린다
이러한 인공지능은 태동 당시에는 인간의 단일 신경을 흉내 내는 수준이었지만, 이제는 인간의 신경망을 묘사할 수 있는
공학이나 인지과학(Cognitive Science)에서 다루는 또 다른 거대한 학문 분야이기 때문에 일반적인 인공지능 분류에서는 제외된다. 시각처리와 같은 신경생물학적 원리를 활용한 알고리즘을 예전에는 인간적 사고의 인공지능 형태로 분류하였으나 최근에는 알고리즘과 인지과학은 분리되는 추세이다. 우리