[2편] 인공 지능 (AI)의 개념 및 관련된 기술(이론) 용어

목 차

1. 인공 지능 (AI) 개념
2. 인공 지능 (AI) 특이점 (Technological singularity)
3. 퍼지 이론 (Fuzzy Theory)
4. 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms, GAs)
5. 튜링 테스트 (Turing Test)
6. 기계 학습 (ML)과의 통합

 

1. 인공 지능 (AI) 개념

인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인간의 뇌를 모방하여 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램 또는 장치를 말합니다.

인공 지능 (AI)은 인간의 인지 기능을 모방하는 지능 있는 기계를 만드는 다분야에 걸친 분야입니다. 이는 학습, 추론, 문제 해결, 지각 및 자연어 이해와 같은 다양한 능력을 포함하고 있습니다. AI는 기계에 적응하고 문맥을 이해하며 전통적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여하는 데 중점을 둡니다.

 

2. 인공 지능 (AI) 특이점 (Technological singularity)

인공지능(AI)으 미래를 상징하는 용어이며 일반적으로 인공지능이 인간지능을 넘어서는 역사적 기점을 의미합니다.

인공지능(AI) 시스템이 모든 측면에서 인간 지능을 능가하여 반복적인 자기 개선이 가능해지는 가상의 지점을 의미합니다. 이는 기술 발전의 변혁적인 사건으로 종종 묘사되는, 가속화되고 통제할 수 없는 성장의 순간입니다. 특히 기계 학습 및 심층 신경망과 같은 분야에서 AI의 기하급수적인 성장 잠재력에서 비롯되었습니다. AI 시스템이 개선됨에 따라 자체 기능이 향상되어 지능 폭발로 이어지는 눈덩이 효과가 발생할 수 있습니다.

 

3. 퍼지 이론 (Fuzzy Theory)

인간 지능의 언어 및 사고와 관련된 애매함(Fuzziness)을 수리적으로 다룰 수 있도록 해주는 인공지능의 불확실성을 다루기 위한 학문을 말합니다.

의사 결정과 문제 해결의 역동적인 환경에서 전통적인 논리는 종종 불확실성의 복잡성을 포착하는 데 어려움을 겪습니다. 퍼지 이론은 모호함을 인정할 뿐만 아니라 그 속에서도 발전하는 강력한 수학적 틀로 등장합니다. 이 포괄적인 탐구는 퍼지 이론의 핵심 개념과 실제 적용을 탐구하여 실제 시나리오에서의 관련성에 대한 통찰력을 제공합니다.

 

4. 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms, GAs)

가장 적합한 유기체의 특성을 모방하여 전체 설루션을 반복적으로 개선할 수 있는 알고리즘을 말합니다.

끊임없이 진화하는 컴퓨팅 지능 환경에서 유전 알고리즘(GAs)은 문제 해결 및 최적화에 대한 매력적이고 강력한 접근 방식으로 등장합니다. 자연선택과 유전학의 원리에서 영감을 받은 유전자 알고리즘은 자연에서 관찰되는 진화 과정을 모방하여 복잡한 문제에 대한 설루션을 반복적으로 개선합니다. 

 

5. 튜링 테스트 (Turing Test)

인간과 구별할 수 없을 정도의 지적 행동을 표시할 수 있는 기계의 능력을 확인하는 테스트(Imitation game)를 말합니다.

영국의 수학자이자 컴퓨터 과학자인 앨런 튜링(Alan Turing)이 1950년에 제안한 것으로, 인간과 구별할 수 없는 지능적인 행동을 나타내는 기계의 능력을 측정하는 것입니다. 이 테스트는 기계의 자연어 이해 및 대화 능력을 평가하도록 설계되었습니다.

 

6. 기계 학습 (ML)과의 통합

AI와 기계 학습 (ML)의 원활한 통합은 중요한 시너지를 나타냅니다.

ML은 AI의 하위 집합으로 기계를 데이터로부터 자율적으로 학습시켜 프로그래밍 없이도 성능을 지속적으로 향상하는 동적인 프로세스를 의미합니다. 이를 통해 시스템은 시간이 지남에 따라 성능을 개선하고 변화하는 상황에 적응하며 패턴 인식과 데이터 분석을 통해 복잡한 작업을 처리하는 능력을 향상할 수 있습니다.

 

다음 포스팅 [3편]에서는 기계학습의 개념 및 그에 관련된 알고리즘에 관해서 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.