인공지능

지능의 탄생

(지능의 탄생, 2017)

신경세포는 크게 세 종류로 나뉜다. 감각신경세포 sensory neuron는 빛, 공기 움직임 등 외부 자극을 전기적 신호로 변환. 운동신경세포 motor neuron는 근육의 수축 내지 이완을 위해 전기적 신호 전달. 중간신경세포 interneuron 감각신경세포와 운동신경세포를 연결. 인간을 포함한 모든 동물의 의사결정이란 이렇게 세 가지 종류의 신경세포를 조합함으로써 외부로부터 들어오는 자극에 대해서 적절한 형태의 행동을 유도하는 과정이라 볼 수 있다.

기억률

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참여적 학습방법 Participatory Teaching Method 일때 평균기억률이 훨씬 더 높다. (메모 독서법, 2019)

(source)

독일의 심리학자 에빙 하우스 Hermann Ebbinghaus의 망각 곡선. 원래는 보유 곡선 retention curve라고 불렀다. 초반에는 급격하게 잊어버리지만 시간이 지날수록 점점 잊어먹는 속도가 느려져서 결국에는 거의 잊어먹지 않는 장기 기억이 된다. (나무위키)

(나무위키)

꾸준한 재학습으로 망각 속도를 느리게할 수 있다.

역사

  • 퍼지이론fuzzy theory: 1965년 버클리의 자데(L.A. Zedeh)가 퍼지집합(fuzzy set) 논문에서 소개. 불분명한 상태, 모호한 상태를 참 혹은 거짓의 이진 논리에서 벗어난 다치성으로 표현하는 논리 개념(위키피디어). 규칙 기반 기술.
  • 생성 시스템Production System: 1970년대 초반 CMU의 뉴웰과 사이먼(Newell, Simon)이 현대의 규칙 기반 전문가 시스템의 기초가 된 생성 시스템 모델 제안
  • 전문가 시스템 Expert System: 지식 베이스 시스템이라고도 하며, 생성 시스템의 하나로 특정 분야에 대한 전문 지식을 정리하고 표현하여 활용

탐색

상태공간 State Space

문제 해결 (Problem Solving) 은 다양한 문제 상태로 구성된 문제 공간 (problem space) 의 탐색 (Search) 으로 흔히 설명된다.

상태공간 그래프의 암시적인 implicit 표현의 세 가지 기본 요소

  1. 시작 노드의 표현(출발 상태들의 조합)
  2. 하나의 상태를 나타내는 표현을 어떤 행동에 대한 결과 상태를 나타내는 표현으로 바꿔주는 함수, 연산자 operator(연산자들의 조합)
  3. 목표 조건 goal condition(목표 상태의 조합)

(State Space)

크게 두 종류의 탐색 방법이 있다.

  1. 무정보 uniformed or blind 탐색: 목표까지의 경로를 찾는 데 있어서 탐색공간의 어떤 한 부분을 다른 부분에 비해 선호할 만한 판단 근거가 없는 경우에 사용하는 방법
  2. 경험적 heuristic 탐색: 탐색을 한 부분에 집중시킬 수 있도록 해주는 그 문제 고유의 정보가 있는 경우에 사용하는 방법 (Nils J.Nilsson 1998)

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