인공지능의 연구 분야

2-1 요소 기술

탐색(search)

• 문제의 답이 될 수 있는 것들의 집합을 공간으로 간주하고, 문제에 대한 최적해를 찾기 위해 공간을 체계적으로 찾는 것

지식 표현(Knowledge Representation)

• 컴퓨터를 이용해 문제를 해결하거나 심층적인 추론에 사용할 수 있도록 인간의 지식을 효과적으로 표현하는 방법

추론(Inference)

• 가정(Hypothesis)이나 전제(Premise)로 부터 결론을 도출하는 것
• 전향 추론 / 후향 추론

학습(Learning)

• 경험을 통해 같은 문제나 유사한 문제를 더 잘 해결할 수 있도록 시스템의 구조나 파라미터를 바꾸는 것
• 지도 학습 / 비지도 학습 / 강화 학습

딥러닝

• 인공 신경망을 활용하는 개념으로, 여러 계층의 신경망을 구성해 학습을 효과적으로 수행하는 것
• 인공 신경망을 여러 층 쌓아 모델을 만들고 학습해 원하는 결과를 얻는 방법
• 자동 음성 인식, 영상 인식, NLP, 약물 발견, 독성학, 고객 관계 처리 등 분야에서 활용

계획 수립(Planning)

• 현상태에서 목표 상태에 도달하기 위해 수행해야 하는 일련의 행동 순서를 찾는 것

2-2 응용 분야

전문가 시스템(Expert System)

• 특정 문제 영역에 대해 전문가 수준의 해법을 제공하고자 하는 시스템
• '지식을 표현하는 부분' / '지식을 추론하는 부분'
• 규칙 기반 시스템

데이터 마이닝(Data Mining)

• 특정 목표를 갖고 수집된 데이터로부터 유용한 지식을 추출하는 것
• 데이터 안에 숨겨진 의미 추출

패턴 인식(Pattern Recognition)

• 데이터에 있는 패턴이나 규칙성을 찾는 것
• 문자 인식 / 음성 인식 / 영상 인식 / 신호 인식

자연어 처리(NPL)

• 사람이 사용하는 일반 언어로 작성된 문서의 문장을 분석해 의미를 파악하는 분야

컴퓨터 비전(Computer Vision)

• 컴퓨터를 이용해 시각 기능을 지닌 기계 장치를 만드는 분야
• 컴퓨터 비전 처리 3단계2) 특징 추출 단계
• 3) 정보 분석 및 해석 단계
• 1) 영상 처리 단계 (전처리)

음성 인식

• 음성을 입력받아 문장으로 변환하는 것

로보틱스

• 로봇과 관련된 기술 분야
• 기계 공학, 센서 공학, 마이크로 일렉트로닉스, 인공지능 기술 종합 활용

에이전트

• 사용자에게 위임받은 일을 자율적으로 수행하는 시스템
• 반응형 / 숙고형 / 학습

2-3 인공지능 적용 사례

IBM 왓슨

• 자연어로 주어진 질문에 답변하는 인공지능 시스템

자율주행 자동차(Autonomous Car)

• 1단계: 차선 유지, 자동 크루즈, 자동 주차 등 운전자 보조
• 2단계: 특정 조건에서의 자율주행 가능 / 운전자가 주목해야 하는 자동화 수준
• 3단계: 조건부 자율주행 수준
• 4단계: 고도 자동화
• 5단계: 완전 자동화

로봇 분야

• 2006년 미국의 보스턴 다이내믹스 군사용 로봇 빅독 개발
• 2015년 카이스트에서 개발된 휴보

클라우드 서버 서비스

• 스마트폰으로 사진 찍으면 장소 검색, 관련 정보 제시

기계 번역 서비스 확대

• 구글 번역 / 네이버 파파고

딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 기술 발전

• 영상 분류(Image Classification): 사진 속 객체 종류 판단
• 객체 인식(Object Recognition), 객체 위치 검출(Object Localization): 사진 속 객체 종류와 영역 식별
• 의미적 영역 분할(Semantic Segmentation): 영상 속 객체 윤곽 식별, 종류 결정
• 초해상도 복원(Superresolution Restoration): 저해상도 영상을 고해상도로 복원

2-4 인공지능의 영향

• 인공지능의 적용이 금융 및 법률 분야, 언론 분야로 확대
• 사생활 침해와 인간의 존엄성에 대한 새로운 도전
• 군사 분야에서 살상용 자율 무기 체계(LAWS) 도입 가속화
• 의료 분야에서 생명의 존업성에 대한 문제 대두

 

 

 

 

※ 해당 내용은 <인공지능 바이블>의 내용을 토대로 학습하며 정리한 내용입니다.