인공지능과 전문가 시스템

목차

* 목 차 *

1장. 서 론

2장. 인공지능의 개념과 역사
1.인공지능의 역사
2. 지능
3. 인공지능의 개념

3장. 인공지능의 활용분야
1.자연어처리 시스템
2. 로보틱스
3. 영상인식시스템
4. 전문가시스템
5. 신경망
6. 사례기준 추론 시스템
7. 퍼지 이론
8. 유전적 프로그래밍
9. 가상현실

4장. 전문가시스템과 신경망이론
1. 전문가시스템
2. 신경망 이론

5장. 인공지능의 문제점과 대응

6장. 인공지능의 향후전망

* 참고문헌*

-한글97-

본문내용

지각기능을 컴퓨터처리하기 위해서는 그 처리과정의 규명에 따라 처리알고리즘을 발견하여, 그것을 처리하는 컴퓨터를 발명해야 한다. 그러나 현재 암중모색 중에 있는 인간의 지식과 지각처리 과정의 알고리즘화 혹은 그것의 발견은 기대는 할 수 있지만 장담하기 어려운 일이다. 이와 같은 점들이 현재의 인공지능 연구의 기술적 한계다. 다행히 남아있는 선택의 길이 있다. 알고리즘 정의에 따른 기호조작이 아닌 알고리즘의 개입이 없는 패턴조작의 방법이다. 이것이 구체적 개념과 기술로 전개되어 미래의 컴퓨터 개념으로 각광을 받고 있는 신경망이란 새로운 접근 방법이 시도되고 있다.
이것은 인간의 뇌세포의 연결을 흉내낸 인공적인 신경망을 구축함으로써 인간의 두뇌활동을 컴퓨터에 이식시키려는 연구이다. 신경망이란 여러 개의 처리단위를 연결시킨 것을 말한다, 처리단위는 각각이 입력, 처리, 출력을 할 수 있는 단위를 말한다. 각 처리단위의 처리결과는 연결을 통해서 다른 처리단위에 전달될 수도 있다. 처리단위는 하드웨어상의 마이크로 프로세서일 수도 있고 소프트웨어상의 모듈일 수도 있다. 신경망을 이용한 컴퓨터는 많이 개발되었지만 실제로 쓰이는 것은 몇 개 되지 않으며, 그것도 대부분 일반 컴퓨터상에 소프트웨어적으로 신경망을 구현한 것이 대부분이다. 그리고 인간의 뇌세포는 수십억 개인데 비해서 신경망 컴퓨터의 처리단위는 많아야 수천 개에 그치고 있다.
신경망이 인공지능분야에 각광을 받는 이유는 신경망은 학습을 할 수 있기 때문이다. 처리단위의 활동은 입력의 수와 연결되어 다른 처리단위의 활동에 의해 결정된다. 따라서 신경망에 있어 지식은 처리단위간의 연결형태와 연결의 가중치로 표현된다. 신경망은 학습기간 동안 여러 번의 입력과 출력을 반복하면서, 올바른 결론을 이끌어 낸 연결은 정화시키고(가중치를 높이고), 그렇지 않은 연결은 약화시키면서(가중치를 줄이고) 스스로 학습해 나간다.
신경망 컴퓨터는 손으로 쓴 문자의 인식과 같은 패턴인식(pattern recognition)을 필요로 하는 시스템에 응용가능하다. 신경망의 큰 약점은 신경망의 원리상 어떤 결론을 가져오게 된 이유를 설명할 수 없다는 점이다. 이점이 신경망의 이용을 제안하고 있으며, 이 때문에 전문가 시스템이 결합된 형태로 많이 이용되고 있다.
6장. 인공지능의 향후 전망
1956년 처음으로 인공지능이란 용어가 사용되고 초기 단순한 시스템의 응용에 성공한 학자들은 곧 인간의 지능에 버금가는 컴퓨터 시스템을 만들 낼 것처럼 고양되었으나 40여 년이 지난 현재에도 컴퓨터시스템은 인간의 지능에 근접하지 못하고 있다. 앞으로 가까운 미래에 가능하리라는 보장은 더욱더 없다. 그러나 컴퓨터 기술의 급격한 발달과 함께 인공지능 연구의 지평은 계속적으로 확장되고 있다. 최근 시도된 인간과 컴퓨터와의 체스게임에서 여러번의 시도 끝에 마침내 컴퓨터 시스템이 세계체스대회 우승자를 이겼다는 보도가 있다. 더욱 중요한 것은 그 과정에서 학자들은 인간의 지능 또는 학습에 관해 과거보다 깊은 통찰을 보유하게 되었고 획득된 지식과 경험을 타분야에 활용할 수 있게 되었다는 사실이다.
인공지능의 기술은 과연 앞으로 어떻게 전개될까? 아무도 장담을 할 수 없을 것이다. 인간과 똑같은 컴퓨터를 만들어낼수 있는가 하는 문제는 보편화되지는 않았지만 시도하고 있는 중이다. 우리가 컴퓨터를 이용하는 가장 큰 이유중의 하나가 보다 효과적이고 효율적인 의사결정을 위해서라는 것을 감안한다면 의사결정 지원시스템과 인공지능기술의 통합을 예상해볼 수 있다. 즉, 의사결정지원 시스템의 목적이 인간이 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터와 모델을 활용해 의사결정의 판단근거를 제공해 주는 데 있고 전문가 시스템 같은 인공지능 시스템이 인간이 제공해주는 자료를 근거로 의사결정 자체를 제안해 준다고 하면 스스로 의사결정 판단의 근거를 찾아 스스로 결정하고 그 결과를 사용자에게 제공해 주는 시스템은 그 다음 순서가 될 것이다. 실제로 의사결정지원 시스템과 전문가 시스템을 통합한 지능적 의사결정지원 시스템(intelligent decision support systems)이 상용화되기 시작했는데 이 추세는 더욱 활발해질 것으로 보인다.
또 다른 추세는 두 가지 이상의 인공지능기술을 혼합하는 혼합지능 시스템(hybrid intelligent systems)의 확산이다. 예를 든다면, 신경망과 전문가시스템의 결합이다. 전문가시스템은 전문가 기술과 지식을 이식시키는데 많은 노력과 비용을 수반한다. 만일 신경망처럼 시스템이 스스로 배운다면 그 비용과 시간이 크게 절약될 것이다. 또는 신경망과 유전적 프로그램이 통합될 때 비록 인공신경망이 잘못된 패턴을 인식한다고 하더라도 유전적 프로그래밍은 진화적인 추론을 통해 그릇된 방안은 도태시키고 좋은 방법을 찾아낼 수 있을 것이다.
인공지능의 활용은 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 한 가지 추가하고 싶은 것은 그간 전문가시스템 위주로 진행되었던 인공지능기술의 활용이 최근에는 강력한 컴퓨터시스템 출현과 함께 신경망 부야로 빠르게 확산되고 있다는 점이다. 이제 인공지능기술은 우리 옆에 이미 다가와 있으며 매우 빠른 속도로 변화되고 있다. 이들이 인간과 사회에 대해 지니고 있는 의미와 기회에 대해 비전을 갖고 대처해 나가야 할 것으로 생각된다.
* 참고 문헌 *
ㆍ『지식관리론』 문봉진, 서창교 공역 정보M&B, 1999
ㆍ『인공지능의 개념 및 응용』 도용태, 김일곤, 김종완, 박창현- 희중당, 1997
ㆍ『영상인식』 김희승 -생능출판사, 1998
ㆍ『논리형 언어 프롤로그와 자연어처리』 김길준 외- 홍진출판사, 1996
ㆍ『경영정보시스템』 이상문 - 형설출판사, 1999
ㆍ http://www.aistudy.co.kr "STUDY ARTIFICIAL INTELLIGENCE"
ㆍ http://105.co.kr "매일 웹 신문"
ㆍ http://ai.kongju.ac.kr "공주대학교 인공지능 연구실"
ㆍ http://ai.lab.cc "명지대학교 정보통신공학과 인공지능연구실"
· http://ail.konkuk.ac.kr "건국대학교 인공지능 연구실"

키워드

로보스틱,   가상현실,   신경망이론