오늘 걷지 않으면 내일 뛰어야 합니다

인공지능이란?인간의 지능이 필요한 작업을 기계도 할 수 있게 만드는 것을 목표하는 과학이다. 기계가 특정 인지 작업에서 인간 수준의 성과를 낼 수 있으면 지능이 있다고 생각할 수 있다.지능적인 기계를 만들기 위해서는 특정 문제 영역에서 전문가 지식을 획득하고 구성하며,사용할 수 있어야 한다. 보다 지능적인 기계를 위해서는 문제 영역을 충분히 제한해야 한다는 사실을 깨달았기 때문에 범용으로 쓰이는 (지식이 빈약한) 약한 방법에서 특정 분야의 (지식 집중적인) 방법으로 '패러다임 전환' 이 이루어졌다. 이는 한정된 문제 영역에서 인간 전문가 수준의 성능을 보이는 전문가 시스템(컴퓨터 프로그램) 을 개발하도록 했다. 전문가 시스템의 특징은 특정 규칙의..

이제 본격적은 '진화연산' 에 대해 알아보도록 하겠습니다.앞에서도 언급했지만 '진화연산' 은 생물이 환경과 상호작용하면서, 필요한 형질을 획득하는 진화과정의 모의하여 검색과 최적화 혹은 지식 획득 같은 처리하는 것을 말합니다.여기서는 가장 대표적인 '유전 알고리즘' 에 대해서 설명하고 있습니다. '유전 알고리즘' 의 개념을 이해하려면, 몇가지 키워드에 대해 짚고 넘어가야 합니다.유전자, 유전자좌, 유전자 풀, 적응도 함수 등이 있겠습니다. '유전자' 는 우리가 추구하는 최적해의 성질 또는 규격이라고 표현 하겠습니다.'유전자' 는 어떤 값들의 나열된 형태로 표현됩니다. '유전자 좌'란 그 때 '유전자' 를 구성하는 각각의 값에 해당합니다. '유전자 풀'은 여러 종류의 '유전자' 들이 모인 집합을 의미합니다..

이번에 다룰 주제는 유전 학습입니다.유전 학습에 대해 다루기 전에 '랜덤 탐색' 과 '계통적 탐색' 에 대해 집고 넘어갑니다.앞에서 다루었던 '감독 학습' 에서 논리식을 랜덤으로 생성해 평가하고, 최적해를 구하는방식이 '랜덤 탐색' 의 예라고 할 수 있겠습니다.'랜덤 탐색' 은 획득해야 하는 지식의 탐색 범위가 방대하고, 최적의 지식의 존재하는위치가 불분명할 때 효과적입니다. 이와 반대로 탐색 범위가 비교적 명확하고 탐색 방향을 어느정도 알고 있다면,'랜덤 탐색' 보다는 '계통적 탐색' 을 하는 편이 유리합니다. 여기서 '계통적 탐색' 은 탐색 공간을 특정한 순서에 따라 빠짐 없이 조사하는 것을 말합니다. '계통적 탐색' 의 예로는 기본적으로 '횡형탐색', '종형탐색'이 있습니다.좋아 보이는 부분을 우선..