인공지능 레포트(머신러닝 딥러닝 AI의 철학공학적 견해)

소개글

인공지능 레포트(머신러닝 딥러닝 AI의 철학공학적 견해)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. AI 관련동향
1) AI란 무엇인가
1.1) 머신러닝 1.2) 딥러닝
2) AI발전과정

2. AI의 현재와 미래
1) 현재사회에서의 AI
2) 미래사회에서의 AI

3. AI와 관련된 윤리적/철학적 문제

4. 공학도로서 보는 AI

5. 참고문헌

본문내용

두었다. < Decision Tree Algorithm > 비지도학습(Unsupervised Learning)이란 다량의 정보들을 주어준 뒤 인공지능이 스스로그것들의 분포를 추론하여 서로 연관된 것들끼리 그룹화를 한 뒤에 새로운 정보가 들어왔을 때 그 새로운 정보가 어느 곳에 소속이 되는 지에 대해 알려주는 학습이다. 이 기술에서 사용되는 알고리즘으로는 K-Means Method, EM Algorithm, Density-Based Method 등이있다. 예를들어 EM알고리즘의 경우 입력된 정보들의 분포를 분석하여 다음과 같이 그룹화(Clustering)을 통하여 미리 주어진 데이터를 학습한다. 강화학습(Reinforcement Learning)이란 데이터를 미리 주지 않고 각각의 결정들에 따라보상(Reward, 여기서는 알고리즘상에서의 +, -)을 주며 보상들의 합이 제일 높게 되도록학습하는 것을 의미한다. 현재 AI의 기술중 가장 유망한 기술로 각광받고 있다. 이 학습이사용하는 알고리즘은 Q-Learning이란 것을 사용한다. 이 알고리즘을 통해 주어진 값에 대해 각 과정의 결과마다 보상을 다르게 하여 학습을 시킬 경우 처음에 나왔던 보상보다더 큰 보상이 다음과정에서 나온다면 그 과정이 나오게 된 선택과정들을 선택하는 것이고껏보다 더 높은 보상값이 나온다면 그 과정을 선택하는 식으로 각각의 학습 시도마다나오는 보상값이 더 큰 것을 선택하며 강화된다고하여 강화학습이라 한다. 예를 들어벽돌깨기게임에 이 강화학습모델을 적용시켜 실행하였을 때 초기에는 벽돌을 몇 개 깨지못하지만 시간이 흐를수록 이 모델은 스스로 어떻게 음직여야지 높은 점수를 얻는 지학습하게 되고 마지막에는 요령까지 슥듭하여 한번에 여러개의 벽돌을 깨는 방법까지 익히게된다. 또 다른 예로는 알파고제로인데 이 알파고제로는 초기 알파고(이세돌을 이겼던 AI)와의100번의 대전에서 100번 모두 이기는데 이 알파고 제로는 강화학습을 통해 초기에 기보를입력하였던 알파고와 달리 초기에 주어진 기보가 없이 학습을 하였다.1.2) 딥러닝 딥러닝이란 신경망을 이용하여 입력되는 값의 속성을 분석하여 그 입력되는 값이어떤 것인지 인식을 하도록 하는 학습이다. 예를 들어 어떤 이미지가 주어졌을 때그 이미지가 자동차인지 비행기인지 사람인지 분석하기를 위해서는 여러 가지 특징들을잡아내어 인식을 하여야 하는데 이 여러 가지 특징을 잡기위해서는 병렬적인 처리방법을필요로한다. 이를 위하여 신경망이 도입이 되었고 신경망들을 여러개로 연결하여 인식을 할 수 있게 해주는 것이 딥러닝방법이다. 딥러닝을 통하여 사물인식, 음성인식, 필기인식 등우리 생활과 밀접한 곳에서 많이 쓰이게 된다. 심지어 본인이 자주사용하는 계산기 앱인’photomath’또한 필기로 입력한 수학식을 카메라를 통해 촐영을 하게되면 앱에서 인식을하여 스스로 결과를 계산해준다. 단순한 사칙연산뿐만이 아니라 대학수준의 수학까지 인식을 해주는 데 이 앱또한 인공지능의 알고리즘을 사용하여 만들어졌다. 딥러닝의 기술에는 대표적으로 CNN과 RNN등이 있다. CNN의 경우 이미지 등을 인식하는 데 사용되는 기술이며 RNN의 경우 언어인식을 위해 사용되는 알고리즘이다. < 딥러닝 CNN 알고리즘 >2) AI 발전과정 AI의 생각은 50년대부터 시작이 되었다. 50년대 IBM등 컴퓨터의 대표업계들에서 checker Program 등을 개발을 하였는데 이 프로그램에는 다양한 물리적인 심볼들을 갖고있는데 이 것들은 충분히 지능적인 역할을 할 수 있겠다고 당시 생각을 하였지만지식들과 기술의 부족으로 그것을 인공지능으로 발전시키지는 못하였다. 70년대가 되면서 스탠포드에서 MACIN이라 질병 진단 시스템 등을 발명하며 인공지능이 발전하기 시작하였다. ( 머신러닝 직렬적 연산 ) 80년대가 되면서 AI를 상업적으로 이용하기 시작하였다. DEC의 R1이나 Dupont등이대표적이다. 또한 80년대부터 신경망을 이용한 학습에 대한 아이디어가 생겨나기 시작하며병렬적인 처리를 할 수 있는 모델들에 대한 연구가 시작이 된다. ( 딥러닝 병렬적 연산 ) 90년대가 되면서부터 컴퓨터와 지식들의 발전으로 인공지능분야가 점진적으로 발전하게 되고 2000년이 들어서면서 인공지능(빅데이터, 딥러닝)의 시대가 도래하게 된다. 상기 과정에서 일부 학자들은 인공지능을 지능으로 봐야하는 것인지 아니면 단순한 반복적인기능을 하는 계산기로 봐야하는 지에 논쟁이 이루어졌으며 현시점에서는 UN에서 인공지능과관련뙨 법안까지 발

키워드

인공지능,   인공지능 레포트,   딥러닝