인공지능 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 인공지능 위키백과, 우리 모두의 백과사전. ( 인공 지능에서 넘어옴 ) 둘러보기로 가기 검색하러 가기 인공지능 ( 영어 : artificial intelligence 혹은 machine intelligence ) 은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 뜻한다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 분야를 지칭하기도 한다. [ 1 ] 목차 1 철학적 관점의 인공지능 1. 1 강인공지능 ( strong AI, 범용인공지능, AGI ) 과 약인공지능 ( weak AI ) [ 2 ] 1. 1. 1 강인공지능 ( 범용인공지능 ) 1. 1. 2 강인공지능에 대한 철학적인 주장과 반론 2 역사 2. 1 인공지능 이론
일자리를 잃을 것이 두려웠던 노동자들이 러다이트 ( 기계파괴운동 ) 를 일으켰다. 이와 유사하게, 인공 지능에 의한 4차 산업혁명으로, 많은 사람들이 미래에 일자리를 잃을 것을 우려하고 있다. 한 온라인 설문조사 [ 142 ] 에 따르면, 응답자의 70. 1 % 가 미래에 인공지능에 의해 인간의 직업이 줄어들 것이라고 예상했다. 실험적인 AI 연구 [ 편집 ] 인공지능은 1959년에 MIT AI연구소를 설립한 매카시와 마빈 민스키, 카네기멜론 대학교에 인공지능 연구소를 만든 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼과 같은 개척자들에 의해 1950년도에 실험 학문으로 시작되었다. 이들 모두는 1956년에 매카시, 민스키, IBM의 나단 로체스터 와 클라우드 샤논에 의해 조직되어 열린, 이미 언급된 다트머스 대학의 여름 AI 콘퍼런스에 참가하였다. 역사
유인원을 포함한, 복잡한 인식방법을 가진 동물뿐만 아니라 특히 곤충들 ( 로봇들로 모방하기 쉬운 ) 까지 포함한 동물학으로부터 인공지능 과학은 시작된다. 여러가지 생명체들의 모든 논리구조를 가져온 다는 것은 이론적으로는 가능하지만 수치화, 기계화 한다는 것은 쉬운 일이 아니다. 인공지능 학자는 동물들은 인간들보다 모방하기 쉽다고 주장한다. 그러나 동물의 지능을 만족하는 계산 모델은 없다. 매컬러가 쓴 신경 행동에서 내재적 사고의 논리적 계산 [ 3 ], 튜링의 기계와 지능의 계산 [ 4 ] 그리고 리클라이더의 인간과 컴퓨터의 공생 [ 5 ] 가 기계 지능의 개념에 관한 독창적인 논문들이다. 존 루커스의 지성, 기계, 괴델 [ 6 ] 과 같은 논리학과 철학기반의 기계지능의 가능성을 부인한 초기 논문들도
년에 매카시와 헤이스는 그들의 논문 " 인공지능 관점에서 바라본 철학적인 문제들 " 에서 프레임 문제를 언급하였다. 인공지능의 탄생 ( 1952 - 1956 ) [ 편집 ] 1940년대 후반과 1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제등 다양한 영역의 과학자들에게서 인공적인 두뇌의 가능성이 논의되었다. 1956년에 이르러서, 인공지능이 학문 분야로 들어섰다. 인공두뇌학과 초기 신경 네트워크 [ 편집 ] 생각하는 기계에 대한 초기 연구는 30년대 후기에서부터 50년대 초기의 유행한 아이디어에 영감을 얻은 것이었다. 당시 신경학의 최신 연구는 실제 뇌가 뉴런으로 이루어진 전기적인 네트워크라고 보았다. 위너가 인공두뇌학을 전기적 네트워크의 제어와 안정화로 묘사했으며, 섀넌의 정보 과학은 디지털 신호로 묘사했다. 또
artificial intelligence. See Russell & Norvig 2003, p. 32 and Poole, Mackworth & Goebel 1998, p. 1 ↑ Russell & Norvig 2003, pp. 27, 55 ↑ McCorduck 2004, p. 478 ↑ McCorduck 2004, pp. 486 - 487, Russell & Norvig 2003, pp. 25 - 26 ↑ Russell & Norvig 2003, p. 25 - 26 ↑ McCorduck ( 2004, p. 487 ) : " As I write, AI enjoys a Neat hegemony. " ↑ Pearl 1988 ↑ Russell & Norvig 2003, p. 25 - 26 ↑ See Computer science ( in Applications of artificial intelligence ) ↑ Russell & No
만든 시스템이 지능을 갖추었는지를 판정하는 문제 튜링 테스트 인식 ( Cognition ) 의 문제'왜 이러한 시스템을 구별해야 하는가'라는 문제 인공지능을 정도의 문제로 정의할 수 있는가 이와 같은 시스템들의 자유와 권리 문제 인간이 다른 동물에 비해'영리'한 것과 같은 방식으로 인공지능도 인간에 비해'영리'할 수 있는가 지구상의 어떤 사람보다 더욱 지능적인 시스템을 만드는 문제 이러한 시스템을 만드는 데 있어서 얼마나 많은 안전 장치를 포함시켜야 하는지의 문제 사람의 생각을 대체하기 위해서 얼마만큼의 학습 능력이 필요한지 혹은 ( 전문가 시스템과 같이 ) 그와 같은 학습 능력 없이 주어진 일을 할 수 있는지 단일성의 문제 사람의 일자리와 업무에 미치는 영향. 이 문제는 아마도 자유 무역 체제 하에서 발생하는 문제와 유사할 수도 있다.
는 " 그래서 왜 우린 2001년에 HAL을 얻지 못했나 " 라는 질문을 하였다. [ 137 ] 대부분의 연구자들이 신경망이나 유전자 알고리즘의 상업적 용도의 프로그램을 추구 했던 반면, Minsky는 해답이 방치된 상식 추론과 같이 매우 중심적인 문제에 있다고 믿었다. 반면에 John McCarthy는 여전히 자격문제를 비난하였다. [ 138 ] Ray Kurzweil은 문제는 컴퓨터 성능에 있으며 무어의 법칙을 사용하였을 때 인간 수준의 지능을 가진 기계는 약 2029년에 나올 것이라고 예견하였다. [ 139 ] Jeff Hawkins는 신경망 연구자들이 대뇌 피질의 본질적인 성질을 무시하고 간단한 문제들을 성공적으로 해결하는 간단한 모델을 추구했다고 말했다. [ 140 ] 또한 각각에 대해 많은 설명들이 있으며 이를 대응하는 진행
몇 철학자들은 AI 연구가들에게 강력한 반대를 표했다. 초기 반대자들 중 괴델의 불완선성의 원리에 의해 컴퓨터 프로그램같은 시스템이 실제적으로 정확하게 사람과 같이 행할 수 없다고 주장한 사람은 존 루카스 ( John Lucas ) 이다. [ 65 ] 휴버트 드레이퓨즈 ( Hubert Dreyfus ) 는 60년대의 깨어진 약속을 조롱했고 AI의 가정을 비판했으며, 인간의 추론이 실제적으론 " 상징적 진행 " 이 매우 적게 포함되어 있고 구현적, 본능적, 무의식적인 노하우 [ 66 ] [ 67 ] 에 의해 처리된다고 주장했다. 존 시알리 ( John Searle ) 의 1980년대 제시된 중국인 방 문제는, 실제로 프로그램이 상징들을'이해'할 수 없고 사용할 수 없음을 보여주려고 시도했다. 시알리
자연 언어 인식 시스템. Creatures - 뉴널넷 두뇌와 정교한 생화학에 기반한 유전코드로 생명체를 탄생시키고 진화시키는 컴퓨터 게임. Eurisko - 휴리스틱으로 구성된 문제 해결 언어. 휴리스틱을 어떻게 사용하며 변경해야 할지에 대한 휴리스틱을 포함하고 있다. 1978년 더글러스 레넛이 개발. X - Ray Vision for Surgeons - 매사추세츠 공과대학교 의학 비전 ( MIT Medical vision ) 연구팀이 개발. 심심이 - 한국어로 대화를 주고받을 수 있는 프로그램. 사용자에 의한 학습이 가능하도록 하여 대중적으로 성공했다. 2002년 최정회에 의해 개발. [ 143 ] [ 144 ] 인공지능 연구가 [ 편집 ] 전 세계에는 수많은 인공지능 연구가들이 있다. 여기서는 인공지능 분야에 많은 기여를 한 연구자들을 소개한다. 마빈 민스키 볼프강
자동번역기가 광범위하게 사용되고 있다. 인공신경망이 침입 탐지 시스템에서 컴퓨터 게임까지 다양한 분야에 사용되고 있다. 광학 문자 판독 시스템은 무작위로 생성된 타자 문서를 텍스트 형태로 변환시킬 수 있다. 필기체 인식 시스템이 수백만의 PDA에서 사용되고 있다. 음성 인식 기술은 상업적으로 이용 가능하고 광범위하게 적용되고 있다. 컴퓨터 대수 시스템인 매스매티카나 Macsyma와 같은 시스템들은 흔하게 사용되고 있다. Machine vision 시스템들이 하드웨어 검사나 보안분야와 같은 다양한 산업 현장에서 이용되고 있다. 인공지능 분야와 과학 소설 분야에서는 인공지능 시스템이 인간 전문가의 판단을 대체하리라는 예상이 계속해서 제기되어 왔다. 오늘날에는 몇몇 공학이나 의약 조제 같은 특정 분야에서 전문가 시스템이 인간 전문가의 판단을 보조하거나
인공지능(人工智能) 또는 AI(영어: artificial intelligence, AI)는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나이다. 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술이기도 하다. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념이다. 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것이다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 기술 분야를 지칭하기도 한다.