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 이론의 발전 2. 2 인공지능의 탄생 ( 1952 - 1956 ) 2. 2. 1 인공두뇌학과 초기 신경 네트워크 2. 2. 2 튜링 테스트 2. 2. 3 게임 인공지능 2. 2. 4 상징 추론과 논리 이론 2. 2. 5 다트머스 컨퍼런스 1956년 : AI의 탄생 2. 3 황금기 ( 1956 ~ 1974년 ) 2. 3. 1 작업들 2. 3. 1. 1 탐색 추리 2. 3. 1. 2
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. 역사적으로, 인공지능 연구는 두 개의 부류 - - 깔끔이 ( Neats ) 와 지저분이 ( Scruffies ) - - 로 나눌 수 있다. 깔끔이는 우리가 전통적 혹은 기호적 ( symbolic ) 인공지능 연구라고 부르는 분야로서, 일반적으로 추상적인 개념에 대한 기호적 연산과 전문가 시스템 ( expert systems ) 에 사용된 방법론을 가르친다. 이와 상반된 영역을 우리는 지저분이 ( Scruffies ) 또는 연결주의자 ( connectionist ) 라 부르는데, 시스템을 구축하여 지능을 구현 / 진화시키려고 시도하고, 특정 임무를 완수하기 위해 규칙적인 디자인을 하기보다는 자동화된 프로세스에 의해서 지능을 향상시키는 방식이다. 가장 대표적인 예로 신경망 ( neural network ) 이 있다. 이 두 가지 접근법은 인공지능 역사의 매우 초창기부터 함께 했다. 1960년대와 1970년대를
Russell & Norvig 2003, pp. 27, 55 ↑ This is how the most widely accepted textbooks of the 21st century define 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 & Norvig 2003, p. 28 ↑ For the new state of the art in AI based speech recognition, see The Economist ( 2007 ) ↑ " AI - inspired systems were already
2001년에는 기계가 인간과 유사하거나 또는 인간의 용량을 뛰어넘는 지능을 가진 존재가 되었을 것이라고 상상했다. 그들이 만든 HAL 9000이라는 캐릭터는 2001년에 이러한 기계가 존재할 거라고 믿는 많은 AI 연구자들의 공유된 믿음을 기반으로 만들어졌다. [ 136 ] Marvin Minsky는 " 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 중인 연구 프로그램들이 있다. 인공지능과 4차 산업혁명 [ 편집 ] 세계는
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. 언어 [ 편집 ] 이 부분의 본문은 인공지능을 위한 프로그래밍 언어 목록입니다. 유명인사 [ 편집 ] 지능적 기계 [ 편집 ] 다양한 종류의 지능적 프로그램이 있다. 이들 중 몇 가지 예를 들면 다음과 같다. 알파고 - 바둑 인공지능이다. ( 이세돌과 대국하였다 ) Watson - IBM에서 만든 인공지능으로, 종류가 다양하며 의학, 금융, 방송 등에 쓰인다. The Start Project - 영어로 된 질문에 답변하는 웹 기반 시스템이다. Cyc - 실세계와 논리적 추론 능력에 관련된 광범위한 상식으로 구성된 지식기반 시스템. ALICE - 사용자와 대화를 주고받을 수 있는 프로그램. Alan - 사용자와 대화를 주고받을 수 있는 프로그램. ELIZA - 1970년대에 개발된
에 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 튜링의 계산 이론은 어떤 형태의 계산도 디지털로 나타낼 수 있음을 보였다. 이런 여러 밀접한 연관에서, 인공두뇌의 전자적 구축에 대한 아이디어가 나온 것이다. [ 8 ] 월터의 거북이 로봇이 이 아이디어를 중요하게 포함한 연구의 예이다. 이 기계는 컴퓨터를 사용하지 않고 아날로그 회로를 이용했지만, 디지털의 전자적, 상징적 추리를 보여주기엔 충분했다. [ 9 ] 월터 피츠 ( Walter Pitts ) 와 워런 매컬러 ( Warren Sturgis McCulloch ) 는 인공 신경망에 기인한 네트워크를 분석하고 그들이 어떻게 간단한 논리적 기능을 하는지 보여주었다. 그들은 후에 신경 네트워크 [ 10 ] 라 부르는 기술을 첫번째로 연구한 사람이다. 피츠와 매컬러는
연구 프로젝트 관리국 ) 과 일본의 5세대 컴퓨터 프로젝트에 의해서 1980년대 인공지능 연구는 엄청난 연구 기금을 지원 받을 수 있었다. 몇몇 인공지능 선각자들이 거둔 주목할 만한 결과에도 불구하고, 즉각적인 결과를 산출하는 데 실패하게 된다. 이것은 1980년대 후반 인공지능 연구 기금에 대한 대폭적인 삭감을 초래하였고, 인공지능 연구의 침체기를 뜻하는 인공지능의 겨울을 가져왔다. 1990년대, 많은 인공지능 연구가들은 좀 더 구체적인 목적아래 기계 학습, 로보틱스, 컴퓨터 비전과 같은 인공지능과 관련된 하위 영역으로 이동하였고, 순수한 인공지능에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되고 있다. 인공지능 기술의 실용적인 응용 [ 편집 ] 인공지능의 궁극적인 목표인 인간과 같은 지능의 개발이 어려움을 겪자, 다양한 응용 분야가 나타나게 되었다. 대표적인 예가 LISP나 Prolog와 같은 언어인데, 애초에 인공지능 연구를 위해 만들어졌으나 지금에 와서는 인공지능과 관련이 없는 분야에서도 사용되고 있다. 해커 문화도 인공지능 연구실에서 만들어졌는데, 이 중에서도 다양한 시기에 매카시, 민스키, 페퍼트, 위노그라드 ( SHRDLU를 만든 뒤에 인공지능을 포기했다 ) 와 같은 유명인의 모태가 된 MIT 인공지능 연구소가 유명하
& Norvig 2003, pp. 15, 940, Moravec 1988, p. 3, Cordeschi & 2002 Chap. 5. ↑ McCorduck 2004, pp. 5157, 8894, Crevier 1993, p. 30, Russell & Norvig 2003, p. 1516, Cordeschi & 2002 Chap. 5 and see also Pitts & McCullough 1943 ↑ McCorduck 2004, p. 102, Crevier 1993, pp. 3435 and Russell & Norvig 2003, p. 17 ↑ McCorduck 2004, pp. 7072, Crevier 1993, p. 2225, Russell & Norvig 2003, pp. 23 and 948, Haugeland 1985, pp. 69, Cordeschi 2002, pp. 170176. See also Turing 1950 ↑ Norvig & Russell ( 2003, p. 948 ) claim that Turing answered all the major objections to AI that have been offered in the years since the paper appeared. ↑ See " A Brief History of Computing " at AlanTuring. net. ↑ Schaeffer, Jon
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 있다. [ 7 ] 인공지능 연구에 바탕을 둔 실질적인 작업이 결실을 거둠에 따라, 인공지능을 지지하는 사람들은 인공지능의 업적을 깎아내리기 위해 인공지능에 반대하는 사람들이 예전에는'지능적'인 일이라고 주장하던 컴퓨터 체스나 음성인식 등과 같은 작업에 대해 말을 바꾸고 있다고 비난하였다. 그들은 이와 같이 연구 목표를 옮기는 작업은'지능'을'인간은 할 수 있지만, 기계는 할 수 없는 어떤 것'으로 정의하는 역할을 한다고 지적하였다. ( E. T. Jaynes에 따르면 ) 존 폰 노이만은 이미 이를 예측하였는데, 1948년에 기계가 생각하는 것은 불가능하다는
이에 대한 토론은 시간이 흐름에 따라'가능성'보다는'의도'에 점점 초점을 맞추게 되었다. 이러한 초점의 이동은 휴고 더개리스 ( Hugo de Garis ) 와 케빈 워릭 ( Kevin Warwick ) 에 의해 제기된 " Cosmist " ( 반대말은 " Terran " ) 논쟁에 의해 이루어졌다. 더개리스에 따르면 Cosmist란 더욱 지능적인 종족을 인간의 후계종으로 만들어내기위해 노력한다. 이와 같은 논쟁의 발생은'의도'의 문제가 초기 사색가들인 " against " 들에게 많은 영향을 끼쳤음을 암시한다 [ 모호한 표현 ]. 흥미로운 윤리적 문제를 제기하는 이슈들은 다음과 같다. 우리가 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 포함시켜
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.