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[[분류:인공지능]] ;Artificial intelligence, AI ;인간의 인지, 추론, 학습의 사고과정에 필요한 능력을 컴퓨터 시스템을 통해 구현함으로써 문제를 해결할 수 있는 기술 == 인공지능의 유형 == {| class="wikitable" |- ! 유형 !! 설명 !! 예시 |- | 약 인공지능 (ANI: Artificial Narrow Intelligence) || 주어진 조건 아래서만 작동 가능 || * 구글 알파고 * IBM 왓슨 * 카네기멜론대 딥블루 |- | 강 인공지능 (AGI: Artificial General Intelligence) || 인간과 같은 사고가 가능한 인공지능 || * 아이언맨 자비스, HER 사만다 * 비서 로봇 |- | 초 인공지능 (ASI: Artificial Super Intelligence) || 모든 영역에서 인간을 뛰어넘는 인공지능 || * 어벤저스의 비전 * 터미네이터 스카이넷 |} == 인공지능의 역사 == [[파일:ABriefHistoryofAI.png]] * [[인공 신경망]] * [[XOR 문제]] ** 퍼셉트론 모델로는 간단한 XOR 문제를 풀 수 없음이 증명됨 * [[다층 퍼셉트론|다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)]] ** XOR 문제를 해결하기 위해선 다층 퍼셉트론 모델이 필요하지만, 학습시킬 수 있는 방법이 없음(1969) ** 약 20년간 1차 AI 겨울 * [[역전파|역전파(Backpropagation)]] ** 최종 계산된 결과를 통해 가중치를 역으로 계산해내는 기법 개발되어 다층 퍼셉트론 문제 해결(1986) * [[기울기 소실 문제|기울기 소실 문제(Vanishing Gradient Problem)]] ** 역전파로 간단한 XOR 문제는 해결 가능하지만, 레이어가 많아질 경우 가중치 계산이 불가능해 지는 문제 발견 ** 약 15년간 2차 AI 겨울 * 다층 퍼셉트론 모델이 아닌 [[SVM]] 등의 다른 메커니즘 출현 * [[ReLU]]의 적용으로 기울시 소실 문제를 해결하고, [[딥 러닝]] 등장 * 2016년에 알파고가 이세돌에게 바둑 승리 == 인공지능의 분류 == [[파일:인공지능.png]] === [[머신러닝]]과 [[딥러닝]] === * [[머신러닝|머신러닝(Machine Learning)]] ** 협의적: 컴퓨터가 다량의 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 통계적인 결과를 도출하는 인공지능 ** 광의적: 인공지능의 하위 개념이지만, 컴퓨터로 연구하는 대부분의 인공지능을 포함 ** ex) [[SVM]] * [[딥러닝|딥러닝(Deep Learning)]] ** 협의적: 역전파의 기울기 소실 문제를 해결해 깊은 다층 레이어 학습을 가능하게 한 머신러닝 ** 광의적: 인간의 뇌와 흡사하게 구현한 신경망 알고리즘을 적용하여 보다 빠르고 효율적으로 학습하는 인공지능 ** ex) [[CNN]], [[RNN]] == [[인공지능 윤리]] == * [[아실로마 인공지능 원칙]] * [[G20 인공지능 원칙]]
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