인공지능: 두 판 사이의 차이
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** 협의적: 컴퓨터가 다량의 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 통계적인 결과를 도출하는 인공지능 | ** 협의적: 컴퓨터가 다량의 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 통계적인 결과를 도출하는 인공지능 | ||
** 광의적: 인공지능의 하위 개념이지만, 컴퓨터로 연구하는 대부분의 인공지능을 포함 | ** 광의적: 인공지능의 하위 개념이지만, 컴퓨터로 연구하는 대부분의 인공지능을 포함 | ||
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** 협의적: 역전파의 기울기 소실 문제를 해결해 깊은 다층 레이어 학습을 가능하게 한 머신러닝 | ** 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 | ** 광의적: 인간의 뇌와 흡사하게 구현한 신경망 알고리즘을 적용하여 보다 빠르고 효율적으로 학습하는 인공지능 | ||
** ex) [[CNN]], [[RNN]] | |||
== [[인공지능 윤리]] == | == [[인공지능 윤리]] == | ||
* [[아실로마 인공지능 원칙]] | * [[아실로마 인공지능 원칙]] | ||
* [[G20 인공지능 원칙]] | * [[G20 인공지능 원칙]] | ||
2020년 1월 1일 (수) 19:10 판
- Artificial intelligence, AI
- 인간의 인지, 추론, 학습의 사고과정에 필요한 능력을 컴퓨터 시스템을 통해 구현함으로써 문제를 해결할 수 있는 기술
인공지능의 유형
| 유형 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 약 인공지능
(ANI: Artificial Narrow Intelligence) |
주어진 조건 아래서만 작동 가능 |
|
| 강 인공지능
(AGI: Artificial General Intelligence) |
인간과 같은 사고가 가능한 인공지능 |
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| 초 인공지능
(ASI: Artificial Super Intelligence) |
모든 영역에서 인간을 뛰어넘는 인공지능 |
|
인공지능의 역사
인공지능의 분류
머신러닝과 딥러닝
- 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(Deep Learning)
