인공지능의 개요

인공지능 다음 개요는 인공지능의 전반적 개요를 제공한다. **인공지능(Artificial intelligence, AI)**이라 함은 기계나 소프트웨어에 의해 표출되는 지능이다. 지능적 행위를 할 수 있는 컴퓨터와 컴퓨터 소프트웨어를 만드는 방법을 연구하는 자연 계열의 이름이기도 하다. limit=2
# 인공지능의 유형
* 지능 형태 ** 합성 지능 - 가짜가 아닌, 시뮬레이트되지 않은, 인간이 만든 실질적인 지능 * 테크놀로지 유형 ** 컴퓨팅 유형 *** 일부 지능적 기능을 하는 컴퓨터 시스템 ** 이머징 기술 * 분야: ** 학문 ** 과학의 분기 *** 응용과학의 분기 **** 컴퓨터 과학의 분기
# 인공지능의 종류
* 약한 AI(weak AI, 좁은 AI/narrow AI) – 지각이 없는 기계 지능. 일반적으로 폭이 좁은 업무에 초점을 둠.(좁은 AI/narrow AI) * 강한 AI / 인공 일반 지능(strong AI, artificial general intelligence, AGI) – (가설적) 하나의 특정한 문제가 아닌 모든 문제에 지능을 적용할 수 있는 기계로서 일반적으로 "적어도 일반인만큼 똑똑한"을 의미한다. 추후의 잠재적 생성은 기술적 특이점으로 거론되며 세계재앙위험을 구성한다. * 초지능 – (Superintelligence, 가설적) 가장 밝고 가장 재능이 많은 인심을 초월하는 인공지능. 반복적인 자가 개선으로 인해 초지능은 인공 일반 지능 만들기의 빠른 산출물이 될 것으로 예견된다.
# 인공지능의 분기

## 접근에 따라
* 심볼릭 AI(Symbolic AI) – 디지털 컴퓨터가 1950년대 중순에 가능해졌을 때 AI 연구는 인간지능이 기호 처리(symbolic manipulation)로 감소될 가능성을 탐구하기 시작했다. * 해석적 AI(Interpretational AI) - 단어 등의 입력을 사용하여 자연어 내에서 기술하기 위해 사용되는 단어인 사물의 추상적 표현을 식별한다.(꼭 사물이 아니더라도 특징이나 행위도 포함) ** GOFAI(Good Old Fashioned AI) – * 인공지능 – ** 초기 사이버네틱스와 뇌 시뮬레이션 – ** 행위 기반 AI – *** 포섭 아키텍처(Subsumption architecture) – ** 누벨 AI(Nouvelle AI) – ** 소프트 컴퓨팅 – *** 계산적 창의(Computational creativity) – *** 기계 학습 **** 신경망(Neural network) – ***** 하이브리드 신경망 – ***** 순환 신경망 – ***** 퍼셉트론 **** 서포트 벡터 머신(SVM) *** 퍼지 시스템 – *** 진화 연산: **** 진화 알고리즘 – ***** 유전 알고리즘 – ***** Differential evolution **** 메타휴리스틱과 떼 지능 ***** 개미 집단 최적화(Ant colony optimization) ***** 입자 집단 최적화(Particle swarm optimization) **** BELBIC(Brain Emotional Learning Based Intelligent Controller) – *** 확률 방식: **** 베이즈 네트워크 **** 은닉 마르코프 모형 **** 칼만 필터 *** 혼돈 이론 * 통계 AI(Statistical AI) –
## 애플리케이션에 따라
인공지능의 애플리케이션 – * 인공적 창의(Artificial Creativity) – * 인공생명 – * 자동화 계획 및 스케줄링 – * 자동화된 추론 – * 자동화 – * 자동 표적 인식(Automatic target recognition) – * 생체 모방 컴퓨팅(Biologically inspired computing) – * 컴퓨터 오디션(Computer Audition) – ** 음성 인식 – ** 화자 인식 – * 컴퓨터 비전(개요) – ** 디지털 화상 처리 – ** 인텔리전트 단어 인식(Intelligent word recognition) – ** 물체 인식(Object recognition) – ** 광학 마크 인식 – *** 필기 인식 – *** 광학 문자 인식 – **** 자동 번호판 인식(Automatic number plate recognition) – ** 안면 인식 – *** 침묵의 언어 인터페이스(Silent speech interface) – * 진단 (인공지능) – * 전문가 시스템 – ** 의사결정 지원 시스템 – *** 임상 의사결정 지원 시스템 – * 게임 인공지능 – ** 비디오 게임 봇 – ** 인공지능 AI – *** 컴퓨터 체스 – *** 컴퓨터 바둑 – ** 제너럴 게임 플레잉(General game playing, GGP) – ** 제너럴 비디오 게임 플레잉(General video game playing) – ** 게임 이론 – * 하이브리드 지능형 시스템 – * 지능형 에이전트 – ** 에이전트 구조(Agent architecture) – *** 인지적 구조(Cognitive architecture) – * 인텔리전트 컨트롤(Intelligent control) – * 지식 경영 – ** 콘셉트 마이닝 – *** 데이터 마이닝 – *** 텍스트 마이닝 – *** 프로세스 마이닝 – ** 이메일 스팸 필터링 – ** 정보 추출 – *** 행동 인식(Activity recognition) – *** 이미지 검색(Image retrieval) – **** 자동 이미지 주석(Automatic image annotation) – *** 개체명 추출(Named-entity extraction) – **** 대용어 해소(Coreference resolution) – **** 개체명 인식 – **** 관계 추출 – **** 용어 추출 – ** 지식 표현 – ** 시맨틱 웹 – * 기계 학습 – ** Constrained Conditional Model(CCM) – ** 딥 러닝 – ** 신경 모델링 분야(Neural modeling field) – * 자연어 처리 (개요) – ** 챗봇 – ** 언어 인식 – ** 자연어 사용자 인터페이스 – ** 자연어 이해 – ** 기계 번역 – *** 통계적 의미론(Statistical semantics) – ** 질의 응답 – ** 의미 중심 번역(Semantic translation) – * 비선형 제어이론 – * 패턴 인식 – ** 광학 문자 인식 – ** 필기 인식 – ** 음성 인식 – ** 안면 인식 – * 로봇공학 – ** 행위 기반 로봇공학 – ** 인식 – ** 사이버네틱스 – ** 발달 로봇공학(Developmental robotics) – ** 후성적 로봇공학(Epigenetic robotics) – ** 진화 로봇공학(Evolutionary robotics) – * Speech generating device – * 전략적 기획(Strategic planning) – * 차량 인프라 통합(Vehicle infrastructure integration) – * 버추얼 인텔리전스(Virtual Intelligence) – * 가상현실 –
# 차기 AI 디자인 요소
* 행동 선택(Action selection) – * 감성 컴퓨팅 – * AI 상자(AI box) – * AI-완전 – * 알고리즘 확률(Algorithmic probability) – * 인고지능 시스템 통합(Artificial intelligence systems integration) - * 자동화된 추론 – * 자율 컴퓨팅 – * 자율 네트워킹(Autonomic Networking) – * 후방 추론 – * 베이즈 네트워크 – * 생체 모방 컴퓨팅(:en:Bio-inspired computing) – ** 인공면역체계(Artificial immune system) – * 블랙보드 시스템 – * 챗봇 – * 콤보스 메소드(Combs method) – * 상식적 추론(Commonsense reasoning) – * 계산 유머(Computational humor) – * 컴퓨터를 이용한 증명 – * 개념 의존 이론(Conceptual dependency theory) – * 다윈 머신 – * 서술논리(Description logic) – * 사고범위 문제 – * 게임 이론 – * Grammar systems theory – * 인포매틱스 – * 인텔리전트 컨트롤 – * 키넥트 – * LIDA – * 수단-목표 분석(Means-ends analysis) – * 모라벡의 역설(Moravec's paradox) – * 음악과 인공지능 – * Ordered weighted averaging aggregation operator – * PEAS – Performance, Environment, Actuators, Sensors * 퍼셉트(Percept) – * 지각 컴퓨팅(Perceptual Computing) – * 규칙 기반 시스템(Rule-based system) – * 셀프 매니지먼트 – * 소프트 컴퓨팅 – * 소프트웨어 에이전트 – ** 지능형 에이전트 / 합리적 에이전트(Rational agent) – *** 자동화 에이전트(Autonomous agent) – *** 자동화 계획 및 스케줄링 *** 제어 시스템 **** 계층적 제어 시스템 **** 네트워크 제어 시스템(Networked control system) *** 분산 인공지능(Distributed artificial intelligence) – *** 멀티 에이전트 시스템 – *** 모니터링 및 감시 에이전트(Monitoring and Surveillance Agents) ** 체화된 행위자(Embodied agent) – ** Situated AI * 서스만 이상(Sussman anomaly) – * 웻웨어 –
# AI 프로젝트
인공지능 프로젝트 목록 * 인공수학자(Automated Mathematician, 1977) – * Allen(로봇의 하나, 1980년대 말) – * 오픈 마인드 커먼 센스(Open Mind Common Sense, 1999 - ) – * 마인드픽셀(Mindpixel, 2000–2005) – * CALO(Cognitive Assistant that Learns and Organizes, 2003–2008) – * 블루 브레인 프로젝트(2005–현재) - 포유류 동물을 분자 수준으로까지 역공학함으로써 합성뇌를 만드는 시도. * 딥마인드 (2011) – * 휴먼 브레인 프로젝트(Human Brain Project, 2013–현재) - * IBM 왓슨 그룹 (2014–현재) - 왓슨 위주로 만들어진 사업체
## 참고 자료
* url-status=live
# 추가 문헌
* *Artificial Intelligence: Where Do We Go From Here? url=https://web.archive.org/web/20190522122133/http://theinnovationscout.com/artificial-intelligence-where-do-we-go-from-here/*