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인공지능의 부활: 1980년대 이후 기계학습 기술의 발전기계학습 기술은 지난 수십 년간 지속적으로 발전해왔습니다. 특히 2010년대 이후 딥러닝 기술의 발전으로 인해 큰 진전을 이루었습니다. 1950년대부터 기계학습 연구가 시작되었으며, 선형 회귀, 의사결정 트리, 서포트 벡터 머신 등의 전통적인 기계학습 알고리즘이 개발되었습니다. 이 시기에는 데이터와 컴퓨팅 파워의 한계로 인해 실용적인 응용이 어려웠습니다. 2010년대 들어 GPU 성능 향상과 대규모 데이터 확보로 딥러닝 기술이 급속도로 발전하기 시작했습니다. 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이며 인공지능 기술을 주도하고 있습니다. 최근에는 새로운 딥러닝 알고리즘 개발과 더불어 GPU, TPU 등 고성능 하드웨어의 발전으로 기계학습 기.. 2024. 6. 3.
인공지능의 발전과 침체: 1960-70년대 기호주의와 연결주의의 대립인공지능(AI) 연구에는 기호주의와 연결주의라는 두 가지 상반된 접근법이 존재합니다. 기호주의(Symbolism)는 인간의 지식과 추론 과정을 기호와 규칙으로 표현하고 컴퓨터에 구현하는 것을 목표로 합니다. 논리학자들은 이러한 기호주의 접근법을 통해 인간의 지적 능력을 체계적으로 모델링하고자 했습니다. 그들은 인간의 마음을 계산 가능한 기호 처리 체계로 간주했습니다. 대표적인 기호주의 AI 시스템으로는 의사의 진단 및 치료 과정을 기호와 규칙으로 모델링한 MYCIN이 있습니다. 반면 연결주의(Connectionism)는 인간 두뇌의 신경세포 작동 방식을 모방하여 컴퓨터를 학습시키는 접근법입니다. 연결주의자들은 인간의 마음을 복잡한 신경망의 작동 체계로 간주합니다. 대표적인 연결주.. 2024. 5. 29.
인공지능의 태동: 1950년대 초기 연구 튜링 테스트와 인공지능의 정의튜링 테스트는 영국의 수학자 앨런 튜링이 1950년에 제안한 인공지능 평가 방법입니다. 이 테스트는 기계가 인간과 얼마나 유사하게 대화할 수 있는지를 평가하여 기계의 지능을 판단하는 것이 핵심 아이디어입니다. 튜링 테스트의 진행 방식은 다음과 같습니다. 평가자는 컴퓨터와 사람 사이의 대화를 구분하려 시도합니다. 만약 평가자가 컴퓨터와 사람을 구분하지 못한다면, 그 컴퓨터는 튜링 테스트에 합격한 것으로 간주됩니다. 이는 기계가 인간과 구분할 수 없을 정도로 지능적인 행동을 보여주었다는 것을 의미합니다.튜링 테스트는 기계의 지능을 평가하는 대표적인 방법이지만, 실제 구현에는 많은 어려움이 있습니다. 예를 들어 대화 내용만으로 인간과 기계를 구분하기는 쉽지 않으며, 기계가 인간의.. 2024. 5. 28.
고대 철학자들의 인공지능 개념 탐구 플라톤의 이데아론과 인공지능플라톤은 현실 세계 외에 이데아라는 이상적인 세계가 존재한다고 주장했습니다. 그에 따르면 이데아는 완전하고 영원한 진리의 원형이며, 현실 세계의 사물들은 이데아의 불완전한 모방에 불과합니다. 이러한 플라톤의 이데아론은 인공지능 연구에서 지식 표현과 추론 과정을 설명하는 데 활용되었습니다. 인공지능 시스템은 현실 세계의 정보를 추상화하여 이상적인 지식 표현을 구축하는데, 이는 플라톤의 이데아론과 유사한 개념으로 볼 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식 AI 모델은 현실 세계의 이미지 데이터를 분석하여 객체, 텍스처, 색상 등의 이상적인 특징을 학습합니다. 이렇게 학습된 지식 표현은 새로운 이미지를 인식하고 분류하는 데 활용됩니다. 이는 플라톤이 말한 이데아와 현실 세계의 관계와.. 2024. 5. 27.