전체 글93 지식표현 - 논리, 의미망, 프레임, 규칙 - 지식은 인공지능에서의 핵심!- 지식표현 연구는 지식을 체계적으로 조직, 저장, 효율적으로 이용하도록 하는 방법의 연구- 문제 영역이나 문제해결의 효율성을 위해 -> 적절한 지식 표현 방법을 선택해야 함.**지식 표현의 종류1. 논리 2. 의미망 3. 프레임 4. 규칙 5.객체지향 표현기법 1. 논리(logic)- 수학, 논리학에서 사용되는 명제논리(~는 ~다) or 서술논리(wff) 사용. //wff(well-formed formular:정형공식)- 장점 : 수학적인 근거를 바탕으로 논리개념을 자연스럽게 표현. 지식의 정형화 영역에 적합. (증명/규칙적이게) 지식의 첨가, 삭제가 용이하고 단순- 단점 : 절차적, 결정적 표현이 어렵. (A야 B해라!) //~는 어떻다. 이런건 잘하지만, 명령은 못해... 2020. 4. 22. 탐색 - 게임트리 탐색, 제약 조건 문제 / 탐색기법의 활용 게임을 위한 탐색- 다수가 상호 배타적인 환경에서 승리하기 위한 경로를 탐색하는 것.- 승리하기 위해선 한 수가 아닌 n 수 앞을 봐야 함! -> 이를 통해 현재 상태의 선택을 결정- 휴리스틱한 기준에 의한 추정치만을 제공1. 말패게임(last-on-loses) //31게임 같은거- 임의의 수의 칩에서 시작하여 1~3개의 칩을 냄. 마지막 칩을 들어낸 사람이 승자.- 4개의 칩인 경우, 탐색트리 - 4k+1개의 칩이 남아있게 되면 이김.- 평가함수 : - 평가함수를 사용한 말패게임 // n = 1, 2, 3 2. 최소최대 탐색법- 최소화자와 최대화자로 구성되어 있다고 가정하고 탐색해 나가는 저략.- 몇 수 앞을 내다보느냐가 탐색의 양을 결정. //탐색의 은 휴리스틱 기법을 이용하여 조절- 최소최대법을 사.. 2020. 3. 27. 탐색 - 경험적기법(언덕등반기법, 최고우선탐색, 빔탐색, A알고리즘, A*알고리즘) 2. 휴리스틱 기법(경험적 기법) //인공지능 탐색 기법- 논리적으로 혹은 수학적으로 증명할 수 없으나 경험이나 직관에 의해 해를 얻을 수 있으리라는 기대를 갖게 하는 어떤 근거에 의한 방법 // 즉, 증명 가능한 알고리즘이 아닌 직관에 의한- 정의하기 힘든 문제 or 맹목적인 기법으로 풀기에는 비현실적인 문제- 인간의 사고형태는 대부분 휴리스틱이다. 해법이 유일하지 않으며, 최적의 해를 보장할 수 없다. //알고리즘이 아니기 때문에. 해를 구할 수 없으므로 해의 결정에 허용치를 부과하는 방법을 이용.**평가함수 : 평가하고자 하는 노드에 대해 그의 유망성을 수치로 표현할 수 있게끔 하는 함수 //현재 노드가 가장 좋은 해결경로 상에 놓여있을 확률 or 현재노드 - 목표노드 사이의 거리 등 여러가지 개념.. 2020. 3. 27. 탐색 - 직접적 기법(무작위 탐색, 깊이우선탐색, 너비우선탐색) 인공 지능적 문제해결에서 탐색은 주요한 수단임.문제 해결 기법에는 크게 2가지가 존재. (직접적, 경험적)1. 직접적 기법 - 문제의 해를 찾기위한 순차적 수행 프로그램 / 알고리즘 프로그램- 프로그래머가 문제 해결을 위한 알고리즘이 고안함.- ex) 하노이탑 문제**인공지능적 해법 : 문제 상태와 요구하는 목표 상태만으로 컴퓨터가 문제해결 할 수 있도록 하는 해법 - ex) 경로 발견 문제(8-puzzle), 게임 문제(chess/바둑), 제약조건 만족 문제(8-queen)//선택의 갈림길에서 지능적 판단이 필요한 해법! //지능적 기계보다 인간의 지능이 어느정도 개입하는 시스템 개발이 인공지능에 보다 현실적임! 즉, 인공지능은 컴퓨터가 스스로 '탐색'을 진행하지만, 탐색의 방식은 프로그래머가 결정!*.. 2020. 3. 27. 만약은 없다 - 남궁인, 문학동네 보호되어 있는 글 입니다. 2020. 3. 20. <맹자 이루편> - 시인동주, 안소영, p139 보호되어 있는 글 입니다. 2020. 3. 20. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 다음
