"현실적인 실패에서 배울 수 있는 교훈들"

사람의 직업에 영향을 끼치는 경우가 발생하게 됩니다. 일은 없을 것이라고 생각합니다.인공지능이 감정을 가지는 일은 쉽지 않을 것이라고 합니다.

이에 대해서도 우려하는 사람들이 많이 있습니다. 삶도 인공지능으로 인하여 편리해질 것입니다.스스로 딥러닝을 통해서 학습하여 점점 더 정확도를 높이게 되는 것입니다.

Level 4까지 발전시켰다고 합니다. IBM왓슨의 대장암/직장암 진단 정확도는 90%가 넘는 수준이라고 합니다.데이터의 양인 것입니다.

개념을 수립하는 데 정확도가 높아지는 것입니다. 그 정확도를 높이는 방법입니다.딥러닝 기술이 발전을 하면서 점차 상용화되기 시작합니다.

상황적 인식이 부족하기 때문에 오류를 범할 가능성이 많습니다. 2달 간격으로 사람들에게 교체주기를 알려주는 것입니다.전반적인 패턴을 인식하는 방식으로 작동합니다.

이 때부터 신경망 기반 인공지능 연구가 제대로 시작되게 됩니다. 알아낸 것을 토대로 최초로 인공 신경 뉴런을 탄생시킵니다.튜링 테스트가 되었고 이것을 인공지능 역사로 보고 있습니다.

처리하며 제작하는 컴퓨터 프로그램인 것입니다. 고급 컴퓨터 프로그램을 의미합니다.감사합니다.

다음에는 문제 해결 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 인공지능은 많은 양의 지식 데이터를 여러가지 기법을 활용하여 이해하고 습득한 뒤 새로운 지식을 만드는 과정이라고 볼 수 있습니다. 지식에 대한 개념 이해와 함께 다양한 기법을 이해함으로써 인간의 자연 지능에 대한 정리와 함께 그 과정을 이해할 수 있습니다.

모두 수학적, 논리적, 통계학적 개념이 기본이지만 이렇게 구성한 인공지능은 우리의 더 나은 삶과 효율적인 경제 활동을 위해 활용되기 때문에 목적이 무엇인지를 분명히 알 필요가 있습니다.'다중 지식표현'은 여러 가지 지식 표현 기법을 동시에 사용하는 방법입니다. 지식 습득과 검색, 추론 등을 잘 할 수 있도록 만들어야 하기 때문에 여러 가지 조건을 충족해야 합니다.

'단일성', '자연스러움', '이해의 용이성', '단위적 조합성', '융통성', '지식검색의 효율성'이 그 조건입니다.'논리적 지식 표현' 중 '명제 논리'는 참이나 거짓 중 하나를 가질 수 있는 명제 문장을 기반으로 추론할 수 있는 형식적 논리 체계입니다. 그러나 이 논리 기법은 어떤 내용이 참이고, 거짓인지 문장 구성에 대한 내용을 포함하고 있지 않습니다.

이러한 단점을 해결하는 기법이 '술어 논리'입니다. 문장 내의 개별 요소를 분리하여 추출할 수 있을 뿐만 아니라 변수를 사용할 수 있어 여러 개의 문장을 하나로 간결하게 표현할 수 있습니다. 이번에는 이러한 지식을 효과적으로 표현하는 기법에 대해 알아보겠습니다.

'망 표현 방식'은 지식을 그래프 형태로 표현합니다. 의미망 등이 있습니다. '절차적 지식 표현'은 지식을 문제 해결을 위해 필요한 명령어들의 집합으로 표현하는 방법입니다.

'논리적 지식 표현'은 형식적인 논리식을 이용한 지식베이스 구축하며, 명제논리와 술어논리 등이 있습니다.지식들을 표현하는 방식에는 다음과 같은 방식이 있습니다.컴퓨터가 관련 지식을 이해하기 위해서는 효율적으로 이해할 수 있는 형태인 '형식 언어'로 표현되어야 합니다.

이러한 형태로 표현된 언어들이 모여서 하나의 '지식베이스'를 구축합니다.__