연습문제를 풀어보자.

1.인공지능이란 무엇인가??

인공지능은 다음과 같이 정리 할 수 있었다.

정리를 해보자면 인간지능과 연결된 인지 문제를 해결하는데 주력하는 컴퓨터 공학 분야이다.

인공지능의 발전으로 딥 러닝과 기계학습 과학 분야가 탄생하게 되었다고 한다.

출처 : http://aws.amazon.com

2-1 : 전문가 시스템 개발팀을 이루는 다섯명의 주요 구성원을 나열하고 간단하게 설명하시오.

나는 다음과 같이 정리를 해 보았다.

도식화해서 기억하면 기억하기가 쉽다.

정리를 해 보자면 개발팀으로는 주제전문가 , 지식 공학자 , 프로그래머, 프로젝트 관리자로 이루어 지며 

최종사용자를 포함하여 5명이 개발팀을 이룬다.

이 5명은 전문가 시스템에 있어서 꼭 필요한 사람들이며 서로 상호작용을 통해서 시스템을 구성한다.

각가의 인물에 대해서 간단히 알아보면 , 

주제전문가 

-->특정분야에 대한 지식이 풍부하며 , 이 지식은 전문가 시스템에 저장이 된다

-->전문가 시스템 개발에 참여해야 하고 , 많은 시간을 투자해야 한다.

지식 공학자 

--> 설계 , 테스트 , 전문가 시스템을 만들기 위해 어떤 일을 해야 하는지 결정하는 사람

--> 주제 전문가와 의사소통을 통해 어떻게 추론 방법을 사용했는지와 , 전문가 시스템에서 이를 어떻게 표현할지 결정하는 사람

--> 지식을 표현할 프로그래밍 언어를 알아본다.

--> 전문가 시스템의 초기~ 최종단계까지 참여하며 , 완료후 시스템의 유지보수를 담당한다.

프로그래머

--> 프로그래밍을 책임지며 , 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있는 용어로 바꾼다.

--> 전반적인 언어를 다룰줄알아야 하며 , AI언어도 알아야 한다.

프로젝트 관리자 

--> 개발팀의 리더 , 프로젝트를 제대로 진행할 수 있도록 관리하는 사람

--> 실행 가능한 모든 일과 목표를 충족시키고 , 다른 역할의 구성원과 상호작용을 하는 사람

최종사용자

--> 개발한 전문가 시스템을 사용하는 사람

--> 사용자로는 분석 화학자 , 경험이 부족한 의사 , 탐사 지리학자 , 응급시에 조언을 받고 싶은 발전 시스템 기사

2-2 전문가 시스템의 주요 구성요소 다섯가지를 나열하고 설명하시오

다음과 같이 정리를 해보았다.

정리를 해보자면 , 전문가 시스템은 기반지식을 토대로 문제해결을 한다 . 이 기반지식이 맞는지 안맞는지에 대한 

결과값은 데이터베이스에 있는 사실과 비교를 하여서 참 , 거짓 여부를 확인한다.

이 참 , 거짓 여부를 추론 엔진이 담당하여서 하고 , 추론엔진이 참 , 거짓 여부를 나뉘어서 해를 이끌어 낼 것인데 , 

이 해를 이끌어 낸 것을 사용자에게 or 설명이 필요한 어떤 이에게 증명할 수 있게 해야하는데 , 

이 역할을 해설 설비가 한다.

마지막으로 사용자 인터페이스가 있는데 , 전문가 시스템을 사용하는 사용자와의 의사소통을 할 수 있게 도와주는 역할을 한다.

이렇게 보면 다 상호작용을 하며 , 각자 맡은 역할들이 있다.

2-3 순방향 연결 추론과정을 예를 들어서 설명하시오.

순방향의 연결 추론 과정은 다음과 같이 정의할 수 있다. 

그리고 임의의 규칙 1~5까지를 정의해 보았으며 , Cicle에 따른 DB 에 사실추가를 도형을 통해 나타내 보았다.

순방향 연결 추론을 정리 하면서 내가 알은 것들은 다음과 같다.

데이터 지향 추론이란 무엇일까...이 고민이 제일 많이 되었는데,

순방향 연결 추론은 목표 추론에 도달하기 까지 많은 cicle과 시도가 많다.

불필요한 시행시도도 많으며 , 데이터도 많이 쌓이게 되서 불필요한 데이터까지 확인해야 한다.

그렇기 때문에 , 모든 데이터를 확인?? 하는 의미에서 데이터 지향 추론이지 않을까 생각을 했다.

그래도 신뢰성을 높을것 같다는 생각이 들었다.

그리고 순방향 연결 추론이 확 와닿지 않는 다면 이렇게 생각해 보는 것도 좋은 것 같다.

순방향 연결 추론은 기반 지식에서 탐색을 할 때 순차적으로 탐색을 한다.

탐색하다가 DB와 부합하는 규칙은 점화되며 , 점화된 사실은 DB에 추가가 된다.

이 때 부합하다는 의미는 규칙 기반의 IF 부분과 DB에 있는 사실과 맞다는 의미이다.

그리고 어떤 규칙이건 무조건 한번에 한번 점화된다는 것 

마지막으로 탐색을 하다가 더 이상 점화될 수 있는 규칙이 없으면 중단 된다는 것 

이렇게 정리해 볼 수 있겠다.

2-4 역방향 추론 과정을 예를 들어서 설명하시오.

역방향 연결 추론을 하다가 알게 된 점은 다음과 같다.

역방향 연결 추론은 목표를 정하고 , 그 목표를 추론할 때 까지 새로운 하위목표를 설정하고 , 탐색하는 과정을 말한다.

여기서 하위 목표는 탐색 되어진 규칙에서의 IF 부분안에서 목표가 설정될 것이고 , 설정이 되면 THEN 부분에 이 하위 목표가 

존재하는 규칙을 또 다시 탐색하게 되는 것이다.

어떻게 생각하면 역추론인 것이다.

그리고 한가지 특징은 하위 목표를 설정 한 다음 DB와 비교를 하였을 때 부합하지 않을 경우 Stack에 저장해 놓았다가

어느 정도 추론이 된다면 stack에 있는 규칙을 다시 탐색하여서 DB와 부합하는지 확인한다.

순방향 연결 추론 보다는 목표 지향적이다.

그렇기 때문에 역방향 연결 추론이 빠를 것 같다.

다음은 역방향 연결 추론을 도식화 해 보았다.

순방향 연결 추론은 기반 지식 전체를 반복해서 탐색한다고 한다면

역방향 연결 추론은 하위 목표를 기준으로 하여서 Stack에 쌓인 규칙을 중점으로 탐색을 한다는 것을 알게 됨.

2-5 규칙 충돌 집합은 무엇인지 설명하고 , 충돌을 해결하기 위한 충돌 해법을 나열하고 설명하시오.

위에서 와 같이 충돌 집합이 생기게 되면 2개의 점화가 발생하게 된다

그렇지만 충돌 엔진의 성격은 2개의 점화를 동시에 하게 되면 어느 한 규칙의 점화가 다른 

규칙을 활성화 시킬 수 있게 된다 . 그러면 꼬이게 되는 것이다.

그렇기 때문에 애초애 2개의 점화는 일어나서는 안된다.

그렇지만 이럴 경우가 있다고 한다는 것이 충돌이 난다 라고 할 수 있고 , 

이를 해결하기 위해 충돌해법이라는게 있다.

우선순위전략 , 최장일치전략 , 최근 입력데이터 사용 전략 3가지가 있다.