인공지능 이론의 발전

"인공지능의 이론과 발전"

 

안녕하세요. 오늘은 인공지능의 이론과 발전에 대해서 공유드립니다.  이제 수능이 얼마 남지 않았습니다. 날씨는 점점 추워지는데 몸 관리를 잘해서 모두 원하는 바 이루어졌으면 좋겠습니다. 

 

---

많은 사람이 산업 지능 연구를 위한 실험적인 심리학 방법을 목표로 하고 있으며, 언어 지능이 무엇인지를 밝히는 것을 지적하고 있다.

언어 지능 외에도 인공 지능에 대한 시도는 로봇 공학과 집단 지식을 포함하고 있다. 이러한 환경을 다루고, 결정을 일치시키고, 지능적인 행동이 어떻게 구성되는지 알아내는 데 초점을 맞춘다. 그리고 생물학과 정치학에서 도출해낸다. 인공지능 과학은 동물학에서 시작되는데, 여기에는 식별 방법이 복잡한 동물, 특히 곤충(로봇을 모방하기 쉬운 것)이 포함되며, 사회적 계획과 인지 능력을 감소시키지만, 인간과 유사한 유인원을 포함한다. 이론적으로 논리적 구조는 다양한 형태의 생명체를 가져올 수 있지만, 정량적이고 기계화된 것은 쉽지 않다. 

 

인공지능은 동물을 인가보다 더 모방적이라고 생각하지만, 동물 지능을 만조하게 하는 계산 모델은 없다. 마카로니 신경 행동의 내재적 사고의 논리적 계산, 튜링 기계와 지능의 계산 및 운전자와 컴퓨터의 공생은 기계 지능의 개념에 관한 원본 논문이다. 

 

초기 논문은 존 루카스의 지능, 기계, 고 델과 같은 논리와 철학에 기초한 기계 지능의 가능성을 부인했다. 인공지능 연구에 기초한 중요한 작업이 이루어진 결과, 인공지능을 지지하는 사람들은 이전에 "지능"이라고 주장했던 컴퓨터 체스와 음성인식과 같은 일에 대한 인공지능 변화의 결과를 줄이기 위해 인공지능에 반대하는 사람들을 비난한다. 그들은 이런 식으로 연구 목표를 이전하는 임무는 "지능성"을 "인간이 할 수 있는 일"로 정의하는 데 중요한 역할을 한다고 합니다.

존 폰 노이만은 이것을 예측했고, 1948년 강의를 듣고 기계는 "기계가 할 수 없는 일은 없다. 기계가 할 수 없는 일을 알려주면 언제든지 작동할 수 있는 기계를 만들 수 있다"라고 말했다. 폰 노이만은 모든 프로세서가 컴퓨터에 의해 시뮬레이션될 수 있다고 말했기 때문에 처치 튜링 이론을 언급했다. 

 

1969년 McCarthy와 Hayes는 논문 "인공 지능의 관점에서의 철학적 문제"에서 뼈대가 되는 문제를 언급했습니다. 

 

인공지능의 탄생 (1943-1956)

1940년대 후반과 1950년대 초반, 과학자들은 수학, 철학, 공학 및 경제학과 같은 다양한 분야에서 인공 뇌 잠재력에 대해 논의했습니다. 1956년 AI는 학문 분야에 진출하여 인공 뇌와 초기 신경망을 개발하기 시작했다. 

 

사고 기계에 관한 초기 연구는 1930년대 후반과 1950년대 초반에 인기 있는 아이디어에서 영감을 얻었습니다. 당시 ㄱ신경학에서 가장 최근의 연구는 실제 뇌를 뉴런으로 구성된 그리드로 보았습니다. Weiner는 인공 뇌파를 그리드의 제어와 안정성으로, Shannon의 정보 과학을 디지털 신호로 묘사했습니다. 튜링의 계산 이론은 그가 디지털로 어떤 형태의 계산을 나타낼 수 있다는 것을 보여줍니다. 이러한 긴밀한 연관성은 인공뇌의 전자 구조에 대한 아이디어를 만들어냅니다. 이것은 아이디어를 강조하는 Walter Turtle 로봇 연구의 한 예입니다. 기계는 컴퓨터를 사용하지 않고 아날로그 회로를 사용하지만, 디지털 전자 장치와 상징적 추론을 충분히 표시합니다. 월터 리츠와 워런 스터기스맥알로치는 인공신경망을 통해 네트워크를 분석하고 논리적 기능의 단순성을 보여주었습니다. 

 

리츠와 케콩은 24세의 대학원생인 젊은 마빈을 만났습니다. 민스키, 그리고 1951년에 최초의 신경망 기계인 SNARE를 만들었습니다. 민스키는 앞으로 50년간 AI에서 가장 중요하고 혁신적인 인물 중 한 명이 되었습니다. 

 

---

오늘은 인공지능의 탄생과 역사, 발전에 대한 글을 써보았습니다. 인공지능이 더욱 편리하게 우리의 일상생활과 긴밀이 연관된 제품이나 기술들이 많이 나왔으면 좋겠습니다. 

 

오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.