인공지능 개요 및 역사
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Questions and Answers

인공지능은 무엇을 의미합니까?

인공지능은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 외에 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램 또는 이를 포함한 컴퓨터 시스템을 말합니다.

지능이란 무엇입니까?

지능은 인간의 지적 능력을 말합니다. 즉, ‘심리학적으로 새로운 대상이나 상황에 부딪혀 그 의미를 이해하고 합리적인 적응 방법을 알아내는 지적 활동으로 정의할 수 있습니다.

ChatGPT-4.0은 텍스트, 오디오, 이미지를 입력으로 받아들이고 출력할 수 있습니다.

True

ChatGPT-4.0은 사람의 목소리를 듣고 답변하는 데 320ms가 걸립니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

인공지능의 대표적인 예시는 무엇입니까? (모두 선택)

<p>알파고</p> Signup and view all the answers

앨런 튜링은 무엇으로 유명합니까?

<p>앨런 튜링은 '튜링 테스트'를 고안한 인공지능의 선구자로 유명합니다.</p> Signup and view all the answers

튜링 테스트는 무엇을 평가하기 위한 테스트입니까?

<p>튜링 테스트는 기계가 인간과 구별할 수 없을 정도로 지능적인지 판단하기 위한 테스트입니다.</p> Signup and view all the answers

유진 구스트만은 2014년 튜링 테스트를 통과한 최초의 AI입니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

인공지능 기술의 본격적인 시작은 언제부터라고 할 수 있습니까?

<p>인공지능 기술은 1956년 다트머스 대학에서 열린 다트머스 회의부터 본격적으로 시작되었다고 할 수 있습니다.</p> Signup and view all the answers

인공지능은 무엇을 목표로 하는 기술입니까?

<p>인공지능은 기계를 인간 행동의 지식처럼 행동하게 만드는 것을 목표로 하는 기술입니다.</p> Signup and view all the answers

다음 중 인공지능의 1차 봄과 관련된 기술은 무엇입니까?

<p>전문가 시스템</p> Signup and view all the answers

퍼셉트론은 단일 퍼셉트론 모델의 한계점을 보이며 인공지능의 1차 겨울을 맞이했습니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

전문가 시스템이란 무엇입니까?

<p>전문가 시스템은 전문지식 데이터베이스를 바탕으로 정해진 규칙에 기반하여 사용자의 질문에 답하고 복잡한 문제에 대한 의사 결정을 내리는 컴퓨팅 시스템입니다.</p> Signup and view all the answers

전문가 시스템의 구성 요소는 무엇입니까? (모두 선택)

<p>설명 모듈</p> Signup and view all the answers

전문가 시스템은 인간보다 항상 빠르고, 정확하며, 어디서나 사용 가능합니다.

<p>False</p> Signup and view all the answers

다음 중 전문가 시스템의 대표적인 예시는 무엇입니까?

<p>덴드럴(Dendral)</p> Signup and view all the answers

전문가 시스템은 인공지능의 2차 봄을 이끌었습니다.

<p>False</p> Signup and view all the answers

인공지능은 딥러닝 기술의 발전으로 다시 한번 봄을 맞이했습니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

딥러닝 기술은 100만장의 이미지를 1000개의 카테고리로 분류하는 시각 인식 챌린지(ILSVRC)에서 84.7%의 정확도를 보이며 우승했습니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

IBM 딥블루는 1997년 체스 챔피언 카스파로프와의 대결에서 승리했습니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

IBM 왓슨은 어떤 대회에서 우승을 차지했습니까?

<p>IBM 왓슨은 2011년 제퍼디 퀴즈쇼에서 우승을 차지했습니다.</p> Signup and view all the answers

알파고는 2016년 바둑 기사 이세돌을 4:1로 꺾으며 딥러닝의 열풍을 불어일으켰습니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

딥러닝이 발전할 수 있었던 이유는 무엇입니까? (모두 선택)

<p>딥러닝 알고리즘의 발달</p> Signup and view all the answers

다음 중 인공지능의 종류는 무엇입니까? (모두 선택)

<p>좁은(약한) 인공지능</p> Signup and view all the answers

범용(강한) 인공지능은 인간과 같은 사고가 가능하지만 아직 개발되지 못했습니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

다음 중 머신러닝의 학습 방식은 무엇입니까? (모두 선택)

<p>지도 학습</p> Signup and view all the answers

지도 학습은 문제와 정답을 함께 학습하여 미지의 문제에 대한 올바른 답을 예측하는 방식입니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

비지도 학습은 문제는 알려주지만 정답은 알려주지 않고 스스로 데이터의 패턴, 특성 및 구조를 파악하는 방식입니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

강화 학습은 주체가 환경과 상호 작용하며 보상을 극대화하는 행동을 학습하는 방식입니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

머신러닝의 동작 방식은 어떻게 설명할 수 있습니까?

<p>머신러닝은 입력 데이터를 분석하여 패턴과 규칙을 찾아내고, 이를 바탕으로 의사 결정 및 예측 등을 수행합니다.</p> Signup and view all the answers

특징 추출이란 무엇입니까?

<p>특징 추출은 데이터별로 어떤 특징을 가지고 있는지를 찾아내고, 이를 토대로 데이터를 벡터로 변환하는 작업입니다.</p> Signup and view all the answers

회귀 분석은 무엇을 분석하는 방법입니까?

<p>회귀 분석은 여러 자료들 간의 관계성을 수학적으로 추정하고 분석하는 방법입니다.</p> Signup and view all the answers

지도 학습의 대표적인 모델은 SVM과 의사 결정 트리입니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

의사 결정 트리란 무엇입니까?

<p>의사 결정 트리는 데이터를 분석하여 이들 사이에 존재하는 패턴을 시각적이고도 명시적인 방법으로 보여주는 지도 학습 알고리즘입니다.</p> Signup and view all the answers

비지도 학습은 정답이 없는 데이터에서 숨겨진 특징이나 구조를 찾아내는 데 활용됩니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

군집화란 무엇입니까?

<p>군집화는 레이블이 없는 학습 데이터들의 특징을 분석하여 서로 동일하거나 유사한 특징을 가진 데이터끼리 그룹화하는 방법입니다.</p> Signup and view all the answers

K-means 군집화는 k개의 중심점을 임의로 정하고, 각 중심점에서 가까운 점들을 각 그룹으로 할당하는 방식입니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

마르코프 결정 프로세스(MDP)란 무엇입니까?

<p>마르코프 결정 프로세스(MDP)는 강화 학습에서 보상을 최대화할 수 있는 방법으로 행동을 선택할 수 있도록 이과 학습 시의 적절한 균형을 맞추는 데 사용되는 의사 결정 프로세스입니다.</p> Signup and view all the answers

강화 학습은 프로세스 제어, 네트워크 관리, 로봇공학 등 다양한 분야 에서 활용되고 있습니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

알파고는 바둑의 기본 규칙과 자체 경기를 통해 습득한 3,000만 개의 기보를 학습한 후 스스로 대국하며 훈련하는 강화 학습 알고리즘을 사용하여 개발되었습니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

딥러닝은 인공 신경망을 겹겹이 쌓아 인간의 뇌처럼 복잡한 문제를 해결하는 기술입니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

다음 중 딥러닝의 대표적인 알고리즘은 무엇입니까? (모두 선택)

<p>합성곱 신경망(CNN)</p> Signup and view all the answers

인공 신경망은 인간의 두뇌를 모방하여 만든 기계 학습 방식입니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

퍼셉트론은 무엇입니까?

<p>퍼셉트론은 1957년 미국의 심리학자 프랑크 로젠블라트에 의해 고안된 인공 신경망 이론을 설명한 최초의 알고리즘입니다.</p> Signup and view all the answers

단층 퍼셉트론은 XOR 문제를 풀 수 없습니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

심층 신경망은 어떤 미분 공식에서 유도되었습니까?

<p>심층 신경망은 1986년 럼멜하트, 힌튼, 그리고 윌리엄스에 의해 개발되었으며, 미분공식 중 하나인 연쇄법칙에서 유도되었습니다.</p> Signup and view all the answers

역전파 알고리즘은 경사 하강법을 적용할 때 발생하는 비효율성을 해결하는 방법 중 하나입니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

컨볼루션 신경망(CNN)은 무엇을 모방하여 만들어졌습니까?

<p>컨볼루션 신경망(CNN)은 인간의 시신경 구조를 모방하여 만들어졌습니다.</p> Signup and view all the answers

컨볼루션 커널은 입력된 이미지를 분류하기 위한 변별적 학습을 수행하는 필터 역할을 합니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

풀링은 컨볼루션 층에서 출력된 특징 지도를 압축하여 특정 데이터를 강조하는 역할을 합니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

순환 신경망(RNN)은 어떤 데이터를 다루는 데 주로 사용됩니까?

<p>순환 신경망(RNN)은 자연어 문장과 같이 단어의 순서에 따라 의미가 달라지는 순차 데이터를 다루는 데 주로 사용됩니다.</p> Signup and view all the answers

GAN은 생성자와 식별자가 서로 경쟁하며 데이터를 생성하는 모델입니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

GAN은 이미지 생성, 이미지 변환, 텍스트 생성 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다.

<p>True</p> Signup and view all the answers

Study Notes

인공지능 개요

  • 인공지능(AI)은 인간의 학습, 추론, 지각 능력을 컴퓨터 시스템에 구현한 것이다.
  • 인공지능은 컴퓨터 프로그램 또는 이를 포함한 시스템이다.
  • 지능은 인간의 지적 능력으로, 새로운 상황에 적응하여 해결책을 찾는 인지 활동이다.

인공지능의 시작

  • 1950년, 앨런 튜링은 "계산 기계와 지능" 논문에서 기계의 생각 능력을 탐구하고 튜링 테스트를 제안했다. 이는 기계가 생각하는지 판단하는 기준이다.
  • 1956년 다트머스 회의에서 인공지능 분야가 본격적으로 시작됨.
  • 이 회의는 John McCarthy에 의해 시작되었고, 인공지능이란 용어를 처음으로 사용했다.
  • 이 회의는 주요 인물들이 참석하여 인공지능 발전에 대한 토론과 아이디어를 교류하는 자리였다.

튜링 테스트

  • 기계가 지능을 갖추었는지 판별하는 방법으로 기계와 인간을 구별할 수 없는 대화를 통해 판단한다.
  • 질문자는 상대가 사람인지 컴퓨터인지 구분할 수 없을 때 시험을 통과한다.

최초의 튜링 테스트 통과 AI(유진 구스트만, 2014)

  • 유진 구스트만은 최초로 튜링 테스트를 통과한 AI로 알려져 있다.
  • 2014년에 튜링테스트 통과
  • 어린아이의 역할을 맡은 AI는 시험 대상자 33%에게 진짜 사람으로 오인되었음.

인공지능의 발전 단계: 봄과 겨울

  • 초기 단계에서 긍정적 전망(봄)과 그 후 발전 둔화(겨울)를 반복적인 경험을 함.
  • AI겨울은 기계의 지능에 대한 기대치 저하 및 투자 감소 등으로 인해 발전이 둔화된 시기임.
  • 딥러닝 기술의 등장으로 AI가 다시 발전하는 시기가 되었다.

딥러닝(Deep Learning)

  • 딥러닝(DNN)은 인간의 뇌 구조를 모방하여 다층 신경망을 이용해 복잡한 문제를 해결하는 기술이다.
  • 수많은 데이터와 높은 계산 성능을 바탕으로 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 우수한 성능을 보임.

인공신경망(ANN)

  • 인공 신경망은 인간의 뇌 신경망을 모방하여 학습하는 컴퓨터 모델이다.
  • ANN은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 각 층의 뉴런은 가중치를 통해 연결되어 있다.

퍼셉트론(Perceptron)

  • 1957년 프랭크 로젠블라트가 고안한 단층 신경망 모델이다.
  • 입력 값들의 가중치 합을 구한 후 활성화 함수를 적용하여 출력 값을 계산한다.
  • 단일 층으로 인해 XOR 문제와 같은 일부 비선형 문제 해결을 위해 한계를 보임

XOR 문제

  • 2개의 입력 변수를 가지고 하나의 출력 변수를 예측하는 논리 연산 문제
  • 단층 퍼셉트론으로는 해결이 불가능
  • 다층 퍼셉트론(딥러닝) 필요

심층 신경망(DNN)

  • 여러 개의 은닉층을 가진 신경망
  • 퍼셉트론을 확장하여 다양한 문제 해결 능력 보임
  • 주요 알고리즘: 역전파 알고리즘 (경사 하강법)

컨볼루션 신경망(CNN)

  • 이미지, 비디오와 같은 시각 데이터 처리에 효과적
  • 특징 추출을 위한 컨볼루션 연산
  • 지역적 특징 유지: CNN은 이미지의 특징을 유지하여 오류를 줄임

순환 신경망(RNN)

  • 순차적인 데이터 처리에 효과적
  • 과거의 정보를 현재 예측에 반영
  • 자연어 처리, 음성 인식 등에 활용

생성적 적대 신경망(GAN)

  • 두 개의 신경망(생성자, 판별자)이 서로 경쟁하여 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성하는 모델
  • 이미지 생성, 이미지 변환 등에 활용

지도 학습 (Supervised Learning)

  • 레이블이 지정된 데이터를 학습하여 미지의 데이터에 대한 예측을 수행하는 방법
  • 분류, 회귀 등 다양한 문제 해결

비지도 학습(Unsupervised Learning)

  • 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 찾아내는 방법
  • 군집화, 차원 축소 등

전문가 시스템(ES)

  • 전문가의 지식을 컴퓨터에 구현하는 시스템
  • 일관된 규칙과 지식을 기반으로 의사 결정을 지원

인공지능의 미래

  • 인공지능은 계속 발전하고 있으며, 앞으로 우리 사회에 더욱 큰 영향을 미칠 것으로 예상됨.
  • 윤리적 및 사회적 문제 해결, 새로운 기술 발전이 중요.

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이 퀴즈는 인공지능의 기본 개념과 발전 역사에 대해 다룹니다. 튜링 테스트와 최초의 AI 통과 사례도 포함되어 있습니다. 인공지능의 기초를 이해하고 싶다면 이 퀴즈를 통해 알아보세요.

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