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문제 해결 ( Problem Solving ) 대표적으로 루마니아 문제 비행기를 타기위해 Arad에서 공항이있는 Bucharest로 가는 가장 최적의 경로 구하기. 문제 해결을 위한 핵심 2가지 요소 State : Agent의 상태 예제에서는 경유지. Action : Agent가 어떤 상태에서 어떤 상태로 이동하기 위한 행동. 예제에선 경유지간 이동하는 행위. 좀더 세밀한 4가지 요소 Initial State : 초기 상태를 정의.  Arad Possible actions : 가능한 Action들을 정의. Successor function, f(state) = {(action, successor state), ...} 를 정의. (action, successor) 쌍으로 만드는 이유 : 문제에 따라 서로 다른 action이 같은 state와 successor state를 가질수도 있다. S(Arad) = {(Arad->Zerind, Zerind), (Arad->Timisoara, Timisoara), (Arad->Sibiu, Sibiu)} Goal test : 목표(Goal State)를 정의하고 각 State별로 Goal State임을 검사하는 방법을 정의 Goal state : Bucharest, Goal test : state = Bucharest 채스처럼 Goal State가 많은 경우. 조건함수를 사용해 implicit하게 정의. Goal test : Checkmate(state) Path cost : 어떤 path를 통틀어 각 action이 발생시키는 cost(Step cost)를 더한 값.  각 action별로 0이상의 Step cost, Sc(state, action, successor state)>=0 를 정의 사실상  Sc (action.state, action, action.successor) 즉 ,Sc(action)과 같다. 이때 음수의 cost를 정의하면 루프를 돌면...

인공지능 소개 1주차 학습노트 * 인공지능 이란? 대개는 지식과 기술을 습득하고 적용하는 능력 이라 한다. *인공지능의 4가지 정의  Thinking humanly, Acting Humanly, Thinking Rationally, Acting Rationally   - Humanly vs Nationally : 문제를 사람처럼 해결 vs 문제를 최고 성능으로 해결. Humanly : 사회적인 행동, 상식적(명시적이지 않은 조건), 전문지식(지식기반), 문제해결 능력(새롭게 주어진 문제를 빠르게 푸는 능력인듯). 가끔은 비이성적. Rationally : 오직 이성적 판단, 명시적 조건 필요, 지식무관. 비사회적.   - Acting vs Thinking  Acting이 Thinking 보다 쉽다. 결과만 사람처럼(이성적으로) 보이면 되기 때문.   *Turing Test  Acting humanly 를 검사. (얼마나 사람처럼 보이느냐...)  통과 위해선, 지식 표현, 자동 추론능력, 학습, 언어-이미지 이해 필요. *Main topics of AI <분야별 Topics> Sensing : 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 이해 Thinking : 지식 표현, 문제 해결, Planning, 학습 Acting : 로보틱스, 음성 발화 지식 표현과 추론 : 지식을 어떤 간결한 형태로 컴퓨터와 사람이 동시에 이해할수 있게 한다. 실세계 지식들의 모호성 속에서도 정확한 표현을 가능하게 하며 하여 지식구조를 결합해 추론한다. Planning  : 주어진 World에서 목표를 주어주고 일련의 action들을 통해 성취하는 과정을 설계. 불확실성 : Bayesian networks, graphical models, markov decision processes등 사용.  학습 : 강화학습, 군집화, 회귀분석 등 agent based and multi agent system...