불확실한 정보를 기반으로 어떻게 추론하는가? 결국 목표는 추론 가능한 에이전트를 만드는 것이다. 지금 지식 베이스는 결정론적 지식, 비결정론적 지식을 구축할 수 있게 되었다. 결정론적 지식은 그냥 추론 사슬을 통해 추론하면 된다. 주관적인 지식은 퍼지 추론을 사용한다. 그렇다면, 불확실한 지식을 가지고 어떻게 추론을 통해 새로운 지식을 얻어낼까? 불...

애매한(Fuzzy) 지식을 어떻게 모델링할까? Fuzzy란, 모호한 지식을 명확하게 다루기 위한 수리 이론이다. 모호한 지식이란, ‘저 여자는 예쁘다’와 같이 참/거짓으로 구분하기 어려운 지식을 말한다. 따라서 Fuzzy Theory에선 가중치를 사용한다. 어떤 여자는 0.6만큼 예쁘다, 어떤 여자는 0.4만큼 예쁘다와 같이 주관적인 지식을 표현한다....

결정론적 지식을 어떻게 모델링할까? 가장 기본적인 아이디어는, 우선 인간이 이해 가능한 사실을 기계가 이해 가능한 사실로 매핑해야 한다. 이후 기계가 추론 과정을 통해 새로운 지식을 출력하고, 그 출력한 지식을 다시 인간이 이해 가능한 사실로 역매핑하는 과정을 거친다. 사실을 기계가 이해 가능하도록 표현하는 방법에는 네가지가 있다. (1) 규칙...

에이전트가 추론을 자동으로 하게 만들 수 있을까? 추론이 무엇인가? 기존의 경험(지식)을 근거로 새로운 정보(결론, 판단)을 이끌어내는 과정이다. 그렇다면, 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있게 만들어야 한다. 어떻게 지식을 모델링할까? 지식은 크게 두가지 종류로 나눌 수 있다. ‘소크라테스는 사람이다’와 같은 참/거짓이 명확한 결정론적 지식. ...

Unimodal, Multimodal, Combinatorial의 차이점이 무엇인가? Unimodal Problem은 최적의 Peak가 하나만 존재하는 문제다. 힐 클라이밍이 최고의 알고리즘이다. Multimodal Problem은 Peak가 여러개 존재하는 문제다. 많은 경우 빔 서치를 사용한다. Combinatorial Problem은 Pea...

민맥스 알고리즘은 항상 제로섬 게임에서 사용할 수 있는 최고의 알고리즘인가? 그렇지 않다. (1) 휴리스틱 함수를 만들기 어렵고, (2) 깊이가 깊어질수록 넓이가 기하급수적으로 넓어지고, (3) 제한 시간 내에 최적해를 찾아내기 어렵다. 이를 해결하게 위해 Bandit-based methods를 사용한다. Bandit-based Methods가 무엇인...

GAN 알고리즘이란? 위조지폐범과 식별기가 서로 경쟁하면서 계속 성장한다는 아이디어에서 착안한 알고리즘. 서로 적대적인 관계를 경쟁붙여야 한다. Minmax 알고리즘이 무엇인가? Minmax Algorithm이란, 2인용 제로섬 게임에서 나의 이득은 최대한으로, 상대방의 이득을 최소한으로 하는 최선의 수를 찾는 알고리즘이다. 이런 알고리즘을 적대적 ...

언덕 오르기 기법이 무엇인가? 인접한 노드를 평가하고, 가장 좋은 평가치만을 선택하는 탐색 기법이다. 일단 빠르다. 그리고 open 공간을 사용하지 않으므로, 메모리도 절약된다. 구현도 간단하다. 항상 좋은가? 그렇지 않다. 우리의 목표는 많은 경우 전역 최적해를 찾길 바란다. 하지만, 힐 클라이밍은 대부분 국소 최적해에 빠진다. 또, 평가치가...

깊이, 넓이 우선 탐색이 무엇인가? 그 전에, 그래프 탐색을 어떻게 하면 좋을까? 우선, 시작 노드가 있어야 한다. 시작 노드와 연결된 주변 노드들을 하나씩 확인해가면서 목표 노드를 만났는지 체크한다. 주변 노드를 탐색하는데 한 depth씩 넓게 보면 넓이 우선 탐색, 일단 한 경로를 끝까지 파고 들면 깊이 우선 탐색이다. 알고리즘으로 만들려면, 위...

에이전트는 환경에서 문제 상황을 인지하고, 그 문제 상황을 합리적으로 해결할 수 있어야 한다. 그렇다면… 문제 상황이란 무엇인가? 인공지능에서 문제 상황은 초기 상태, 목표 상태, 연산자로 표현 가능해야 한다. 연산자는 상태를 변화시키는 함수와 같다. 초기 상태에서 연산자들을 적용하여 목표 상태로 도달했다면 문제를 해결한 것이다. 초기 상태와 목표 상...