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Ai

머신 러닝의 정의 머신러닝의 정의 머신 러닝이라는용어는 IBM의 인공지능분야이었던 아서 사무엘이 자신의 논문에서 처음 사용했다. 여기서 머신 MACHINED이란 프로그래밍 가능한 컴퓨터를 말한다. 머신러닝은 3가지 접근법으로 연구가 진행됬다. 첫번째가 신경 모형 패러다임이다. 신경 모형은 퍼셉트론에서 출발해서 지금은 딥러닝으로 이어지고 있다. 두번째는 심볼 개념의 학습 패러다임이다. 이 패러다임은 숫자나 통계이론대신 논리학이나 그래프구조를 사용하는 것으로 1970년대 중반부터 1980년대 후반까지 인공지능의 핵심적인 접근법이었다. 세번째는 현대 지식의 집약적 패러다임이다. 1970년대 중반부터 시작된 이 패러다임은 백지 상태에서 학습을 시작하는 신경모형을 지양하고 이미 학습된 지식은 재활용해야 한다는 이론이 대두되면서 시.. 더보기
IOT 시대의 인공지능 AI | 딥마인드의 알파고 카카오의 오지고 ..좀 쪽팔린당.. IOT 시대의 인공지능 우리는 온몸에 있는 감각 세포를 통해 실시간으로 주변상황을 인자혹, 매 순간 적절한 반응 작용을 통해 우리 몸을 가장 최적으로 유지하는 항상성을 갖는다. 어떤 반응들은 우리가 의도적으로 조절하지 않아도 자동적으로 일어나며, 어떤 반응들은 우리의 결정에 따라 움직인다. 우리의 몸을 굳이 IT 환경으로 비유한다면 감각신경을 센서, 중추신경을 네트워크, 근육을 액추에이터, 그리고 뇌를 검퓨터로 표현할 수 있다. 우리 자신을 포함한 우리 주변의 모든 일상적인 환경도 마치 우리의 몸처럼 변해가고 있다. 즉 옷이나 안경 신발 등에 부착되는 센서부터 시작해 가로등, CCTV, 신호등과 같이 도시 시설에 설치되는 전자 장비, 그리고 사무실, 공항, 쇼핑몰, 공장에 설치돼 있는 센서들이 우리 몸의.. 더보기
인공지능 AI 의 첫 번째 겨울 인공지능 AI 의 첫 번째 겨울 퍼셉트론을 발명한 로센 블래트와 고등학교 동창인 민스키 박사도 당시 생물학적 신경망에 영감을 얻어 퍼셉트론과 유사한 연구를 하고 있었다. 두 과학자는 매번 컨퍼런스에서 만날 때마다 퍼셉트론의 적용 가능성에 대해 서로 논쟁을 벌였는데, 로센블래트는 대부분의 문제에 대해 자신의 퍼셉트론 이론이 적용될 수 있음을 주장했고 민스키는 매우 한정적인 경우에만 퍼센트론 이론이 적용될 수 있다고 주장했다. 1969년 마빈 민스키와 그의 동표 세이무어 퍼페트는 저서를 통해 로센블래트의 퍼셉트론 이론의 한계점을 수학적으로 증명한다. 즐, 로센블래트의 퍼셉트론은 'AND' 또는 'OR' 같은 선형 분리가 가능한 문제에서는 적용할 수 있지만 'XOR'문제에는 적용할 수 없다는 것이 주요 내용이.. 더보기

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