인공지능 5강 (지식과 인공지능)

학습개요

1. 인공지능의 문제풀이는 광범위한 일반적 지능을 구현하는 데 한계를 보인다. 이에 따라 문제의 범위를 특정 응용분야로 좁혀 이에 대한 지식을 활용하기 위한 지식기반 시스템의 구현에 관심을 갖게 된다. 지식기반 시스템에서 지식을 표현하고 활용하는 것은 매우 중요하다. 이번 강의에서는 인공지능 시스템에서 지식 및 지식의 컴퓨터 내에서의 표현에 대하여 학습한다. 다양한 형태의 지식표현방법을 고려할 수 있으며, 그 중 주요한 지식표현 방법들에 대하여 논의하고자 한다.

 학습목표

1. 지식기반 시스템이 무엇인지 설명할 수 있다.
2. 지식표현 방법들이 갖추어야 할 요건들을 설명할 수 있다.
3. 주요 지식표현 방법들의 개념을 설명할 수 있다.

 주요용어

1. 지식기반 시스템 : 특정한 문제 분야의 지식을 쉽게 접근할 수 있는 형태로 컴퓨터 내에 체계적으로 축적하여, 이를 바탕으로 지능적 처리를 하는 시스템
2. 절차적 지식 : 어떠한 경우에 무엇을 어떻게 할 것인가에 대한 지식으로, 지식 사용에 대한 제어 정보가 지식 자체에 내포되어 있다.
3. 선언적 지식 : 상호 독립적, 단편적인 지식들을 나열해 놓은 형태의 지식으로 추론기관이라는 프로그램이 별도로 존재하며, 이 프로그램에 의해 지식이 활용된다.
4. 지식 베이스 : 대상 문제분야의 지식을 포함한 문제풀이에 필요한 지식을 체계적으로 저장하는 지식기반 시스템의 구성 요소
5. 추론기관 : 주어진 문제의 상황에 대하여 지식 베이스 내의 지식을 이용하여 추론함으로써 결론을 제시하는 역할을 하는 지식기반 시스템의 구성 요소
6. 전문가 시스템 : 주어진 문제 분야에서 인간 전문가의 문제해결 지식, 전략 등을 시뮬레이션함으로써 문제풀이, 의사결정을 지원하는 지식기반 시스템
7. 명제 : 참 또는 거짓을 명백히 판단할 수 있는 문장
8. 전방향 추론 : 주어진 사실들로부터 만족되는 규칙을 규칙의 조건부와 정합에 의해 선택하여 결론부의 내용을 제시하거나 실행하는 추론 방법
9. 후방향 추론 : 목표로 하는 결론이 현재 상태 또는 알려진 사실들로부터 유도해 낼 수 있는가를 알아내기 위해 결론부로부터 가정부 방향으로 진행하는 추론 방법
10. 시맨틱 네트 : 개념들 사이의 관계를 방향성 그래프 형식으로 표현하는 지식표현 방법
11. 특성상속 : 상위 클래스의 속성과 값을 하위 클래스 또는 사례가 이어받도록 하는 추론 형태
12. 프레임 : Marvin Minsky가 제안한 지식표현 방법으로, 객체나 클래스를 표현하는 속성들을 나타내는 슬롯들의 집합으로 지식을 표현한다. 부가 프로시저를 통해 절차적 지식을 함께 표현할 수 있다.

정리하기

1. 지식기반 시스템의 핵심 구성요소는 대상 문제분야의 지식을 쉽게 접근할 수 있는 형태로 컴퓨터 내에 체계적으로 축적한 지식베이스와 지식을 바탕으로 추론을 통해 주어진 문제를 해결하는 추론기관이다.
2. 지식표현방법은 지식의 실세계의 의미를 최대한 수용할 수 있어야 하고, 적절한 추론 메커니즘이 존재해야 하며, 추론과정이 효율적으로 진행될 수 있어야 한다. 또한 새로운 지식을 쉽게 습득할 수 있는 표현방법이 좋다.
3. 절차적 지식은 어떠한 경우에 무엇을 어떻게 할 것인가에 대한 지식으로, 지식 사용에 대한 제어 정보는 지식 자체에 내포되어 있다. 반면 선언적 지식은 상호 독립적, 단편적인 지식들을 나열해 놓은 형태로서, 추론은 별도의 추론기관에 의해 이루어진다.
4. 논리를 이용한 지식표현방법은 명제기호와 논리연산자를 이용한 명제논리나 객체와 술어를 이용하는 술어논리를 이용하며, 기본적인 추론 메커니즘은 연역법칙이다.
5. 규칙을 이용한 지식표현에서는 주어진 상황을 위한 권고·지시·전략을 ‘IF 조건 THEN 결론’ 형태의 규칙으로 표현한다.
6. 시맨틱 네트는 개념들 사이의 관계를 방향성 그래프 형식으로 표현하는 지식표현 방법이다. 노드는 객체, 개념, 사건 등을 표현하며, 아크는 노드들 사이의 관계를 표현한다.
7. Marvin Minsky가 제안한 지식표현 방법인 프레임은 객체나 클래스를 표현하는 속성들을 나타내는 슬롯들의 집합으로 지식을 표현한다. 부가 프로시저를 통해 슬롯의 값을 읽거나 쓰는 등의 동작에 따라 수행할 행위에 해당되는 절차적 지식을 함께 표현할 수 있다.
8. 시맨틱 네트나 프레임은 특성상속을 이용하여 상위 개념의 지식을 하위 개념이 공유하는 중앙집중적 방법의 지식 표현을 할 수 있다.
9. 인공 신경회로망에서는 신경연접의 연결가중치 벡터 형태로 지식을 분산 저장한다.
10. 전문가 시스템은 대상으로 하는 특정 문제 분야에서 인간 전문가의 문제해결 지식, 전략 등을 시뮬레이션함으로써 문제풀이, 의사결정을 지원하는 지식기반 시스템이다.
11. 현장 전문가가 제시하는 문제의 해답이나 풀이 방법 등의 전문 지식을 지식 공학자가 지식베이스에 축적하여 전문가시스템을 구축한다.