인공지능 개요 및 역사

1. 인공 지능과 인공지능 연구의 역사 :

- Environment =? cybernetics(1920-1950)

- Mind(= computer) => Symbolic AI(1950- 1980)

- Brain => Neural Nets(ML) (1980-2010)

- Body=>embodied mind, mind machine => Autonomous Robots(2010~`)

Symbolic AI vs Machine Learning

(기호.논리)       연결성(Neural Network)

                     ML에서 성능을 내기 위한 Source는 Big Data + 좋은 H/W 성능

                     이 필요하다.

*인공지능의 발전 :

Mind: Symbolic AI 

- 1997년 IBM Chess machine Deep Blue

- chatbots(Cornell Univ)

Body : Physical AI

- Humanoid Robot Nao

- Personal Robot PR2(willow Garage)

- Robot roommate shopping for and preparing bavarian breakfast

- Delivery Robots Bots

Embodied Mind

- Smart Speakers

AI가 왜 갑자기 Hot하게 됐는가?
- Machine Learning 알고리즘들이 학자들에 의해 잘 정립이 되었고

- Big Data와 Computing Power(H/W)가 맞물리면서 급속도로 발전하게됨

CNN 기반 얼굴인식 시스템이 지배적이다(?)

2. Deep Learning

모라벡의 역설(Moravec's Paradox)

- 인공지능. 로봇공학 연구자에 따르면 고등 추론에는 연산 능력이 거의 필요 없는 반면,

- 낮은 수준의 감각운동 기능은 엄청난 연산 자원이 필요.

- "어려운 문제는 쉽고 쉬운 문제는 어렵다"

*Deep Learning 의 활용

- Youtube 자동 음석 번역

- Netflix의 영화추천

- Facebook의 feed 추천

- 알파고

- 구글의 검색 결과

*CNN

- 물체들을 추상화하는 과정을 거친다

*RNN :
관련알고리즘 : LSTM, GRU

Image Narration using LSTM

자연어처리에도 많이 사용한다.