Introduction

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COMPSCI 188 - 2018-08-23

🗒️ MATERIAL

CS 188: Introduction to Artificial Intelligence, Fall 2018

🗓️ 2022-01-31

Note

1. AI의 발전 → IBM의 왓슨, 알파고, 자율 주행 차량 등

   • 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 AI의 위험성 경고
   • AI가 잘 하지 못하는 분야가 존재함

2. AI?

   • “인간처럼 어떻게 사고하는가”
   • “인간처럼 어떻게 행동하는가”

3. 합리적 결정(Rational Decisions)

   • 합리적: 사전 정의 목표를 최대 한도로 수행하는 행위
   • 사고 과정이 아닌 도출된 결과가 중요
   • Maximize your expected utility

4. 인간의 뇌

   • 기억: 과거 데이터 기반 행동 결정
   • 시뮬레이션: 행위의 결과 예상

5. AI의 역사

   1. 40~50년대: 튜링 모델
   2. 60년대 초반: the thinking machine, 인공지능 낙관론
   3. 70~90년대: 지식 기반 접근 모델 실패, AI Winter
   4. 90~10년대: 통계적 접근, AI Spring
   5. 12년~: 딥러닝 발전, AI 산업화

6. AI가 할 수 있는 일(18년 기준)

   ✔️ 탁구 치기, 제오파디 게임, 산행 운전, 홈쇼핑, 중국어 실시간 자동 번역

   ❔도로 자율 주행, 새로운 수학적 증명, 로봇 외과 수술, 옷 정리 및 설거지

   ❌ 로봇 쇼핑 보내기, 1시간 동안 성공적으로 사람과 대화하기, 의도적으로 재미 있는 이야기를 쓰기

7. NLP

   • ASR(자동 언어 인식), TTS(음성 합성 시스템), 대화 시스템
   • 기계 번역, 웹 검색, 텍스트 분류

8. CV(Computer Vision)

   • 픽셀 → 정보/결정
   • 얼굴 탐지 및 검색, semantic scene segmentation, 3D 인지

9. 게임

   • 딥 블루 (체스), 알파고 (바둑)
   • 강화학습

Review

• UC 버클리의 CS-188은 대표적인 인공지능 학부 수업 주 하나로, 유튜브에서 18년도 강좌 전체가 공개되었다. 학부 수업 인공지능 역시 CS-188을 기반으로 하는데, 수업 자료 및 팩맨 알고리즘 프로젝트와 같은 기본적인 과제가 동일하다는 점에서 미리 공부할 가치가 있다. 방학 시간을 빌려서 인공지능 강의를 듣고, 최대한 과제(프로젝트) 및 퀴즈, 시험 문제를 풀면서 학기 수업을 더 잘 준비할 수 있도록 하자.