인공지능의 두 가지 방식 (데이터 중심, 알고리즘 중심)

인공지능의 교과서로 불리는 'Artificial Intelligent: A Modern Approach'에서는 네 가지 유형으로 인공지능을 정의...

인간처럼 생각하는 컴퓨터

이성적으로 생각하는 컴퓨터

인간처럼 행동하는 컴퓨터

이성적으로 활동하는 컴퓨터

 

중요한 점은 인공지능이 관찰과 가정을 기반으로 하는 경험을 통해 학습하는 인간 중심 접근 방법과 수학과 공학 기술의 조합을 기반으로 하는 이성적인 접근 방식을 모두 포함한다는 사실이다....

 

'단순히 주어진 명령어만 수행하는 것을 넘어 주변 환경을 인식하고 분석해 가장 좋은 결정을 하는 인간의 행동 양식을 기계로 옮긴 것"

인공지능 기술의 핵심은 '처리' 능력이다. 인공지능의 처리 능력을 구현하는 가장 빠르고 간단한 방법은 바로 '가능한 모든 행동 규칙과 경우의 수를 공식화'하는 것이다. 즉, 기계는 100% 인간이 입력한 명령대로만 행동한다.....인공지능은 나름의 기준을 '학습'해 무수히 많은 경우의 수 중에서 주어진 상황에 맞는 '최적의 행동'을 찾아낼 수 있어야 한다.

 

인공지능은 크게 두 가지 방식으로 최적의 행동을 결정한다.

- 관찰과 가정을 바탕으로 한 경험을 통해 판단: 데이터 중심(data-driven)

- 수학과 공학적인 방식으로 판단: 알고리즘 증심(Algorithm-driven)

 

알고리즘 중심 기법은 무수히 많은 경우의 수 중에서 '최적의 해'를 찾는 것이 목표이며, 데이터 중심 기법에서는 많은 데이터에서 '공통된 패턴'을 찾는 것이 주된 목표다. 

 

패턴 식별의 최종 목표는 결국 최적의 행동 결정.