인공지능소프트웨어 중간

소개글

"인공지능소프트웨어 중간"에 대한 내용입니다.

목차

없음

본문내용

지능
무언가를 이해하고 배우는 능력
오직 인간만 가지고 있는 고유의 성질, 능력
본능적 행동이 아니라 생각하고
이해함으로써 행동으로 옮기는 능력

인공지능
AI (Artificial
Intelligence)
기계, 즉 컴퓨터가 학습하고 생각하여
스스로 판단할 수 있도록 만드는 능력, 기술

프로그래밍과 인공지능
다트머스 컨퍼런스
1956년 인공지능 용어 등장

인공지능의 순기능
1) 노동 대체

2) 자동화
3) 개인 능력 격차 완화

인공지능의 역기능
1) 멍청한 AI (Dumb AI
2) 법적·윤리적 책임 소재 문제
3) 빈부 격차 심화
4) 예측 불가능한 AI

<중 략>

규칙기반모델서비스
규칙 기반 챗봇
– 사용자 질의 키워드에 대해 규칙 집합에서 매칭되는 것이 찾아 답변

인공지능 기반 챗봇
– 인공지능 기술인 머신 러닝 또는 자연어 처리
– 사용자와의 상호작용을 통해 질의를 스스로 학습, 지능적
– 정해진 규칙이 없이, 사용자의 질의를 스스로 학습하고 답변

혼합형 챗봇
– 가장 일반적인 유형의 챗봇
– 기본적으로 규칙 기반과 인공지능 기반 챗봇이 혼합 형태
– 규칙을 이용하지만, 내용이 어려워지면 인공지능이 학습한 내용을 기반으로 답변을 함

규칙 기반 모델의 장점
1) 자연스러운 지식 표현
– ‘IF-THEN’과 같은 규칙으로 자연스럽게 표현할 수 있음
2) 통일된 구조
– 생성된 규칙은 통일된 ‘IF-THEN’ 구조를 가짐
3) 지식과 과정의 분리
– 규칙 기반 모델은 규칙과 사실로 분리되어, 다른 응용 시스템에 활용
4) 사용자와의 상호작용

규칙 기반모델의 한계
1) 규칙 간의 불분명한 관계
– 개별적인 규칙은 상대적으로 간단하고 이해하기 쉽지만, 규칙의 논리적인 상호관계가 확실하지 않을 수 있음
– 규칙 기반 모델에서는 개별적인 규칙이 전체 전략에 어떻게 기여하는지 관찰하기 어려움

2) 빈번한 규칙 수정
– 개별적인 규칙 수정이 빈번하게 발생하면 이를 일일이 수정의 번거로움 발생
– 많은 규칙이 있는 규칙 집합 안에서 수정하고자 하는 규칙을 찾기 어려움
– 수동으로 수정하고 유지해야 하는 데 많은 비용 필요

참고 자료

없음