docs: AI알고리즘 01

- 인공지능(AI)의 정의, 시스템의 네 가지 유형, 역사, 발전의 동인, 미래에 대한 이해

Author: hyoloui

docs/AI알고리즘/01.md

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+title: 인공지능(AI)의 이해
+description: 인공지능(AI)의 정의, 시스템의 네 가지 유형, 역사, 발전의 동인, 미래에 대한 이해
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+## 1. 인공지능(AI)의 이해
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+### 1.1 인공지능(AI)의 정의
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+**인공지능(AI)** 은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술입니다. 이는 지능적인 기계를 만드는 과학 및 엔지니어링이며, 의사결정, 문제해결과 같은 인간의 사고와 관련된 활동의 자동화를 포함합니다.
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+궁극적으로 인공지능은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나입니다.
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+### 1.2 인공지능 시스템의 네 가지 유형
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+인공지능은 다음과 같은 네 가지 관점에서 분류될 수 있습니다:
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+- **인간처럼 사고하는 시스템**: 사람의 인지 모델에 대한 이해(인지과학, 신경과학, 정보처리 심리학)가 필요합니다
+- **인간처럼 행동하는 시스템**: 인간의 지능적인 행동만을 구현하며, 사회적인 행동 구현이 용이합니다
+  - 튜링 테스트, 자연어 처리, 지식 표현, 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 로보틱스
+- **이성적으로 사고하는 시스템**: 사고에 대한 표기법 및 파생 규칙이 필요하나, 비공식적인 지식 확보가 어렵습니다
+- **이성적으로 행동하는 시스템**: 예상되는 효용을 최대화하여 최상의 성과를 달성하지만, 계산상의 한계로 완벽한 합리성은 불가능합니다
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+### 1.3 인공지능의 역사
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+인공지능은 세 차례의 주요 붐(boom)을 거치며 발전했습니다.
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+#### 제1차 AI 붐 (1950년대~1970년대 - 추론, 탐색)
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+- 1956년 존 매카시가 '인공지능' 용어를 처음 사용
+- 마크 I 퍼셉트론(문자 인식), Lisp 언어, DENDRAL(최초의 전문가 시스템), ELIZA 등이 개발
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+#### 제2차 AI 붐 (1980년대 - 전문가 시스템, 지식)
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+- 신경망의 부활과 함께 다층 퍼셉트론 모델, 역전파(backpropagation) 알고리즘 연구가 활발해져 문자인식 및 영상인식 구현에 기여
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+#### 제3차 AI 붐 (2000년대~현재 - 학습)
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+- 2004년 제프리 힌튼의 딥러닝 기반 학습 알고리즘 RBM 제안 이후
+- IBM 왓슨(퀴즈쇼 우승, 2011), 구글의 심층신경망(DNN) 구현(2012), 페이스북 딥페이스(얼굴 인식, 2014), 구글 알파고(이세돌에 승리, 2016) 등 딥러닝 기반의 혁신적인 발전이 이루어짐
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+### 1.4 인공지능 발전의 동인
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+최근 인공지능이 중요하게 여겨지는 이유는 학술적인 연구 단계를 넘어 실제 우리 생활에 적용이 가능한 수준으로 발전하고 있기 때문입니다. 특히, 기계 학습의 하나의 기술인 인공신경망 분야에서 두드러진 발전이 이루어진 분야는 **딥러닝**입니다.
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+딥러닝은 과거 논리·규칙 기반, 연결 기반, 통계 기반 방식의 한계를 극복하고, 컴퓨터가 스스로 자질을 학습하며 학습한 데이터를 다른 문제에 응용하거나 재활용할 수 있게 했습니다.
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+### 1.5 인공지능의 미래
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+인공지능은 반복적인 지적 노동을 수행하고 인간은 최종 의사결정과 소통, 직관이 필요한 창조적 업무를 맡는 형태로 인간과 협력하거나, 특정 업무에서는 AI가 전부 대체 가능할 것으로 전망됩니다.
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+#### AI가 지원하거나 수행할 수 있는 역할
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+- 도서관 사서, 전문 고객 상담, 온라인 강사, 관광 안내원, 간병인, 교사, 의사 등
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+#### AI가 대체할 가능성이 높은 직업
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+- 택시 기사, 전화 영업원, 환경 미화원, 보안 담당자, 트럭 기사 등
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+#### 인간이 AI를 도구로 활용하여 협업할 직업
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+- CEO/경영자, 마케터, 전략 투자가, 변호사, 사회 봉사원, 예술가, 컬럼니스트, 과학자, 경제학자 등
+- "지식 활용의 최적화"와 "전략과 창의력"을 발휘하는 방식으로 협업
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+## 2. 인공지능(AI) 알고리즘
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+### 2.1 인공지능-머신러닝-딥러닝의 관계
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+- **인공지능(artificial intelligence)**: 사람이 해야 할 일을 기계가 대신할 수 있는 모든 자동화를 의미합니다
+- **머신러닝(machine learning)**: 명시적으로 규칙을 프로그래밍하지 않고 데이터로부터 의사결정을 위한 패턴을 기계가 스스로 학습하는 기술입니다
+- **딥러닝(deep learning)**: 인공신경망 기반의 모델로, 비정형 데이터로부터 특징 추출 및 판단까지 기계가 한 번에 수행하는 기술입니다. 딥러닝은 인공신경망의 발전된 형태로, 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오와 같은 매우 큰 데이터와 관련됩니다
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+### 2.2 기계학습의 종류 (알고리즘)
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+다양한 머신러닝 알고리즘들이 존재합니다.
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+- **회귀 알고리즘(regression algorithms)**: 모델에 의한 예측을 위해 오차 측정을 사용하여 변수 간의 관계를 모델링합니다
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+  - 예: 선형 회귀, 로지스틱 회귀
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+- **인스턴스 기반 알고리즘(instance-based algorithms)**: 모델에 중요하거나 필요하다고 여기는 학습 데이터의 인스턴스 또는 예제에 대한 의사 결정을 합니다
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+  - 예: k-최근접 이웃
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+- **의사 결정 트리 알고리즘(decision tree algorithms)**: 데이터 속성의 실제 값을 기반으로 의사 결정 모델을 구성하고, 주어진 레코드에 대한 예측을 트리 구조에서 결정합니다
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+  - 예: 몬테칼로 트리 서치
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+- **베이지안 알고리즘(bayesian algorithms)**: 베이지안 확률 기반으로 불확실성에 대해 새로운 사건을 추정하며, 분류 및 회귀 문제에 자주 사용됩니다
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+- **클러스터링 알고리즘(clustering algorithms)**: Centroid 기반 및 계층 기반의 모델 방법으로 구성되며, 데이터를 최대 공통 그룹으로 잘 구성되도록 동작합니다
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+  - 예: K-means
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+- **연관 규칙 알고리즘(association rule learning algorithms)**: 변수 간 관찰된 관계를 가장 잘 설명하는 규칙을 추출하며, 어떤 항목이 어떤 항목을 동반하여 등장하는 지를 파악합니다
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+- **신경망 알고리즘(artificial neural network algorithms)**: 생물학적 신경망의 구조 또는 기능에서 영감을 받은 모델로, 회귀와 분류 문제에 일반적으로 사용되는 패턴 매칭의 한 종류입니다
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+### 2.3 머신러닝(기계학습)의 알고리즘 분류
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+머신러닝은 크게 세 가지 학습 방식으로 나뉩니다.
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+- **지도 학습(supervised learning)**: 문제와 정답을 모두 알려주고 공부시키는 방법으로, 예측과 분류에 사용됩니다
+- **비지도 학습(unsupervised learning)**: 답을 가르쳐주지 않고 공부시키는 방법으로, 연관 규칙과 군집(클러스터링)에 활용됩니다
+- **강화 학습(reinforcement learning)**: 보상을 통해 상은 최대화, 벌은 최소화하는 방향으로 행위를 강화하는 학습입니다
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+> **참고**: 심화 강화 학습은 강화 학습과 딥러닝의 교차점에 있습니다
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+## 3. 인공지능(AI) 기술 동향
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+### 3.1 인간의 두뇌를 닮아가는 인공지능
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+#### 대화하는 인공지능 (Chat GPT)
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+자연어 처리(NLP) 및 생성 기술을 통해 사용자와 인간과 같은 대화를 나눌 수 있는 인공지능 시스템이 등장했습니다.
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+#### 기사를 작성하는 인공지능
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+포브스의 퀼(Quill), AP통신의 워드스미스, LA 타임스의 퀘이크봇, 가디언의 자체 로봇, 로이터의 트레이서, 아사히 신문의 오토리 등은 증시 시황, 기업 실적, 지진 정보, 기사 편집, 속보 작성, 야구 경기 평가 등 다양한 분야에서 기사를 작성하고 있습니다.
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+#### 시와 소설을 쓰는 인공지능
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+- MS와 교토대학은 시를 짓는 인공지능을 개발
+- 중국의 인공지능 시인 샤오이스는 시집을 출간
+- 일본과 미국에서도 소설을 쓰거나 저술하여 출판하는 인공지능이 개발
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+> **한계**: 이야기를 만들어내지만 창의적 감성 표현은 어려움
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+#### 그림 그리는 인공지능
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+- 미국 콜로라도 주박람회 미술전에서 인공지능 작품이 1등을 수상
+- 프랑스 인공지능 화가 오비어스(Obvious)의 작품 '에드몽 드 벨라미'는 5억원에 낙찰
+- 서양화 15,000여 작품을 학습하여 규칙을 찾아내 그림을 생성
+- 그림 합성 및 오래된 사진 복원도 가능
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+#### 음악을 만드는 인공지능
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+- 악기별 연주 구성과 편곡까지 가능
+- 10년 후 미국 인기 차트곡의 20%가 인공지능에 의존할 것으로 예상
+- 구글은 머신러닝으로 작곡한 피아노 곡을 발표
+- 영국에서는 K-pop 인공지능이 30초 만에 곡을 완성
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+### 3.2 우리가 경험하는 인공지능
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+#### 추천하고 취향을 찾아주는 인공지능
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+최근 인터넷 검색이나 유튜브에서 매우 활성화되어 사용자가 관심을 가졌던 주제나 검색 경험을 바탕으로 광고나 동영상을 추천하고, 사용자가 자주 찾는 프로그램 경향을 분석하여 맞춤형 서비스를 제공합니다.
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+#### 얼굴을 인식하는 인공지능
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+인물의 얼굴을 감지하고 고유한 특징과 패턴을 분석하여 개인을 식별하는 기술입니다.
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+**활용 분야:**
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+- 보안 (감시 카메라)
+- 교육 (수업 출석체크)
+- 금융 (계정 잠금 해제, 은행 정보 해제)
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+#### 안전운전을 도와주는 인공지능
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+운전자의 주행 습관 데이터를 수집하고 운전 형태를 분석하여 차량 전방 충돌, 차선 이탈, 어린이 보호구역 우회전 진입 등의 사전 경보를 제공하며 안전운전을 돕습니다.
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+## 결론
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+**인공지능(AI)** 은 인간의 학습, 추론, 지각 능력을 모방하려는 컴퓨터 과학의 한 분야이며, 꾸준한 연구와 발전으로 현재 다양한 서비스에 활용되고 있습니다.
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+특히 딥러닝 기술의 발전에 힘입어 대화, 기사 작성, 예술 창작(시, 소설, 그림, 음악), 추천 시스템, 얼굴 인식, 안전 운전 지원 등 우리 생활 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다.
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+인공지능은 미래에 인간의 업무를 지원하거나 일부는 대체하며, 인간과 AI의 협업을 통해 새로운 가치를 창출할 것으로 기대됩니다.

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