1. 논리(Logic) 기반 지식표현 및 추론 1. 논리식 (logical expression) 2. 술어 논리의 구문 표현의 구성 요 2. 규칙(Rule) 기반 지식현과 추론

트리, 그래프, 상태 공간 그래프(state space graph) 1. 탐색 방식의 종류 A* 알고리즘은 게임 탐색이 아니다. 2. 맹목적 탐색 방법의 비교 깊이 우선 탐색 장점: 메모리 공간 사용 효율적 단점: 최단 경로 해 탐색 보장 불가 너비 우선 탐색 장점: 최단 경로 해 탐색 보장 단점: 메모리 공간 사용 비효율 3. 정보 기반 탐색(informed search) 휴리스틱 탐색(heuristic search)이라고도 부름 언덕 오르기 방법, 최상 우선 탐색, 빔 탐색, A*알고리즘 등 언덕 오르기 기법(hill climbing method) 현재 시점에서 휴리스틱 평가값이 가장 좋은 이웃 노드 하남나을 확장해 가는 탐색 방법 국소 최적점(local optima)에 빠질 위험 존재 A* 알고리즘..

1. 튜링 테스트 기계가 얼마나 인간을 잘 흉내 내는가 테스트 이미테이션 게임에서 착안 2. AI 패러독스 (Paradox) 인공지능의 실용적 정의: 인공지능의 원리보다는 결과에 주안점을 두는 (귀납적) 정의가 우세. 어제의 AI로 간주되던 것이 오늘은 'AI'로 정의되지 않는 경우가 있음. ex) 체스 챔피언을 이긴 Deep(er) Blue. 오늘날의 컴퓨터로는 체스를 탐색 알고리즘만으로 해결 가능. 따라서 이제는 체스 두는 것은 AI로 간주되지 않음. 바둑은 여전히 AI의 영역임. 3. 인공지능의 주요 접근 방식 기호주의 (Symbolism) 지능적 문제해결 알고리즘에 초점 흑묘백묘, 새 ==> 비행기 문제해결에 필요한 지식을 수작업으로 구축한 후에 이를 바탕으로 탐색 및 추론 등의 해결방식 고안\ ..