인공지능 역사

1952-1969 초기의 열광과 기대

Newell and Simon

- "Thinking humanly" 접근법으로 General Problem Solver 을 만들었다. (LT 는 Thinking rationally 접근법)

- Physical Symbol System hypothesis (물리적인 기호 시스템 가정)

 

Arthur Samuel at IBM - 체커를 할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 만들었다.

 

John McCarthy at MIT

- 프로그래밍 언어 LISP 를 만들었다.

- Time-sharing 기법을 사용하였다.

- Advice Taker (지식을 사용하여 추론하는 접근 프로그램)

 

John McCarthy MIT -> Stanford

- J.A. Robinson, resolution method

- Shakey robotics

 

Marvin Minsky (MIT)

-Microworld

 

Neural networks based approaches

- 신경망 (딥러닝의 시초) 에 기반한 접근법

- Bernie Widrow : Widrow and Hoff rule

- Frank Rosenblatt : Perceptrons

 

 

 

A Dose of Reality (1966 - 1973)

Herbert Simon

- ' in a visible future ' 

- 10년안에 컴퓨터는 체스 챔피온을 할 것이고, 중요한 수학적 이론이 기계로 증명될 것이다.

 

Machine translation

- 1966년, 기계번역의 가능성이 없다는 보고가 발견됨

- 모든 US 정부에서 지원하는 번역 프로젝트가 취소됨

 

Combinatorial explosion

- 수십 가지 이상의 사실을 이론으로 증명하지 못함

- Machine evolution

 

The Lighthill report

- 영국 정부도 AI 연구에 대한 지원을 대부분 끝냄

 

The book 'Perceptron' by Minsky and Papert

- 두 개의 input 은 XOR 함수로 표현할 수 없다. 또한, 더 복잡한 경우에도 유사할 것이다.

- 동시에 backpropagation algorithm - Bryson and Ho (신경망에 기초하는 알고리즘) 이 제안되었으나, 오랜 시간 잊혀졌다.

 

 

Knowledge-Based systems : the Key to Power? (1969 - 1979)

- 초기의 AI 방법들은 어려운 문제나 스케일이 큰 문제까지 확장되지 못하였다.

- DENDRAL (1969)

• 화학물의 분석을 통한 지식으로 search space 를 줄였다.

- Expert systems (전문가 시스템)

• MYCIN - 패혈증을 진단한다. 
• 전문가 지식을 표현할 수 있는 알고리즘이 많아졌다. (학술적인 부분 증가) -> Prolog

 

AI Becomes an Industry (1980 - Present)

- R1 (1982) 

• DEC 에서 사용한 최초의 상업적인 전문가 시스템이다.
• 새로운 컴퓨터의 주문을 도와준다. (어떤 구성요소가 빠졌고, 주문에 어떤 걸 추가할지)

- By 1988

• DEC에서 40개의 전문가 시스템이 배치되었다.
• DuPont 는 100개의 시스템을 사용하고 있으면 500개를 발명중에 있다.

- Fifth Generation project in Japan : Prolog 를 사용해서 지능적인 컴퓨터를 만들자는 10년짜리 계획

- MCC in US

- Alvey report in Britain : AI 라는 이름 대신 IKBS 로 인공지능 연구를 다시 재개했다.

- Expansion of the AI industry : 1980년부터 1988 년까지 AI 산업이 다시 확장되었다.

- 과도한 기대가 있었던 탓인지, 인공지능은 그 기대를 만족시키지 못하고 이 시대 이후 다시 AI Winter 라는 암흑기로 돌아섰다.

  

 

 

Return of Neural Networks (1986-Present)

신경망에 대한 관심이 다시 재개되었다.

- 1980년도의 backpropagation algorithm 이 다시 발명됨 -> Parallel Distributed Processing

- The connectionist approach : 모든것이 연결되어 있는 네트워크로 구성됨

 

 

AI Adopts the Scientific Method (1987 - Present)

- HMMs 음성인식기술 : 수학적 모델에 기반함

- 모든 머신 러닝들은 이론적인 배경에 기반함 (Statistics, information theory, computational theory)

 

 

Emergence of Intelligent Agents (1995 - Present)

- "whole agent" problem : Allen Newell 에 의한 SOAR(지능적인 행동을 보이는 시스템을 개발하기 위한 하나의 범용인지구조 )

- AI 시스템은 Web 기반 어플리케이션에서 흔하게 볼 수 있다 (검색 엔진, 추천 시스템)

- subfields of AI

- 더 방대한 목표 : Human-level AI, 인공 일반 지능(인간이 할 수 있는 어떠한 지적인 업무도 성공적으로 해낼 수 있는 기계의 지능)

 

 

The Availability of Very Large Data Sets (2001 - Present)

-전통적으로, 연구에서 가장 강조된 것은 알고리즘이였다.- 현재는, 알고리즘보다 data 가 더 중요함을 깨닫고 있다.- 평범한 알고리즘으로 도출한 100 million 단어가 최고의 알고리즘으로 도출한 1 million 단어보다 낫다는 것이다.

 

- Scene completion 

• Hays and Efros (2007) 
• 백만개의 사진으로부터 사진의 부분을 완성할 수 있음
• 2백만개의 사진을 사용하였을 때 훈련한 data set 이 가장 훌륭한 성과를 냄

 

 

The State of the Art

- Robotic vehicles (자율주행) 

• 자율주행의 레벨이 존재함
• Audi 의 최신 A8 은 자율주행 레벨3에 도달한 최초의 자동차이다 (2017)
• 그러나 Audi 는 2020년에 레벨3에서 자율주행을 포기하였다

- Speech recognition : 음성인식을 이용한 고객센터

- Game playing : 알파고

- Spam fighting : 스팸 거르기 (Gmail)

 

- Robotics : Roomba from iRobot

- Gmail 의 Smart reply

- 번역기