Design Futures

인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 처리하는 연구 방법 자연어는 우리가 일산 생활에서 사용하는 언어이며, 자연어 처리는 이러한 자연어의 의미를 분석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 일을 말한다. 자연어 처리는 기계에게 인간의 언어를 이해시킨다는 점에서 인공지능에 가장 중요한 연구 분야이면서도, 아직 정복되어야 할 산이 많은 분야이다. 자연어 처리의 응용 분야 1) 정보 검색, 질의응답 시스템 - 구글/네이버/다음 검색 포털에서 무언가를 검색한 후, 결과들 중 하나를 클릭하면 시스템은 이를 자신이 찾은 결과가 적합했다는 신호로 인식하고 향후 검색에 이 정보를 이용해 검색 정확도를 높인다. 2) 대화 시스템 및 자동 질의 응답 시스템 - 슬랙, 마이크로소프트 메신저, AI 스..

문장을 최소 의미 단위로 잘라서 컴퓨터가 인식하도록 돕는 방법이다. 문장 형태의 문자 데이터를 전처리할 때 많이 사용되는 방법이다. 말뭉치(코퍼스 corpus)를 어떤 토큰의 단위로 분할하냐에 따라 단어 집합의 크기, 단어 집합이 표현하는 토크의 형태가 다르게 나타나며 이는 모델의 성능을 좌지우지하기도 한다. 이때 텍스트를 토큰의 단위로 분할하는 작업을 토큰화라고 한다. 토큰의 단위는 보통 의미를 가지는 최소 의미 단위로 선정되며, 토큰의 단위를 단어로 잡으면 Word Tokenization이라고 하고, 문장으로 잡으면 Sentence Tokeniazation이라고 한다. 영어는 주로 띄어쓰기 기준으로 나누고, 한글은 단어 안의 형태소를 최소 의미 단위로 인식해 적용한다. Reference [개념] 토큰..

알고리즘은 문제 해결을 위한 단계들을 체계적으로 명시한 것을 의미한다. 알고리즘이란 어떠한 문제를 해결하기 위한 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것을 의미한다. 알고리즘은 9세기 페르시아의 수학자인 무함마드 알콰리즈미의 이름을 라틴어화한 알고리스무스(Algorismus)에서 유래한 표현이다. 유한성을 가지며, 언젠가는 끝나야 하는 속성을 가지고 있다. 문제 해결을 위해 여러 개의 후보 알고리즘 중, 정확성과 효율성 등을 평가한 후에 최적의 알고리즘을 선택한다. 알고리즘은 연산, 데이터 진행 또는 자동화된 추론을 수행한다. 알고리즘의 조건 입력 : 외부에서 제공되는 자료가 0개 이상 존재한다. 출력 : 적어도 2개 이상의 서로 다른 결과를 내어야 한다.(즉 모든 입력에 하나의 출력이 나오면 안..

인공지능은 생각보다 오래전부터 존재해봤다. 그 역사의 시작은 1940년대부터 시작한다. 인공지능의 탄생: 1943년 ~ 1956년 1940년대 후반과 1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제 등 다양한 영역의 과학자들에게서 인공적인 두뇌의 가능성이 논의되었고, 1956년에 이르러서 인공지능이 학문 분야로 들어섰다. 1943년: 워렌 맥클록과 월터 피츠가 전기 스위치처럼 켜고 끄는 기초 기능의 인공 신경을 그물망 형태로 연결하면 사람 뇌에서 동작하는 아주 간단한 기능을 흉내 낼 수 있음을 증명했다. 1950년: 엘론 튜링이 기계가 인간과 얼마나 비슷하게 대화할 수 있는지를 기준으로 기계 지능을 판별하는 튜링 테스트(Turing Test)를 제안했다. 튜링 테스트는 인공지능과 대화를 해서 그 ..

인공지능의 유형에는 강인공지능, 약인공지능, 초인공지능이 있다. 1. 강인공지능 Strong AI (Artificial General Intelligence) 인공지능이 강하다는 말은 인공지능이 사람과 똑같이 스스로 학습하여 똑같이 행동한다는 것을 의미한다. 자의식이 있는 인공지능이다. AI가 스스로 데이터를 찾아서 학습이 가능한 상태를 의미하며 다양한 분야에서 보편적으로 활용이 가능하다. 강인공지능의 예로는 SF 영화 속에서 스스로 생각하고 알아서 행동하는 로봇과 같은 것들이 있다. 현시점에서는 로봇이 그렇게 행동하고 있지 못한 상황이다. 따라서, 강인공지능은 현실적인 어려움으로 인해 현재까지는 큰 성과가 없는 상태이다. 2. 약인공지능 Weak AI (Artificial Narrow Intellige..