Page 14 - 인공지능 수학 교과서

인공지능은 어떻게 발전해 왔는가?

인공지능은 다양한 수학적 원리를 기반으로 꾸준히 기술적 진보가 이루어졌다.
➊ 인공지능의 태동

앨런 튜링(Turing, A.; 영국의 수학자 앨런 튜링은 1936년에 ‘튜링 기계’라는 개념을 제시한 후 1950년에
1912~1954)
「계산 기계와 지능」이라는 논문을 통해 “기계가 지능을 갖고 사람처럼 생각할 수 있는
영국의 수학자 겸 논리학자.
기계가 지능을 가졌는지 판 시대”가 올 것을 예견하였다.
별하는 튜링 테스트를 제안
하였다. 1956년에는 존 매카시, 마빈 민스키 등의 학자가 중심이 되어 개최한 다트머스 회
의에서 ‘인공지능’이라는 용어를 처음으로 도입하였다. 이후 인공지능에 대한 연구가
튜링 기계
튜링이 알고리즘을 설명하기 본격적으로 시작되었다.
위해 도입한 기계로 수학을
기계로 형상화한 것이다. ➋ 인공 신경망의 기초, 퍼셉트론의 등장

인공 신경망 1957년 프랭크 로젠블랫은 오늘날 인공 신경망 모델의 기초가 되는 퍼셉트론을 제
인공지능 분야에 속하는 기술
안하였다. 인간 두뇌의 뉴런이 작동하는 원리를 바탕으로 구현한 퍼셉트론은 다수
로 인간의 신경 세포인 뉴런
에서 영감을 얻은 모델이다.
의 입력값을 받아 하나의 결괏값을 내보내는 알고리즘이다. 이를 통해 논리곱(AND)
과 논리합(OR)에 해당하는 기본적인 논리 회로 연산을 실현하였다. 인공지능이 인
논리 결합 명제 기호
∧ 논리곱(AND)
간처럼 논리적 사고 과정을 수행할 수 있는 가능성을 보인 것이다. 다만, 퍼셉트론은
∨ 논리합(OR)
⊕ 배타적 논리합(XOR) 배타적 논리합(XOR)은 수행하지 못했는데 , 향후 신경망 연구가 정체되는 주원인이 되었다 .

구분 가능 구분 가능 구분 불가
퍼셉트론은 논리곱과 논리합을
통해 삼각형과 사각형 영역을
하나의 직선으로 구분할 수 있
지만, 배타적 논리합은 구분할
수가 없다.
논리곱(AND) 논리합(OR) 배타적 논리합(XOR)
퍼셉트론과 XOR 문제

| 배타적 논리합 문제 | 두 명제 p, q의 논리적인 결합을 합성명제라고 한다. 합성명제
진리표
의 참(T)과 거짓(F)을 결정하는 규칙은 진리표로 표현한다. 진리표의 마지막 열의 논
두 명제가 각각 참 또는 거
짓일 때 각각의 논리 결합에 리 결합은 배타적 논리합(XOR)으로 두 명제 중 하나만 참일 때 전체가 참이 된다.
의해 만들어진 합성명제가
참인지, 거짓인지를 표로 나 ➌ 인공 신경망 연구의 쇠퇴, 전문가 시스템의 번영
타낸 것이다.
인공지능 개발 초기에는 다양한 문제를 다룰 수 있는 범용적 모델 연구가 활발하였
A B
p q p∧q p∨q p⊕q
다. 그러나 규모가 크고 복잡한 문제를 대부분 잘 해결하지 못하면서 인공지능 연구가
F F F F F
한동안 침체되었다. 이후 특정 영역의 문제들을 해결할 수 있는 전문가 시스템 개발에
F T F T T
T F F T T 집중하였다. 이들은 보통 전문적 지식과 정보를 이용해 대형 지식 베이스를 구축하고,
T T T T F 해결해야 할 문제가 있을 경우 추론을 통해 문제에 대한 해답을 도출하였다.

12 Ⅰ. 인공지능과 수학