Page 16 - 인공지능 수학 교과서
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인공지능과 관련된 수학



                                             인공지능에 수학이 활용되는 다양한 예를 찾을 수 있다.




                                     인공지능은 어떻게 구현되는가?

                                   인공지능은 본격적인 학문 연구의 대상이 된 이래 발전과 침체의 과정을 반복하며
                                 발전해 왔다. 인공지능의 개념과 원리는 일찍이 등장하였지만 그것을 구현할 수 있는

                                 컴퓨팅 기술이 없어 침체를 겪기도 하였다. 오늘날 인공지능은 컴퓨팅 기술의 발전을

                                 토대로 과거와는 비교할 수 없이 빠른 속도로 발전하고 있다. 또 인공지능은 융합 학문
                                 으로 수학, 컴퓨터, 과학, 철학, 심리학, 의학, 언어학 등과 광범위하게 연계되어 있다.
                                                        사람은 직업에서 업무를 수행할 때 일정한 패턴을 가지고

                                 컴퓨터                  있고, 일상생활에서 접하는 시각 정보, 음성, 언어에도 패턴이
                      수학
                                              과학      숨겨져 있다. 따라서 어떤 사람이 특정 분야에서 다양한 패턴
                                                      을 이해하고 그것을 다루는 데 능숙하다면 전문가라고 할 수
                               인공지능
                                                      있다. 그러면 어떻게 기계에게 패턴을 학습하게 하여 지능을

                                                      갖게 할까?
              철학
                                        의학
                           심리학                          기계학습(머신러닝)과 심층 기계학습인 딥러닝은 방법만 조
                                                      금 다를 뿐 기계가 자동으로 패턴을 익히는 방법을 연구한다는
                                                      점에서는 동일하다. 기계가 지능을 갖게 하는 방법에는 다양한
                              언어학
                                                      수학적 원리가 숨어 있다. 집합, 함수, 방정식, 벡터, 행렬, 미분,

                                                      확률, 통계 등의 수학적 지식이 없다면 지금과 같은 인공지능
                          인공지능과 학문 간 융합               의 발전은 없다.




                        인공지능                           기계학습                            딥러닝










                   사고나 학습 등 인간이 가진                컴퓨터가 스스로 학습하여                   인간의 뉴런과 비슷한
                   지적 능력을 컴퓨터를 통해               인공지능의 성능을 향상시키는                   인공 신경망 방식으로
                       구현하는 기술                        기술 및 방법                     정보를 처리하는 방법


                 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 관계: 인공지능이 가장 넓은 개념이고, 인공지능을 구현하는 중요한 방법이 기계학습이며, 딥러닝은 인공 신경망 원리에
               기반한 기계학습이다. 즉 (인공지능)⊃(기계학습)⊃(딥러닝) 관계가 성립한다.


            14    Ⅰ.  인공지능과 수학
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