[1주차]Introduction to AI

1. AI 란?

: 지능적인 행동을 할 수 있는 컴퓨터와 컴퓨터 소프트웨어를 어떻게 생성할지 고민하는 수업.

2. Machine learning

- 인공지능의 하위 필드

- 패턴 인식과 계산적인 학습 이론에 대한 연구

- 데이터를 통해 자동으로 규칙을 배우게(the ability to learn) 하는 프로그램을 만드는 것

- Supervised Learning, Unsupervised Learning 

 

3. AI 의 공식적 탄생: Dartmouth, 1956

 

 

4. AI as Designing Rational Agents

- Agent 는 인지하고 행동하는 개체(entity)

- A rational agent 는 예상 효용(expected utility)를 극대화하는 행동을 선택한다

- sensors, actuators, and environment 의 특성에 따라 합리적인 행동(rational actions)을 선택하는 기술이 결정된다

 

5. Future of AI

- 앨런튜링 says

: It would not take long to outstrip our feevble powers... 

At some stage therefore we should have to expect the machines to take control 

 

- What's bad about better AI

• 우리가 원하는 것 이외의 것까지 달성하는것(너무 뛰어난 AI)
• Ai, economics, statistics, operations research, control theory 이러한 모든 untility 를 고정되고 알려져있으며 외부에서 기인된 것이라고 가정해버린다. (AI 발달로 인해 모든 정보를 다 알아서)

        ->Machines 은 그들의 행동이 인간의 목적을 달성하는 예견 정도에 있어 더 효율적이다

 

6.  A New Model for AI

- machine 의 유일한 목표는 to maximize the realization of human preferences.(인간의 선호도에 대한 실현을 극대화 하는 것)

 -> 무엇을 선호하는지를 캐치하는 것을 극대화하는 것

- 로봇은 처음엔 사람들이 무엇을 선호하는지에 대해 잘 모른다

- 여기서 인간의 행동은 인간 선호도에 대한 정보를 제공한다