Artificial Intelligence 1, Intro
AI
사람처럼 행동하는것? 사람처럼 생각하는것? 무엇이 AI 일까?
Act Rationally
여기서 rational 은
- Maximally achieving pre-defined goals
- Rationality only concerns what decisions are made. not the thought process begind them
- Goals are expressed in terms of the utility of outcomes
따라서 rational 의 의미는 maximizing your expected utility
Brain
인간의 뇌는 rational decision 을 내리는데 상당히 뛰어나지만, 완벽하지는 않다. 이런 brain 를 모방해서 인공지능을 만들어보려 했지만 뇌는 software 만큼 modular 하지 않기 때문에 reverse engineering 해서 인공지능을 만들긴 어려웠다.
과학자들이 뇌를 분석하는 과정에서 얻은 lessons learned 는 memory 와 simuation 이 decision making 에서 아주 중요한 요소라는 것이다.
What Can AI Do?
(1) Language
- Translation
(2) Vision (Perception)
- Object and face recognition
- Scene segmentation
- Image classification
(3) Robotics
- Vehicles
- Rescure
- Soccer!
- Lots of automations
(4) Logic
- Theorem provers
- NASA fault diagnosis
- Question answering
(5) Game Playing
(6) Decision Making
- Scheduling (e.g airline routing)
- Route Planning (e.g Google maps)
- Medical diagnosis
- Web search engines
- Spam classifiers
- Automated help desks
- Fraud dections
- Productrecommendations
- Lots more!
Designing Rational Agents
CS188 에서는 rational agent 를 디자인하는 방법을 배운다. rational agent 란 행동(act) 과 인지 (perceive) 를 할 수 있는 개체 (entity) 다. 즉, 환경 (environment) 를 인식해서 그에 맞는 판단을 내린 후 행동하는 소프트웨어로 볼 수 있다.
- A rational agent selects actions that maximize its (expected) utility
- Characteristics of the percepts, environment, and action space dictate techniques for selecting rational actions
이 수업에서 배우는 것은 어떤 environment 와 어떤 percept 를 가지고 있는지를 파악한 후, 이와 관련된 기존의 테크닉을 이용해서 언제, 어떻게 문제를 풀 수 있는지를 배운다.
Course Topics
Part 1: Making Decisions
- Fast search / planning
- Constraint satisfaction
- Adversarial and uncertain search
Part 2: Reasoning under Uncertainty
- Bayer’ nets
- Decision theory
- Machine learning
Throughout: Applications
- Natural language processing
- Vision
- Robotics
- Games
Refs
(1) Artificial Integelligence (CS 188) by Dan Klein, Pieter Abbeel
(2) Title Image
