인공지능 응용과 연구 - 2, 규칙기반
인공지능개론(정명희) 3주차 강의내용
인공지능 응용과 연구 - 2
인공지능의 분류 체계
(1) 규칙기반 인공지능
• 기호(symbol)와 논리(logic) 위주의 규칙기반 인공지능
• ‘초기 인공지능’, ‘좁은 의미의 인공지능’이라고도 함
• 주된 관심 분야는 수학적 정리 증명, 자연어 처리
• 그 외 문제 해결, 게임, 의사결정, 전문가 시스템 등
• 대표적인 인물: 매카시, 민스키, 사이먼, 뉴웰 등
• 선험적 규칙이라 불리는 ‘휴리스틱(heuristic)’ 방법 개발
• 1980년대 초부터 전문가 시스템 응용으로 방향 전환
• 연역 추리, 논리적 추론, 전문가 시스템 등에서 좋은 성과• 1980년대 중반 이후 획기적인 방법론을 못 찾아냄
• 최근 머신러닝과 딥러닝에게 주도권 넘겼으나 여전히 중요• 문제 해결의 결과에 대한 입증이나 설명 면에서 큰 장점
(2) 신경망 기반 인공지능
• 신경망 기반 인공지능, 간단히 신경망(Neural Network)
또는 인공신경망(Artificial Neural Network)이라 불림
• 신경망은 인간 두뇌의 뉴런들 사이의 연결에서 아이디어를 따옴
• 신경망 연구는 1957년 로젠블럿이 개발한 퍼셉트론에서 시작
• 1969년 『퍼셉트론즈』 출판 후 신경망 관련 연구는 급격히 쇠퇴
• 1986년 다층 퍼셉트론 모델과 역전파 알고리즘 개발
• 이후 신경망 제2의 도약 시대 전개
• 추후 머신러닝(Machine Learning)의 중심이 됨
• 2000년대 컴퓨터 용량과 속도가 크게 개선된 혜택
• 2004년 힌튼 교수가 딥러닝 학습 알고리즘 제안
• 딥러닝은 신경망 계열의 최신 학습 방법임
(1) 규칙기반 인공지능의 연구 분야
① 수학적 정리(theorem)의 증명
② 게임(game)
③ 자연어 처리(natural language processing)
• 인간의 언어로 컴퓨터와 대화할 수 있도록 하는 기술
• 서로 다른 언어들 사이의 기계번역(machine translation)
“역사적으로, 자연어처리는 처음에는 문법이나 어간 추출과 같은 규칙을 작성하여규칙 기반 시스템에 의해 다루어졌다” 그러나 한계가 있음
④ 전문가 시스템
• 전문가(expert)란 어떤 분야에 상당한 지식과 경험을 가진 사람
• 자동차 진단, 의사의 질병 진단, 화합물의 구조 분석
• 그 외 광물의 매장량 추정, 개인 교사 시스템 등
• 현재도 다양한 분야에서 활용되고 있음
… 기타 - 데이터 분석, 교육 및 지식 기반 시스템
(2) 신경망의 연구 분야
• 신경망은 뉴런 작용 기반의 인공지능 기법
• 뉴런처럼 수많은 신경망 처리기들의 네트워크로 구성됨
• 신경망 à 다층 신경망 -> 딥러닝의 차례로 연구가 이어짐
신경망 연구와 관련된 3가지 주요 분야
• 학습을 통한 패턴인식 분야에서 상당한 능력을 나타냄
• 신경망 연구와 관련된 3가지 주요 패턴 인식 분야
① 문자인식
② 음성인식
③ 영상인식
(3) 딥러닝의 연구 분야
• 컴퓨터 비전
이미지 및 비디오 데이터를 처리하고 분석하는 딥러닝의 중요한 분야. CNN은 이미지 인식, 객체 탐지 및 세분화에 광범위하게 사용되며, 해당 분야의혁신적인 발전에 기여
• 자연어 처리(NLP)
RNN, 변형자 모델(Transformer)과 같은 딥러닝 알고리즘이 텍스트데이터 분석에 사용되며 최근에는 대규모 언어 모델이 주목받고있음
• 의료 분야
의료 진단과 치료에서도 많은 응용 가능성을 보여주며 환자 맞춤형 치료, 질병예측 및 예방을 위해 사용됨
• 자율주행 및 로봇공학
자율주행차 및 로봇공학에서도 핵심 요소로 고급 센서와알고리즘을 통해 차량이 주변 환경을 인식하고 반응하는 방식 발전
• 강화 학습
에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 과정으로, 딥러닝과결합되어 더 효과적인 방법으로 발전, 게임 인공지능, 로봇 제어 및 자율시스템과 같은 다양한 응용 분야에서 활용
- GPT - 대규모 언어 모델로, 다양한 주제에 대해 인간과 자연스럽게대화할 수 있는 능력을 보여주며 여러 산업에서 자동화된 고객 서비스, 콘텐츠 생성 등으로 활용
인공지능 튜링 테스트(Turing Test)
• 1950년 튜링이 발표한 논문에서 ‘기계는 생각할 수 있다’라고 주장
• ‘튜링 테스트’는 인공지능 성능을 테스트하는 기법
• 상대방이 기계인지 사람인지 눈치채지 못할 확률을 계산
• 눈치채지 못할 확률이 높을수록 인공지능 성능이 높음
■ Google AI의 3대 비전
- 인류에게 유용한 AI
- 연구와 오픈 협업 강화
- Responsible AI (책임감 있는AI)
■ OpenAI 비전
일반적으로 인간보다 더 스마트한 AI 시스템인 범용 인공지능의이점을 인류 전체가 누리게 하는 것
• AI 에이전트: 2025년 기술 트렌드로 예측.
• 기업용 AI 솔루션: Glean Technologies(지식 기반 검색), Codeium(개발자용 AI) 등 특정 분야 특화 AI 솔루션부상.
• 비디오 생성 AI: 구글 Veo, Synthesia 등 고품질 비디오 생성 AI 기술발전.
• 개인 맞춤형 AI: 사용자의 감성적, 심리적 니즈 충족 방향으로 발전.
규칙기반
• 데이터 피라미드
– 데이터 (data)
• 특정 분야에서 관측된 아직 가공되지는 않은 것
• 사실인 것처럼 관측되지만 오류나 잡음을 포함 가능
– 정보 (information)
• 데이터를 가공하여 어떤 목적이나 의미를 갖도록 한 것
– 지식 (knowledge)
• 정보를 취합하고 분석하여 얻은 대상에 대해 사람이 이해한 것
– 지혜 (wisdom)
• 경험과 학습을 통해서 얻은 지식보다 높은 수준의 통찰
• 지식(知識, knowledge)
– 경험이나 교육을 통해 얻어진 전문적인 이해(understanding)와 체계화된 문제 해결 능력
– 어떤 주제/분야에 대한 이론적 또는 실제적인 이해, 또는 현재 알려진 사실과 정보의 모음
– 암묵지(暗黙知, tacit knowledge)
• 형식을 갖추어 표현하기 어려운, 학습과 경험을 통해 쌓은 지식
– 형식지(形式知, explicit knowledge)
• 비교적 쉽게 형식을 갖추어 표현될 수 있는 지식
– 절차적 지식(procedural knowledge)
• 문제해결의 절차 기술
– 선언적 지식(declarative knowledge)
• 어떤 대상의 성질, 특성이나 관계 서술
– 컴퓨터를 통한 지식 표현 및 처리
• 프로그램이 쉽게 처리할 수 있도록 정형화된 형태로 표현
• 규칙, 프레임, 논리, 의미망, 스크립트, 수치적 함수 등
지식의 표현 방법
• 생성 규칙(production rule)
• 술어 논리(Predicate Logic)
• 의미망(Semantic Net)
• 프레임(Frame)
• 개념 그래프 (conceptual graph)
• 규칙 (rule)
– ‘~이면, ~이다’ 또는 ‘~하면, ~하다’와 같은 조건부의 지식을 표현하는 IF-THEN 형태의 문장
– 직관적이고 이해하기 쉬음
예) 신호등이 녹색일 때는 건널목을 건널 수 있고, 빨간색일 때는 길을 건너지 말아야 한다
– 대상, 속성, 행동 또는 판단의 정보 추출
• 대상 : 신호등
• 속성 : 녹색, 빨간색
• 행동/판단 : 건넌다, 멈춘다.
– 표현
• IF 신호등이 녹색이다 THEN 행동은 건넌다
• IF 신호등이 빨간색이다 THEN 행동은 멈춘다
– IF 부분
• 주어진 정보나 사실에 대응될 조건
• 조건부(conditional part, antecedent)
– THEN 부분
• 조건부가 만족될 때의 판단이나 행동
• 결론부(conclusion, consequent)
• 규칙을 통한 지식 표현
- 인과관계
• 원인을 조건부에 결과는 결론부에 표현
• IF 연료통이 빈다
THEN 차가 멈춘다 - 추천
• 상황을 조건부에 기술하고 이에 따른 추천 내용을 결론부에 표현
• IF여름철이다 AND 날이 흐리다
THEN 우산을 가지고 가라 - 지시
• 상황을 조건부에 기술하고 이에 따른 지시 내용을 결론부에 표현
• IF 차가 멈추었다 AND 연료통이 비었다
THEN 주유를 한다 - 전략 (strategy)
• 일련의 규칙들로 표현
• 이전 단계의 판정 결과에 따라 다음 단계에 고려할 규칙이 결정
• IF 차가 멈추었다
THEN 연료통을 확인한다 AND 단계1을 끝낸다
• IF 단계1이 끝났다 AND 연료통은 충분히 찼다
THEN 배터리를 확인한다 AND 단계2를 끝낸다 - 휴리스틱 (heuristic)
• 경험적인 지식을 표현하는 것
• 전문가적 견해는 최적을 항상 보장하는 것이 아니고 일반적으로 바람직한 것을 표현
• IF 시료가 액체이다 AND 시료의 PH가 6미만이다 AND 냄새가 시큼하다
THEN 시료는 아세트산이다
프레임(frame)
– 민스키(M. Minsky, 1927~2016)가 제안한 지식표현 방법
– 특정 객체 또는 개념에 대해 슬롯-값 구조, 상속(inheritance)으로 표현하는 것
• 프레임의 종류
– 클래스(class) 프레임
• 부류(class)에 대한 정보 표현
– 인스턴스(instance) 프레임
• 특정 객체에 대한 정보 표현
• 프레임 계층구조(hierachy)
– 상위 프레임
• 클래스를 나타내는 프레임
– 하위 프레임
• 하위 클래스 프레임 또는 상위 클래스 프레임의 객체
• 상위 프레임을 상속(inheritance) 받음
논리
논리란 무엇인가?
• 인간의 사고가 체계적인지를 판단하는 기준
• 객관적이고 명확한 사고 법칙의 준수로 결정됨
• 입증에 필요한 법칙 제공
논리의 활용
• 컴퓨터 관련 학문이나 공학 등의 분야에 폭넓게 응용됨
• 규칙기반(rule-based) 인공지능에 이론적 기반 제공
• AI 학자들이 논리를 규칙기반 인공지능의 실현에 적용
• AI에서 지식 표현이나 추론(inference)의 도구로 쓰임
논리 기반 AI
구조화되고 공식적인 방식으로 지식을 표현하고 이에 대해 추론하여 결론을 내리거나 결정을 내릴 수 있는 프레임워크
• 논리 기반 접근 방식의 강점?
- 엄격함과 명확성
-> 법률, 의학, 자동화 정리 증명과 같이 정확하고 설명 가능한 추론이 필요한 분야에는 필수적임
규칙기반 인공지능에서의 논리와 추론
• 규칙기반 인공지능은 논리 바탕의 규칙을 통해 추론
• 탐색 방법, 문제 해결 알고리즘, 지식처리 등에 필요
• 전문가 시스템 등의 응용에 필수적인 기반 지식
• 논리와 다양한 논리 연산 등의 기초지식이 필요함
명제 논리 (propositional logic) or (부울 논리)
– 명제(命題, proposition)
• 참, 거짓을 분명하게 판정할 수 있는 문장
예) 아리스토텔레스는 플라톤의 제자이다. (명제)
예) 1+1 = 3. (명제)
예) 일어나서 아침 먹자. (명제 아님)
– 명제 기호의 진리값(truth value)을 사용하여 명제들에 의해 표현되는 문장들의 진리값 결정
• 가장 간단한 형태의 논리로 참 또는 거짓이 될 수 있는 진술(명제)
• AI 시스템은 의사결정과 추론을 위해 이러한 유형의 논리를 사용함
논리식(logical expression)
– 명제를 기호로 표현한 형식
– 명제기호, 참과 거짓을 나타내는 T와 F, 명제 기호를 연결하는 논리기호인 ¬, ∨, ∧, →, ≡ 를 사용하여 구성
술어 논리(predicate logic)
• 변수의 값에 따라 T 또는 F가 결정됨
Ex) ‘x2 ＋ 5x + 6 ＝ 0’는 x값이 －2나 －3일 경우에만 T
• 술어 논리는 지식을 논리적 식으로 표현
• 술어 논리에서는 대상들 간의 관계도 나타낼 수 있음
Ex) “영철이는 남자다.”는 남자(영철)와 같이 나타낼 수 있음
Ex) “영철의 아버지는 김춘추 씨다.”라는 문장
‘아버지(김춘추, 영철)’과 같이 표현 가능
– 명제의 내용을 다루기 위해 변수, 함수 등을 도입하고 이들의 값에 따라 참, 거짓이 결정되도록 명제 논리를 확장한 논리
– 술어(述語, predicate)
• 문장의 ‘주어+서술어’형태에서 서술어에 해당
• 대상의 속성이나 대상 간의 관계를 기술하는 기호
• 참(T) 또는 거짓(F) 값을 갖는 함수와 항으로 표현
추론의 의미와 인공지능
• 추론이란 ‘알려진 사실이나 명제를 근거로 삼아 미지의 사실에 대한 판단이나 결론을 이끌어내는 사고 과정’
• 추론은 기존 지식에서 새로운 정보를 도출하는 과정.
• 논리 기반 AI에서 추론
규칙과 사실을 사용하여 -> 결론 도출
추론의 종류
- 귀납 추론(induction)
• 개별적인 사실들로부터 일반적인 결론을 이끌어내는 방법
• 논리적 필연성이 적음 (결론을 보장할 수 없다는 의미)
• 새로운 지식이나 이론의 발견과 확장에 쓰이는 추론 방법 - 연역 추론(deduction)
• 연역 추론은 가장 널리 쓰이는 추론 방법
• 전제로부터 다른 결론을 도출해내는 추론 방식
• 최초의 대전제가 결론을 이끌어내는 가장 중요한 근거
• 확장성은 부족하나 논리의 일관성이 장점
• 삼단논법으로 잘 알려져 있음 - 유비 추론(analogy)
• 유비 추론은 간단히 ‘유추’라고도 함
• 두 개의 대상에서 어떤 현상이 유사하거나 일치하기 때문에 다른 현상도 유사하거나 일치할 것이라고 추론하는 방법
• 유비 추론은 기존에 모르던 새로운 영역 이해에 도움 - 귀추적 추론(Abductive Reasoning)
• 최선의 설명을 추론하는 과정
• 관찰된 효과의 가장 가능성 있는 원인을 추론함
예: 땅이 젖어 있으면 시스템은 비가 내렸다고 가정할 수 있음
(그러나 이것이 유일한 설명은 아님)
추론 방법
전향 추론(forward chaining, 순방향 추론)
• 알려진 사실로부터 출발하여 결론을 이끌어 내는 방법
후향 추론(backward chaining, 역방향 추론)
• 목표를 설정하고 추론 엔진은 이를 증명하는 증거를 찾는 방법
전문가 시스템
• 전문가 시스템은 기존의 절차적 코드가 아니라, 규칙으로 표현되는 지식을 통해 추론함으로써 복잡한 문제를 해결하도록 설계되었다.
• 전문가 시스템은 인공 지능 (AI) 소프트웨어의 최초의 성공적인 형태
규칙기반 시스템의 작동 예
• 규칙기반 시스템은 사실(fact)을 나타내는 지식베이스와 If ooo then xxx와 같은 추론규칙으로 이루어짐
• 질의에 대해 지식베이스와 추론규칙을 이용하여 추론한 후 그 결과를 알려줌
규칙기반 모델
- 규칙(조건)을 사용해 조건 분기 프로그램을 실행하는 시스템
- IF-THEN 형태로 표현
분기를 이용해 선택을 하는 사람과 컴퓨터
■ 규칙은 관계, 추천, 지시, 전략, 휴리스틱을 표현할 수 있다.
- 【관계】
• IF ‘연료 탱크’가 비었다
• THEN 차가 멈췄다 - 【추천】
• IF 가을이다
• AND 하늘이 흐리다
• AND 일기예보는 보슬비다
• THEN 조언은 ‘우산을 가지고 다니는 것’이다 - 【지시】
• IF 차가 멈췄다
• AND ‘연료 탱크’가 비었다
• THEN ‘차에 연료를 공급’한다 - 【전략】
• IF 차가 멈췄다
• THEN ‘연료 탱크를 확인’한다
1단계를 완료했다
• IF 1단계를 완료했다
• AND ‘연료 탱크’가 가득 찼다
• THEN ‘배터리를 확인’한다
2단계를 완료했다 - 【휴리스틱】
• IF 시료는 액체이다
• AND ‘시료의 pH’< 6
• AND ‘시료의 냄새’가 시큼하다
• THEN ‘시료의 성분’은 ‘아세트산’이다
추론 방법 적용
• 순방향 추론: 알려진 사실로부터 출발하여 결론을 이끌어 내는 방법
• 역방향 추론: 목표를 설정하고 추론 엔진은 이를 증명하는 증거를 찾는 방법이다.
인간 전문가를 대신하는 전문가 시스템
• 전문가 시스템(Expert System)은 컴퓨터 자문 시스템의 일종
• 특정 분야에서의 인간 전문가의 전문 지식을 활용
• 전문가의 지식을 정리하여 지식베이스부터 구축함
• 인공지능의 추론 능력을 이용한 문제 해결 시스템
• 사용자가 질문하면 추론기구가 지식베이스를 이용하여 추론
-> 사용자에게 결과 제공
전문가 시스템의 한계와 극복
- 지식 획득 병목 (Knowledge Acquisition Bottleneck)
- 유지보수 어려움, 확장성 한계
- 불확실성과 모호성 처리 부족
극복
• 생성형 AI와 규칙 기반 시스템 연결
• 하이브리드 접근(규칙 기반 + 머신러닝)의 가능성