인공 지능 전문가 시스템: 알아야 할 모든 것

인공 지능 전문가 시스템 은 오늘날 기술 세계에서 가장 두드러진 연구 영역 중 하나입니다. 주제에 대해 알아보기 전에 먼저 인공 지능이 무엇인지 이해합시다.

인공 지능 또는 AI는 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 기계가 수행하도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이 학제간 연구 분야는 1956년 Dartmouth College 워크숍에서 탄생했습니다. 그리고 수년에 걸쳐 AI는 기술 산업의 거의 모든 분야에서 중요성을 갖게 되었습니다. 그것은 파문을 일으키고 전 세계 작업장에 패러다임 전환을 가져오고 있습니다. 인공 지능 급여는 업계 최고 중 하나입니다. 인공 지능의 응용 프로그램에 대해 자세히 알아보십시오.

주변을 둘러보면 일상생활에서 AI가 활용되는 다양한 모습을 발견할 수 있습니다. Microsoft의 Cortana, Apple의 Siri, Amazon의 Alexa와 같은 챗봇이 가장 일반적인 예입니다. Uber와 같은 차량 공유 앱은 AI를 사용 하여 목적지에 도착하는 시간을 추정하고 전자 상거래 웹 사이트는 이를 사용하여 검색 기록을 기반으로 제품을 추천합니다.

AI 기반 챗봇은 쿼리 응답, 대화 촉진, 약속 일정 잡기, 주문 받기, 청구 등과 같은 일상적인 작업을 처리하기 때문에 서비스 산업의 비즈니스에 매우 유용합니다. 은행 및 금융 기관에서도 AI 기반 시스템을 채택하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공합니다.

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HDFC 은행의 EVA(Electronic Virtual Assistant)는 수천 개의 지식 소스를 훑어본 후 0.4초 이내에 질문에 답변할 수 있습니다! 인공 지능의 중요한 이점에 대해 자세히 알아보십시오.

AI는 어떻게 작동합니까?

AI는 대량의 데이터를 결합하고 반복적이고 지능적인 알고리즘을 사용하여 추가 처리합니다. 그런 다음 프로그램은 인간이 경험에서 배우는 것처럼 데이터 기능, 패턴 및 저장된 정보에서 자동으로 학습합니다.

지능형 음성 기반 개인 비서 애플리케이션인 SIRI를 예로 들어 보겠습니다. 자연스러운 음성 처리를 통해 사용자의 음성과 지시를 식별할 수 있습니다. AI의 적용은 소프트웨어가 시간이 지남에 따라 사용자의 선호도를 학습하고 기억할 수 있을 때 나타납니다.

따라서 AI 기반 시스템은 우리가 살고 있는 사회와 우리가 상호 작용하는 방식을 천천히 형성하고 있습니다. 이제 인공지능 의 전문가 시스템으로 넘어갑시다 .

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인공 지능의 전문가 시스템 정의

수학자 앨런 튜링(Alan Turing) 시대 이후로 근본적인 질문은 "기계가 인간처럼 생각할 수 있습니까?" 였습니다. 특정 인간의 작업과 의사 결정 능력을 모방하는 기계를 갖추는 것도 AI의 주요 목표입니다.

전문가 시스템은 전문가처럼 생각하고 특정 분야와 관련된 복잡한 문제를 해결할 수 있는 컴퓨터 응용 프로그램입니다. 자격을 갖춘 전문가가 자신의 지식과 경험을 사용하여 조언을 제공하는 것처럼 전문가 시스템은 사실과 경험적 방법을 모두 사용하여 솔루션을 제공하는 컴퓨터 기반 시스템입니다.

AI 전문가 시스템은 추론 기반, 이해 가능, 반응성 및 고성능이므로 신뢰성이 높습니다. 따라서 그들은 별개의 영역에서 지능적인 행동과 전문 지식을 나타냅니다. 미국 스탠포드 대학 컴퓨터 공학과는 이 연구 영역인 AI를 도입했다.

인공 지능 전문가 시스템: 응용

1980년 스탠포드 연구원들이 구축한 패스파인더 시스템은 미국의학협회(American Medical Association)가 승인한 최초의 전문가 시스템이다. 림프절 질환을 포함한 100가지 이상의 증상과 60가지 이상의 질병을 진단할 수 있습니다.

최근 의료 분야에서 사용되는 전문가 시스템의 예로는 MYCIN, DENDRAL, DXplain, CaDet 등이 있습니다. 전문가 시스템 ROSS는 일반적으로 비즈니스 환경에서 사용됩니다. 데이터 마이닝, 딥 러닝, 패턴 인식 및 자연어 처리와 같은 기술을 사용하여 인간의 두뇌를 모방한 자가 학습 시스템입니다.

주로 모든 인공 지능 전문가 시스템 은 다음과 같은 활동을 수행합니다.

• 해석: 높은 수준의 인텔리전스를 적용하여 데이터를 기반으로 결론 도출
• 예측: 가능한 결과를 도표로 작성하고 예측하기
• 설계: 설정된 기준에 따라 최적의 구성, 배치 및 조합 결정
• 계획: 일련의 행동을 제안하여 조직의 목표 달성을 돕습니다.
• 모니터링: 실제 결과를 관찰하고 표준 또는 예상 행동과 비교
• 복구: 디버깅 단계 제안 및 구현
• 제어: 시스템의 전반적인 거버넌스 수행
• 진단: 오작동의 원인을 찾아 질병을 감지
• 교수법: 지도를 돕고 학생들의 학습을 돕습니다.

AI 전문가 시스템: 구성 요소

이 섹션에서는 인공 지능 의 전문가 시스템이 어떻게 작동하는지 이해할 것 입니다. 일반적으로 규칙 기반 시스템에는 지식 기반, 작업 메모리, 추론 엔진, 설명 시스템, 사용자 인터페이스 및 지식 편집기와 같은 구성 요소가 있습니다.

지식은 전문가 시스템의 기초입니다. 인간이 관찰, 책, 교육을 통해 노하우를 습득하고 실습과 경험을 통해 기술을 개발하는 것처럼 AI는 기계가 지식을 수집하고 인간의 지능을 모방할 수 있도록 합니다. 전문가 시스템은 지식 기반을 만들기 위해 데이터, 정보 및 경험을 수집합니다.

여기에는 다양한 소스에서 데이터를 추출하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 지식은 'If-Then-Else' 규칙의 형태로 조직화되고 형식화됩니다. 단순히 기존의 절차 코드를 사용하는 것이 아니라 지식을 표현하기 위해 가장 적합한 구조를 선택하는 것입니다. 그런 다음 지식이 완전하고 정확한지 테스트합니다. 따라서 전문가 시스템을 설계하려면 지식 획득, 표현 및 검증의 세 가지 중요한 단계가 필요합니다.

다음으로, 추론 엔진은 특정 솔루션에 도달하기 위해 이 기반에서 지식을 가져오고 조작합니다. 이전 규칙 적용에서 파생된 사실에 규칙을 반복적으로 적용하고 필요할 때마다 데이터베이스에 새로운 지식을 추가하며 여러 규칙 간의 충돌도 해결합니다. 이를 위해 Forward 및 Backward Chaining 전략을 사용합니다.

Forward Chaining은 사실을 살펴보고 다음에 일어날 수 있는 일을 결정하기 위해 분류하는 것을 의미합니다. 이 경우 전문가 시스템은 일련의 조건을 따라 솔루션을 도출합니다. 이러한 추론 엔진 전략은 주식의 시장 가격과 부동산 가격을 예측하는 데 유용합니다. Backward Chaining의 경우 추론 엔진은 특정 도메인에서 왜 문제가 발생했는지 답하려고 합니다. 예를 들어, 이 방법은 의학적 진단에 도움이 될 수 있습니다.

따라서 AI 전문가 시스템의 일반적인 아키텍처에는 지식 기반 및 추론 엔진이 포함됩니다. 사용자 인터페이스를 통해 비전문가도 시스템과 상호 작용할 수 있습니다.

모든 기술 분야와 마찬가지로 인공 지능 전문가 시스템 에는 장단점이 있습니다. 그 중 일부는 아래에 설명되어 있습니다.

AI 전문가 시스템의 장점

1. AI의 전문가 시스템은 방대한 지식 기반을 저장하고 유지할 수 있습니다. 따라서 많은 양의 정보를 보유하는 것은 AI 전문가 시스템의 장점 중 하나입니다.
2. 전문가 시스템은 의사 결정을 중앙 집중화하고 길고 시간 소모적인 절차를 제거하여 지연을 방지합니다.
3. 전문가 시스템은 특정 영역의 복잡한 문제를 자체적으로 해결할 수 있으므로 직원에게 전문 교육을 제공할 필요가 없습니다. 결과적으로 비즈니스 비용이 절감됩니다.
4. AI 전문가 시스템은 기업이 효율성을 달성하는 데도 도움이 됩니다. 시간과 비용을 줄이고 오류를 최소화하여 정밀도를 높입니다.
5. AI 전문가 시스템은 반복적인 작업을 처리하여 직원이 핵심 결정 및 기능에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다. 또한 방정식에서 감정을 제거하여 일상적인 의사 결정을 원활하게 합니다.
6. 전문가 시스템의 도움을 받아 결정을 내리는 것은 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 빠른 의사 결정과 문제 해결은 급변하는 산업에서 특히 유용합니다.
7. AI 전문가 시스템은 여러 영역의 전문성을 결합할 수 있습니다. 그러한 지식 기반과 지능에 적합한 '인간'을 찾기가 어렵습니다.

전문가 시스템의 단점

1. 오늘날 우리가 알고 있는 기계는 창의적인 답을 제공할 수 없습니다. 인간은 AI 전문가 시스템에 없는 창의성과 혁신의 형태로 테이블에 고유한 요소를 얻습니다.
2. 인간 강사와 달리 전문가 시스템은 특정 문제에 대한 솔루션을 완성한 후 논리를 설명하지 못할 수 있습니다.
3. ES는 응답이 없을 때 상황을 인식하지 못할 수 있습니다. 상식도 부족하다.
4. AI는 일상적인 작업을 자동화하는 데 매우 유용하지만 복잡한 프로세스를 처리할 때는 한계가 있습니다.
5. ES는 인간만큼 빠르게 변화하는 환경에 적응하는 데 강력하지 않을 수 있습니다.
6. 전문가 시스템에는 오류가 없습니다. 잘못된 입력 데이터를 기반으로 부정확한 예측을 제공할 수 있습니다. 시스템의 성능은 정확한 지식 습득에 크게 의존합니다.
7. AI 기반 시스템의 유지 관리 비용은 특히 이제 막 시작하는 조직의 경우 높을 수 있습니다.

결론

AI는 연구 분야로 계속 진화하고 있습니다. 따라서 기술적인 접근 방식과 발전에 대해 계속 배우는 것이 필수적이 되었습니다. 인공 지능 의 전문가 시스템 개념을 이해하면 한 발 앞서 나갈 수 있습니다!

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