인공지능 뜻 (LaMDA, MATLAB)

인공지능 AI(Artificial Intelligence)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터과학의 세부분야 중 하나이다.
정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술이기도 하다.
인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념이다
지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것이다.
일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다.
이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 기술 분야를 지칭하기도 한다.

 

1. 인공지능 기술의 실용적인 응용 
인공지능의 궁극적인 목표인 인간과 같은 지능의 개발이 어려움을 겪자, 다양한 응용 분야가 나타나게 되었다.
대표적인 예가 LISP나 Prolog와 같은 언어인데, 애초에 인공지능 연구를 위해 만들어졌으나 지금에 와서는 인공지능과 관련이 없는 분야에서도 사용되고 있다.
해커 문화도 인공지능 연구실에서 만들어졌는데, 이 중에서도 다양한 시기에 매카시, 민스키, 페퍼트, 위노그라드(SHRDLU를 만든 뒤에 인공지능을 포기했다)와 같은 유명인의 모태가 된 MIT 인공지능 연구소가 유명하다.

다른 많은 시스템들이 한때 인공지능의 활발한 연구 주제였던 기술들에 바탕을 두고 만들어졌다.

• 체커스 게임에서 Chinook은 사람과 기계를 통합한 세계 챔피언을 차지했다. (1994년)
• 체스를 두는 컴퓨터인 딥 블루(Deep Blue)의 성능 향상 버전(비공식적 명칭: 디퍼 블루(Deeper Blue)이 당시 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 물리쳤다. (1997년)
• 불확실한 상황에서 추론을 수행하는 기술인 퍼지 논리가 공장의 제어 시스템에서 광범위하게 사용되고 있다.
• 전문가 시스템이 산업적으로 이용되고 있다.
• 아직은 인간 번역사에 미치지 못하지만, 시스트란(Systran)과 같은 자동번역기가 광범위하게 사용되고 있다.
• 인공신경망이 침입 탐지 시스템에서 컴퓨터 게임까지 다양한 분야에 사용되고 있다.
• 광학 문자 판독 시스템은 무작위로 생성된 타자 문서를 텍스트 형태로 변환시킬 수 있다.
• 필기체 인식 시스템이 수백만의 PDA에서 사용되고 있다.
• 음성 인식 기술은 상업적으로 이용 가능하고 광범위하게 적용되고 있다.
• 컴퓨터 대수 시스템인 매스매티카나 Macsyma와 같은 시스템들은 흔하게 사용되고 있다.
• Machine vision 시스템들이 하드웨어 검사나 보안분야와 같은 다양한 산업 현장에서 이용되고 있다.

인공지능 분야와 과학 소설 분야에서는 인공지능 시스템이 인간 전문가의 판단을 대체하리라는 예상이 계속해서 제기되어 왔다.  오늘날에는 몇몇 공학이나 의약 조제 같은 특정 분야에서 전문가 시스템이 인간 전문가의 판단을 보조하거나 대체하고 있다.

 

2. 인공지능을 위한 프로그래밍 언어 목록

 

인공지능 연구원들은 인공 지능을 위한 특수한 프로그래밍 언어들을 개발해왔다.

• AIML("Artificial Intelligence Markup Language")은 XML 방언으로서 A.L.I.C.E. 유형의 채터봇에 사용된다.
• IPL은 인공지능을 위해 개발된 최초의 언어였다.
• 리스프는 람다(LaMDA) 대수에 기반한 컴퓨터 프로그램을 위한 실용적인 수학 표기 언어이다.
• 스몰토크는 시뮬레이션, 신경망, 기계 학습, 유전자 알고리즘을 위해 널리 사용되고 있다.
• 프롤로그는 선언형 언어로서, 프로그램들이 관계를 수단으로 표현되며 실행은 이러한 관계 위에서 "쿼리"를 수행함으로써 발생한다.
• STRIPS
• 플래너는 절차적, 논리적 언어 간 하이브리드이다.
• POP-11
• 파이썬은 인공지능에 널리 사용되며, 일반 AI, 기계 학습, 자연 언어 처리, 인공신경망을 포함한 수많은 응용 프로그램을 위한 패키지가 포함된다.
• 하스켈 또한 AI용으로서 매우 훌륭한 프로그래밍 언어이다.
• Wolfram Language는 매우 자동화된 함수(Predict, Classify)에서부터 특정 메소드와 진단에 기반한 함수에 이르는 기계 학습 기능을 포함한다. 이 함수들은 수치, 분류, 시간 시리즈, 텍스트, 그림을 포함한 수많은 유형의 데이터로 동작한다.
• C++ (2011 이상)
• MATLAB
• 펄
• 줄리아(예: 네이티브/비 네이티브 라이브러리를 사용한 기계 학습용)
• 구글의 대화 언어 모델(LaMDA)