로봇과 인공지능의 개념

1. 로봇의 개념

 1) 정의 : 인간을 닮은 기계

 

 2) 의미 : 인간의 행동이나 작업을 자동적으로 처리하는 기계 장치

 

 3) 유래 : 1921년 희곡 R.U.R에서 처음 사용 (체코어로 노동 : '로보타‘)

 

 4) 5대 정의

  - 스스로 움직일 수 있는 작동성

  - 주어진 일을 꼼꼼하게 처리할 수 있는 정교성

  - 다른 물체나 사물을 운반할 수 있는 운반성

  - 데이터와 프로그램에 의한 인공지능

  - 비디오/오디오 센서 및 촉수들을 이용한 감각 능력

 

 5) 로봇 산업의 확대 이유

  - 산업의 고부가가치화, 생산성 향상 등 제조업 제고를 위해 로봇 산업의 발전을 중요하게 인식

  - 사람이 접근하기 어려운 현장의 대응이나 복구에 로봇의 역할이 증가

  - 저 출산, 고령화라는 전 세계적인 경향에 따라 산업 현장의 생산 인력 부족, 노약자 보호를 위해 로봇의 수요가 증가

 

 6) 로봇

  - 본래 인간의 해동을 모방하는 기계를 의미

  - 주변 환경을 인식하고 주어진 상황에 적당한 판단을 한 후 자율적으로 동작

  - 가격의 하락과 지능화로 인하여 그 활용 범위가 넓어짐

2. 인공 지능의 개념

 1) 인공지능

  - 기계(컴퓨터)가 인간 수준의 인지, 이해, 추론, 학습 등의 사고 능력을 모방할 수 있도록 고안된 것

  - “지능형 기계(컴퓨터), 특히 지능형 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학 및 공학”으로 정의

 

 2) 인공 지능의 발전

  - 점진적 학습 방법에 따라 데이터 학습으로 지식을 생성하고, 추가하면서 지식을 점차적으로 수정·개선

  - 초기 : 미리 정의된 파라미터를 이용해서 특정 문제를 해결하는 것으로 한정

  - 현재 : 인공지능이 놀라운 속도로 발전, 전 산업에 걸친 영향력 확대

  - 미래 : 모든 영역에서 인간의 능력을 뛰어넘는 인공 지능 시스템

  - 인간의 뇌를 모방한 기술 - 인공지능

 3) 인공지능 유래 : 튜링 테스트

 

 4) 약(弱) 인공지능

  - 한정된 분야에서 문제 해결, 추론을 수행하는 소프트웨어를 만드는데 중점

 

 5) 강(强) 인공지능

  - 인간가 동일하게 범용 분야에서 자율적 사고와 활동이 가능한 인공 지능을 실현

  - 기계가 인간의 노농력을 완전히 대체하고, 인간을 지배하는 사회가 도래할 가능성을 경고 (스티븐 호킹 박사)

  - 실현까지 아직 해결하지 못한 난제들이 많이 있고, 인간이 통제 가능한 방법으로 발전해 나갈 것으로 예상

 

 6) 인공지능 발전 방향 : Top Down에서 Bottom Up 기술로

  - Top Down : 인간이 프로그램으로 거의 모든 방향을 제시해 주는 방식

   ➀ 사람은 사람으로 인식, 고양이는 고양이로 인식하기 위한 정보를 사람이 구체적으로 제시

   ➁ 그러나 개도 고양이로 인식하는 오류 생김

   ➂ Bottom Up 연구가 시작됨

   예) 고양이는 다리가 4개, 눈과 코 사이에 수염이 있다. > 고양이도 개도 동일한 조건으로 오류 생김

  - Bottom Up : 아기가 언어를 배울 때처럼 단어를 인식하는 것과 같은 방식(딥러닝)

   ➀ 데이터·축적(경험)을 통한 패턴 인식

   예) 구글의 딥마인드

    모든 경우의 수 평가

    승률 높은 경우의 수 재평가

    후보군 중 상상으로 둬보기

    후보선수 기보 평가

    3~4단계 중 유리한 정도 비교

    결정의 한 수 두기

 7) 인공 지능 주요 기술

  - 컴퓨터 과학의 여러 세부 영약과 서로 연계

  - 인공지능을 활용한 기술에 대한 정확한 분류 체계는 아직 없으며, 자료 작성 목적이나 활용에 따라 다양하게 구분

  - 구분

   ➀ 기존 인공 지능 관련 보고서 및 전문가 의견 등을 토대

   ➁ 기계학습, 신경망, 딥 러닝, 퍼지 논리, 서포트 벡터 머신, 인지 컴퓨팅과 같은 6가지 기술로 구분

 

  8) 인공 지능 관련 기술 분류(해외)

기술	내용
인지 컴퓨팅	컴퓨터가 인간처럼 정보를 습득하고 그 정보를 이용해 의사결정할 수 있는 모델의 과정을 시뮬레이션하는 기술 - 인지 시스템은 데이터들로부터 그 자신만의 추론을 통해 결론을 도출함
기계학습 (머신 러닝)	기존에 프로그램화된 논리(로직)나 정형화된 규칙 등을 바탕으로 발생되는 데이터를 통해 학습하는 수리/수학적 알고리즘을 의미 - 기계학습 알고리즘은 확률적 모델을 세우고 비슷한 데이터 집합과 관련된 내용을 토대로 가정하고 예측하게 되는 과정을 거침
딥 러닝	기계학습과 유사하지만 인간 신경망을 모델화하여 새로운 데이터 집합을 예측하는 기술 - 예를 들어, 특정 이미지나 음향 및 동영상 데이터에 대한 패턴 분석을 수없이 많은 학습을 통하여 무엇인지 스스로 인지하는 기술
응용 프로그래밍 인터페이스 예측	응용 프로그래밍 인터페이스는 표준화된 입·출력 방식을 통해 소프트웨어 모듈에 접근하도록 공식화 해줌 - 이런 응용 프로그래밍 인터페이스에 대한 예측을 통해 프로그래머가 실제 적용해야 될 입·출력 방식을 보다 빠르게 제안해줄 수 있음
자연어 처리	컴퓨터가 인간의 언어를 알아들을 수 있게 하여 인간처럼 말하고 쓸 수 있도록 하는 기술 - 다양한 인간의 언어를 가지더라도 의사소통이 가능하게 하는 것 역시 자연어처리로 볼 수 있음
음성 인식	인간이 발성하는 음성을 이해하여 컴퓨터가 다룰 수 있는 문자(코드) 정보로 변환하는 기술

 

 9) 인공지능 관련 기술 분류(국내)

기술	내용
패턴인식	- 기계에 의하여 도형·문자·음성 등을 식별 - 제한된 분야에서 실용화되고 있고, 본격적인 패턴인식은 아직 연구 단계
자연어 처리	- 인간이 실생활에서 사용하는 언어를 컴퓨터에 인식시켜서 처리하는 일 - 정보검색·질의은답 시스템·자동번역 및 통역 등이 포함
자동제어	- 제어 대상에 미리 설정한 목표값과 검출된 되먹임 신호를 비교하여 오차를 자동으로 조정하는 제어
로봇틱스 인지로봇공학	- 로봇에 관한 과학이자 기술학으로 로봇의 설계, 제조, 응용 분야를 다움 - 인지공학로봇은 제한된 계산 자원을 이용해 복잡한 환경의 복잡한 목표를 달성하도록 하는 인식 능력을 로봇에게 부여하는 기술
컴퓨터 비전	- 로봇의 눈을 만드는 연구분야로 컴퓨터가 실세계 정보를 취득하는 모든 과정을 다움
자동추론	- 계산기과학의 한 분야로 추론의 다양한 측면을 이해함으로써 컴퓨터에 의한 완전한 자동추론을 가능하게 하는 기술 - 인공 지능 연구의 일부로 이론 계산기과학 및 철학과도 깊은 관계가 있음
사이버네틱스	- 생물 및 기계를 포함하는 계에서 제어와 통신 문제를 종합적으로 연구하는 학문
지능엔진	- 인공 지능적 기능을 가진 소프트웨어 엔진 - 사용자를 보조하고 반복된 컴퓨터 관련 업무를 대신하여 실시하는 엔진