2024 컴퓨터공학과 세특주제
– 인공지능(AI)의 시작, 신경망 수학적 모델 탐구 McCulloch & Pitts 앨런튜닝/ 컴퓨터공학과
출처 : https://www.historyofinformation.com/detail.php?entryid=782
컴퓨터공학의 중심인 인공지능(AI)의 출발
1943년
미국 시카고 일리노이 대학 신경생리학자이자 인공두뇌학자 Warren McCulloch
논리학자이자 인지심리학자 Walter Pitts
위 두 과학자로부터 인공신경망의 구체적인 수학적 모델의 첫 출발을 하였습니다.
” A Logical Calculus of the ideas Imminent in Nervous Activity” 주제의 신경망의 수학적 모델 논문을 발표함
논문의 내용은 1938년 Alan Turing의 ” On Computable Numbers “의 아이디어를 바탕으로 뇌 기능을 추상적인 용어로 설명하는 방법을 제공
신경망에 연결된 간단한 요소가 엄청난 계산 능력을 표현할 수 있는 방법을 보여주었습니다.
그러나 해당논문은 John von Neumann, Norbert Wiener등 이 아이디어를 적용하기 전까지 주목받지 못하였습니다.
앨런튜링(Alan Mathison Turin)
( 컴퓨터과학의 아버지라고 불리움)
교사이며 수학자였던 앨런튜링은 1938년도에 On Computable Numbers라는 기본개념으로 뇌기능의 구체적인 구성에 대한 보고서를 발표하였음
1948년~1950년에 앨런튜링은 National Physical Laboratory에 Intelligent Machinery 라는 제목의 논문을 발표함
이 보고서에는 신경망에 대한 초기 논의가 포함되어 있습니다
Turing은 학습기계를 성인이 아닌 어린아이의 텅빈 마음처럼 초기화하고, 기계의 학습과정을 통해서 어린아이에서 성인이 되려면 최소 50년이 소요될 것이라고 발표함
그러나 이 보고서는 1968년까지 출판되지 않았습니다.
1948년 9월 튜링은 맨체스터 대학의 부국장 겸 수석프로그래머로 컴퓨터프로젝트에 참여
*앨런 튜링(Alan Mathison Turing): 영국의 수학자, 논리학자, 암호학자 및 전산학자(1912~1954).
전산학 분야의 선구적 인물 중 하나로 컴퓨터의 이론적 모델인 튜링 기계(Turing machine)를 제안하였다.
제2차 세계 대전에서 사용된 독일군 암호 체계인 에니그마(Enigma)를 해독하는 데 큰 공을 세웠으며,
초창기 프로그램 내장식 컴퓨터(stored-program computer) 개발, 튜링 시험 제안 등 전산학 분야뿐 아니라
수리 생물학(mathematical biology)을 포함한 다양한 분야에서 큰 업적을 남겼다.
전산학 분야에서 가장 권위 있는 튜링상(Turing award)은 이 사람의 이름을 딴 것이다.
- 출처 : 한국정보통신기술협회
튜링테스트란?
앨런튜링이 제안한 테스트로 컴퓨터가 지능이 있는지를 판별할 수 있는 시험입니다.
조사관이 블라인드 상태에서 컴퓨터와 글로 대화를 나눈 후, 대화 상대가 사람인지 컴퓨터인지 판단할 수 없게 되면 컴퓨터는 지능이 있는 것으로 튜링 시험에 합격 판정을 받는다.
앨런 튜링(Alan Turing)이 1950년 컴퓨터 지능의 운영 정의(operational definition)를 위해 튜링 시험을 고안하여 논문에서 제안하였다
튜링 시험은 컴퓨터가 사람처럼 신체 동작하는 것은 지능과 관련이 없다는 전제하에, 사람이 사용하는 언어(자연어)를 이용한다.
최초의 튜링 시험에서는 사람인 조사관이 블라인드 상태에서 컴퓨터와 5분간 대화(채팅)하여 상대가 컴퓨터인지 사람인지 판단하고,
여러 조사관들 중 상대가 사람일 것이라고 판단하는 조사관이 30% 이상이면 컴퓨터는 지능이 있는 것으로 튜링 시험에 합격 판정을 받았다.
인공지능(Artificial Intelligence) 용어의 등장
존 매카시(Dartmouth John McCarthy)다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 Artificial Intelligence를 최초로 언급하였습니다.
https://home.dartmouth.edu/about/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth
1955년 8월 31일 John McCarthy , Marvin Minsky , Nathaniel Rochester , Claude Shannon은 Dartmouth College의 여름 세션에 참가자들을 초대하여
“인공 지능”(AI)에 대한 연구를 수행에 대한 논문을 발표하였습니다.
논문의 내용은 “기계가 인간의 행동과 지식을 구현하고 실행하는 것”이라고 요약됩니다.
인공지능에서 머신러닝과 딥러닝의 차이
http://www.arnetminer.org/ai-history
머신러닝과 딥러닝의 개념의 요약은 아래 그림으로 설명가능합니다.
출처 : https://www.codestates.com
- 머신러닝
인간이 먼저 데이터를 처리한 후에 결과값을 컴퓨터를 통해 추출하도록 지시하는 방법
종합된 결과값을 바탕으로 컴퓨터가 데이터를 소화하여 문제를 해결하도록 유도
예를들어 개와 고양이 사진을 학습시킨이후 구별하도록 지시
- 딥러닝
사람의 개입이 없고 인공지능 신경망을 통한 스스로 학습하도록 지시
다시말해 수학적 개념의 머신러닝에서 인간의 판단으로 정보를 제공하는것과 달리 심층 신경망을 통해 인공지능이 스스로 개와 고양이를 구별할 수 있도록 지시함
인공지능(머신러닝)의 두가지 학습방식
- 지도학습(Supervised Learning) : 정답을 제시하고 학습을 진행하는 방식
기상예측에서 다양한 기상현상과 온도, 계절적 특성의 데이터를 통해서 예측을 하게 됩니다. 그러나 결론은 기상예측 한가지입니다.
결과를 하나로 유추하는 학습을 인공지능을 회귀(regression)이라고 명명합니다.
여러가지 값 중에서 하나를 선택하도록 하는것을 분류(Classification)라고 명명합니다.
- 비지도학습(Unsupervised Learning) : 정답을 제시하지 않고 스스로 학습을 진행하는 방식
지뢰찾기게임, 스토쿠처럼 일정한 패턴이 이루어지면 풀리는 방식을 스스로 학습하게 하는 인공지능 게임입니다.
이러한 인공지능 학습방식을 글러스터링(clustering) 이라고 합니다
인공지능 딥러닝 이란 무엇인가?
AI는 딥러닝(Deep Learning) 기반의 인공지능을 말합니다.(최근기준)
딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)모델로 스스로 학습하고 판단을 내리는 방법입니다.
- 머신러닝 기법은 주로 정형 데이터를 다룹니다.
의사결정에 필요한 데이터를 사람이 개입하여 기본모델을 설정한 후 판단이나 예측을 하는 경우입니다.
- 딥러닝은 주로 비정형 데이터를 다룹니다.
비정형 데이터란 이미지, 비디오, 텍스트 문장이나 문서, 음성 데이터 등을 포함한 지속적인 변화를 추적하여 스스로 학습하고 결과를 보여주는 학습입니다
출처 : 한국정보통신기술협회
컴퓨터공학과 세특 keypoint
컴공을 준비하는 학생들의 세특주제로 가장 많이 나오는 인공지능관련 연도별로 기본기를 정리하였습니다.
일반적으로 컴공의 경우 점수가 상위권에 형성되기 때문에 확실한 실험과 탐구내용을 포함한 구체적인 보고서를 준비합니다
형식적인 보고서를 넘어서서 진정으로 과거부터 진행된 히스토리를 이해하고, 미래지향적으로 콘텐츠를 정한다면 더 다양하고 깊이 있는 탐구능력을 보여줄 수 있습니다.
도움되셨기를 바래봅니다.
참고자료
