인공지능의 과거 현재 미래2
분야
doc지능적인 컴퓨터를 만들려면
인공지능은 연구 분야, 응용 분야, 접근 방법에 따라 나누어 볼 수 이다. 응용에 공통되는 기반 기술로는 지식표현, 추론, 학습, 지능 시스템 구조 등이 있다.
지능형 에이전트
에이전트 또는 소프트웨어 로봇은 주어진 “환경”내에서 어느 정도 “자율식”으로 위임자를 “대신”하여 “능동적”으로 임무를 수행할 수 있는 지능형 프로그램으로 정의할 수 있다.
에이전트는 사용 환경에 따라 데스크탑 에이전트, 인터넷 에이전트, 인트라넷 에이전트 등으로 구분될 수 있다.
인터넷 정보 검색
웹은 매우 많은 정보가 분산 저장되어 있는 정보의 보고이다. 개인 홈페이지, 온라인 전자 도서관, 가상 박물관, 제품과 서비스 카탈로그, 홍보용 정부 자료, 연구발표, Copher, FTP, 뉴스, 메일 서비스 등을 포함한 다양한 정보를 이 웹으로부터 접근 가능하다. 기계학습 기술은 웹을 포함한 인터넷에 존재하는 대규모의 전자 문서로부터 원하는 정보를 정확히 찾고 그 텍스트의 내용을 분석하여 사용자가 요구하는 적절한 정보를 제공할 수 있는 정보 분류 및 여과 기술의 핵심이라 할 수 있다.
데이터 마이닝
데이터 마이닝은 현존하는 데이터로부터 지금까지 알려지지 않았던 유용한 정보나 지식을 추출하는 일련의 과정을 일컫는다.
전문가 시스템
전문가 시스템은 보통 추론 엔진, 지식 베이스, 작업 메모리로 구성된다. 전문가 시스템을 구축하는 과정에서 중요한 부분은 해당 전문 분야에 대한 지식을 추출하여 이로부터 지식 베이스를 구축하는 과장인데 지식 습득 장치는 이러한 작업을 돕거나 자동화하는 도구이다.