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모둠원:김은주, 김보경, 김령경
1950년 영국의 수학자 튜링은 자신의 논문에서 기계에 지능을 구현하는 가능성을 제기하고, 기계에 지능이 있는지를 판별하는 ‘튜링 테스트’도 제안하였다.
’튜링 테스트’는 모니터 화면을 통한 대화에서 기계가 사람인지 기계인지 구별할 수 없을 정도로 대화를 잘 이끌어 간다면, 이것은 기계가 ‘생각’하고 있다고 말할 충분한 근거가 된다는 것이었다
이러한 튜링의 연구가 노이만에게 영향을 주어 인공지능 역사의 시초가 되었다.
그후 1956년 미국에서 개최된 기계와 인간이 비슷한 방식으로 추론하고 문제 해결을 할수 있는지에 대한 연구회의인 다트머스 회의에서 인공지능이라는 용어를 처음 사용했다.

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두 개의 숫자 0과 1로 제어가 가능한 기계에 지능을 구현하는 과정은 '진리표'로 표현된 논리식과 알고리즘으로 발전하였다.
이를 기반으로 로젠블랫은 '퍼셉트론'을 개발하였다.
'퍼셉트론'은 진릿값이 같은 점들을 하나의 직선을 그어서 구분할 수 있다. 진리표를 좌표로 나타냈을때 논리곱과 논리합의 문제에서는 진릿값이 1인 것과 0인 것을 각각 구분이 가능하지만, 배타적 논리합 문제에서는 진릿값이 1인 것이 0인 것 사이에 나타내어져서 하나의 직선으로 그어서 구분이 가능하지 않다는 사실이 1969년에 밝혀졌다.
이후 여러 개의 퍼셉트론을 결합한 다층 퍼셉트론을 개발하여 배타적 논리합(XOR) 문제는 해결되었으나 엄청나게 늘어난 연산량을 처리하는 컴퓨터 능력의 한계에 부딫히게 되었다. 이로 인하여 인공지능의 대한 연구는 1차 암흑기에 접어들게 되었다.

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3. 인공지능의 부활기와 2차 암흑기(1980년대) 

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3. 인공지능의 부활기와 2차 암흑기(1980년대) 

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모둠원: 김예빈, 강민서, 김지완, 정규민
1.마이크로 전자 공학 발전
2.전문가 시스템 등장 - 장점 : 확률적 방법이 활용되는 수학개념 도입 , 인공지능에 대한 관심과 연구 다시 부활
단점 : 유지 보수에 필요한 방대한 관리 비용과 컴퓨터
성능 제한 등 (투자대비 효용성 한계 노출),  인공지능의 연구 감소
3.암흑기 맞이

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1.많은 나라에서 인공지능의 연구 방향 : 슈퍼컴퓨터&시뮬레이션 분야
(검색 엔진을 통해 방대한 데이터 수집 - 빅데이터 분석 후 인공지능 시스템 스스로 학습(머신러닝))
이 시기의 인공지능은 초기보다 발전 but 범용적인 인공지능을 만들기엔 역부족
2.딥러닝 실용화 가능성 (ex. 자율주행 자동차) - 인공지능의 부흥기 시작
3.빅데이터 시대 맞이 - 인공지능의 빠른 발전 기대

인공지능과 인간이 벌인 대결
1. 살인범의 목소리만 듣고 몽타주를 그리는 오디오몽타주 AI VS 몽타주 아티스트
2. 인공지능 변호사 VS 인간 변호사
3. 인간 VS 인공지능(토론 대결)

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1. 텍스트 자료를 인식하는 인공지능

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1. 텍스트 자료를 인식하는 인공지능

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모둠원: 강지훈, 류현서, 김현수, 유정형

① 인공지능에 수학이 어떻게 활용되는가?

우리 생활의 많은 곳에서 인공지능이 활용되고 있다

이와 같은 인공지능을 살펴 보면 수학이 많이 활용되는데,

그중에서 텍스트 자료를 인식하는 인공지능,

이미지 자료를 인식하는 인공지능,

자료의 경향성을 나타내고 합리적인 의사 결정을 하는 인공지능에 대하여 알아보자.

• 텍스트 자료를 인식하는 인공지능

일상생활에서 사용하는 자연어(natural language)를 컴퓨터와 같은 기계가 처 리할 수 있도록 하는 작업을 자연어 처리라고 한다.

자연어 처리 기술의 장점(2)

1. 자연어 처리 기술을 적용하면 빠르고 편리하게 정보를 검색할 수 있고,

2. 문서를 번역하거나 분류하는 작업이 가능 하다.

인공지능이 자연어를 텍스트 자료로 인식하여 처리할 때,

벡터(vector)라는 수학 개념이 이용된다.

텍스트 자료를 인식하는 인공지능의 사례를 알아보자.

사례 1. 챗봇(chatbot)

챗봇은 텍스트로 사용자와 대화를 나눌 수 있도록 시스템이 구현된 컴퓨터 프로그램으로서 일반적으로 고객 서비스나 정보 수집 등의 다양한 목적을 위해 사용된다.

자연어 처리 기술이 발달하지 못했던 시기에는 컴퓨터가 사람의 대화를 제대로 인식하지 못하여 챗봇의 실용성이떨어졌다.

요즘은 자연어 처리 기술이 발달하여 사람이 일상적으로 하는 말을 인식하고 그 의미까지 구별하는 수준으로 챗봇의 성능이 좋아져서 대중적으로 사용되고 있다.

사례 2. 번역

인공지능은 대상 언어의 문맥과 의미를 파악하여 이를 다양한 언어로 번역해 준다.

최근에는 딥러닝을 통해 문장을 통째로 번역하는 인공신경망 기계 번역 기술이 적용되면서

자연스 러운 번역 시스템이 구현되고 있다.

사례 3. 스팸메일 차단

인공지능은 스팸 메일 차단 기능에도 적용되어 있다. 메일함으로 수신되는 스팸 메일을 사람이 일일이 확인해서삭제하는 것은 매우 번거로운 일이다.

그래서 인공지능은 메일을 보내온 주소, 메일의 제목이나 내용에서 텍스트를 분석하여 스팸 메일인지 아닌지를 예측하여 분류한다.

사례 4. 관련어 자동 추천

검색 엔진을 이용하여 검색할 때 인공지능이 적용되기도 한다.

인공지능이 적용된 검색 엔진은 사용자들을 시간대별, 연령대별, 남녀별로 분석하여 사용자가 몇 글자만 입력해도관련어 자동 추천 결과로 사용자가 검색할 내용과 관련된 단어 목록을 제시해 준다.

예를 들어 검색 엔진에서 프로야구 순위를 검색하기 위해'프로야'까지만 입력해도 연관검색어에 프로야구, 2021 프로야구 개막 등등이 나타난다.

텍스트자료를 인식하는 인공지능의 또 다른 사례.

표절 적발

인터넷을 이용하면 표절을 쉽게 할 수 있다.

오늘날 정보 및 데이터의 양은 무제한에 가까워서 비양심적인 사람들이 이를 쉽게 활용할 수 있다.

실제로 어떤 에세이를 존재하는 모든 데이터와 비교하고 대조할 수 있는 사람은 없다.

AI는 다르다.

AI는 대량의 정보를 확인하고 관련 텍스트와 비교하며 일치하는 정보가 있는지 여부를 확인할 수 있다.

또한 이 분야의 발전과 성장 덕분에 일부 도구는 실제로 외국어로 된 출처뿐만 아니라

이미지와 오디오도 확인할 수 있다

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3. 자료의 경향성 분석과 의사 결정을 하는 인공지능

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3. 자료의 경향성 분석과 의사 결정을 하는 인공지능

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모둠원: 문다훈, 최윤혁, 임채우, 이주찬
자료의 경향성 분석과 의사 결정을 하는 인공지능
금융분야에서 인공지능은 자체 알고리즘을 통해 투자 아이디어를 제안하거나 의사 결정에 도움을 주고, 투자자들의 자산을 직접 운용하기도 한다.
또한, 스포츠 분야에서는 예전 월드컵때 화제가 되었던 황희찬의 스포츠 브라를 예시로 들며, 기능을 설명하려고 계획중임.
그리고 스마트 팩토리의 대표적인 예시로는 반도체 자동 공정이 있다. 평택 삼성 반도체 공정 등을 예시로 들고 미래 생활에서의 IoT가 우리 삶에 어떻게 다가올지 설명한다.

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2.이미지 자료를 인식하는 인공지능

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2.이미지 자료를 인식하는 인공지능

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모둠원: