4단원-인공지능
01 인공지능의 이해
1. 인공지능의 개념과 특성
- 인공지능이란 사람의 지적 능력을 컴퓨터를 이용해 구현한 기술이다.
- 사람의 지능을 컴퓨터에서 인위적으로 구현해 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술이다.
인공지능의 대표적인 특성
인식, 학습, 추론, 판단, 생성
인식
: 센서, 데이터 입력 등을 통해, 주변 환경의 정보를 수집하고 인식한다.
: 예) 카메라와 센서가 주변 차량, 보행자, 도로의 차선, 교통 신호 등을 인식한다.
학습
: 데이터를 바탕으로, 학습 과정을 통해 패턴을 찾고, 새로운 지식을 축적한다.
: 예) 다양한 도로 상황에서 적절히 대응할 수 있도록 대량의 주행 데이터를 기반으로 학습한다.
추론
: 학습된 데이터와 패턴을 바탕으로, 현재 상황에 대한 논리적인 결론을 추론한다.
: 예) 현재 속도, 도로 조건, 주변 차량의 위치 등을 고려하여, 차선 변경, 속도 조절, 긴급 제동 등의 행동을 도출한다.
판단
: 추론을 통해 얻은 여러 선택지 중에서 최선의 결정을 한다. 인공지능이 상황을 분석하고 최종 결정을 내리는 과정이다.
: 예) 운행 중 여러 선택지 중에서 가장 효과적인 안전한 행동을 선택한다.
생성
: 학습한 데이터를 바탕으로 인공 신경망 모델을 사용하여 새로운 결과를 생성한다.
: 학습한 데이터와 현재 교통 정보를 바탕으로 자율 주행을 위한 최적의 경로를 생성한다.
일반 소프트웨어와 인공지능 소프트웨어
일반 소프트웨어
컴퓨팅 시스템
: 입력 → 처리(알고리즘) → 출력
: 일반 소프트웨어가 적용된 로봇 청소기는 정해진 알고리즘에 따라 센서를 통해 집 안의 장애물을 피하며 청소한다.
인공지능 소프트웨어
인공지능 시스템
: 입력 → 데이터 → 학습 → 모델 → 출력(결과 : 예측,분류)
: 인공지능 소프트웨어가 적용된 로봇 청소기는 집의 구조와 특징을 학습하여 사물을 더 정확히 인식한다. 집 안의 가전제품과 가구, 반려동물과 반려동물의 배설물 등을 구분하여 인식하고 인식 결과에 따라 청소 행동, 즉 출력을 다르게 결정한다.
2. 인공지능의 학습
- 인공지능은 데이터를 통해 학습한다.
- 학습을 위한 데이터는 영상, 음성, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태가 될 수 있다.
예.
자율 주행 기술 학습에 필요한 데이터는 위치 데이터, 현재 주행 속도, 센서값, 날씨 데이터, 차량 및 장애물과의 거리, 이미지 및 영상 데이터(신호등, 교통 표지판, 도로 상태, 보행자, 차량 등)
- 인공지능은 데이터를 기반으로 학습하여 사물을 인식하게 되고, 학습한 것을 바탕으로 새로운 데이터를 추론한다.
인공지능에서의 데이터 활용
정형 데이터
: 정해진 구조에 따라 체계적으로 정리할 수 있는 데이터
: 판매량이나 기온 등의 변화를 예측할 때 활용
: 정형 데이터는 여러 가지 속성으로 구성될 수 있다. 그 중 문제를 해결하기 위해 학습에 꼭 필요한 속성을 핵심 속성이라고 한다.
비정형 데이터
: 구조가 정해져 있지 않은 데이터로, 텍스트, 이미지, 영상, 소리 데이터 등이 해당한다.
: 숨겨진 패턴이나 정보를 찾을 때 활용
: 사회 관계망 서비스 감정 분석, 사진에 어떤 물체가 있는지 찾기, 음악 장르 분류 등
예.
음식 사진을 보고 어떤 음식인지 인식하고 자동으로 칼로리와 영양 성분을 계산해 식생활 관리를 도와주는 인공지능이 적용된 소프트웨어를 생각해보자.
이 인공지능을 학습시키려면, 비정형 데이터인 다양한 음식 이미지와 정형 데이터인 영양 성분과 칼로리 데이터가 필요한 것이다.
*** 데이터는 인공지능의 성능과 품질에 큰 영향을 미치므로 올바른 데이터로 학습해야 한다.
만약 인공지능이 학습한 데이터가 적합하지 않거나 양이 부족하면 부정확한 정보를 제공하거나 인식 결과에 오류가 발생할 수 있다. 즉, 학습이 제대로 이루어지지 않은 인공지능의 성능과 결과를 신뢰할 수 없으므로 인공지능의 학습에서 데이터의 역할은 매우 중요하다.
예. 퀵드로우 사이트에서 그림을 그려보면서 인공지능이 해당 단어를 어떤 데이터를 통해 학습했는지 살펴보자 .
기계학습
: 인공지능이 데이터를 통해 학습하는 것을 말한다 .학습에 어떤 데이터를 활용하느냐에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있다.
지도학습
: 정답이 있는 데이터로 학습시키는 방법
: 데이터에 대한 정답은 레이블 또는 클래스라고 한다.
비지도학습
: 레이블이 없는 데이터에서 특징이나 패턴을 발견해 학습하는 방법
: 레이블이 없는 여러 종류의 과일 데이터가 있을 때, 서로 다른 패턴을 추출해 군집화하며 학습한다.
*** 군집화 : 데이터 집합을 비슷한 데이터들의 그룹으로 나누는 것을 말하고, 이렇게 나누어진 유사한 데이터 그룹을 군집이라고 한다.
강화학습
: 어떤 환경에서 에이전트가 현재의 상태를 인식하고 행동을 선택하여 보상을 최대화시키는 방식이다. 보상이 발생하는 상황에서 행동을 결정하도록 하는 방법으로, 게임에서 많이 활용된다.
*** 에이전트 : 누군가를 대신해서 특정 일을 처리하는 대리인을 의미한다. 사람이나 기계 등 다양한 형태가 될 수 있다. 에이전트에 인공지능 기술이 더해지면 '지능 에이전트'라고 한다.
1. 인간과 비슷하게 생각하고 행동하는 것으로, 인간의 지능을 컴퓨팅 기술로 구현한 것은? 2
① 자동화 ② 인공지능 ③ 하드웨어 ④ 프로그램 ⑤ 소프트웨어
2. 인공지능의 특성 중, 이미 알고 있는 사실을 종합해 결론에 이르는 과정은? 4
① 학습 ② 인식 ③ 생성 ④ 추론 ⑤ 예측
3. 인공지능 모델 학습 과정에서 인식 결과가 바르지 않게 나온 원인으로 맞는 것은? 1
① 학습 데이터의 양 ② 학습 데이터의 질
③ 입력 데이터의 오류 ④ 학습 데이터의 화질
⑤ 학습 데이터의 편향성
4. 다양한 센서로 주변 상황이나 환경을 이해하는 인공지능의 특성은? 2
① 학습 ② 인식 ③ 생성 ④ 추론 ⑤ 예측
5. 인공지능 소프트웨어의 특징으로 맞는 것은? 1
① 학습을 통해 새로운 규칙을 만들어 낸다.
② 명령에 따라 데이터를 가공하고 처리한다.
③ 워드 프로세서, 음악 재생기 등이 해당한다.
④ 정해진 규칙에 어긋난 데이터가 입력되면 올바로 수행되지 않는다.
⑤ 단순한 자료 저장 및 빠른 계산 등 단순 반복 작업을 주로 수행한다.
<정보 디지털교과서>
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