[인공지능] 전문가 시스템과 지식

아래 글에 이어 작성된 글입니다.

 

[인공지능] 탐색

 

 

 

앞서 탐색을 이용한 초기 인공지능은 환경적인 한계와 저조한 성적으로 겨울 맞았습니다. 이에 연구자들은 모든 문제를 해결한다기보다 실질적이고 제한적인 문제에 역량을 집중해 전문가 시스템을 개발합니다. 전문가 시스템은 규칙(IF-THEN)을 통한 지식 표현 방법으로 인간의 의사결정 능력을 흉내 내는 데에 어느 정도 성공하며 다시금 인공지능 붐을 일으킵니다. 하지만 전문가 시스템은 지식을 스스로 학습하는 것이 아니기에 몇 가지 특수한 상황에만 유용하며 지식 축적이 어렵다는 한계에 부딪쳐, 인공지능은 다시 두 번째 겨울을 맞게 됩니다.

 

 

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전문가 시스템의 구조

 

규칙 기반 전문가 시스템의 핵심적인 구조는 아래와 같이 장기기억장치 - 추론엔진 - 단기 기억장치로 이루어져 있습니다. 장기 기억장치에는 IF(전제)-THEN(결과) 구조의 여러 생성 규칙들이 저장되어있습니다. 생성 규칙을 통해 추론엔진이 들어온 사실에 대해 참인지 거짓인지 판단하고, 참이라면 단기 기억장치에 새로운 사실을 추가하게 됩니다. 이러한 과정을 거쳐 검증된 새로운 사실은 규칙을 확장하고 전문가 시스템을 더 기능적으로 작동할 수 있도록 합니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

순방향 추론과 역방향 추론 기법

 

추론기법에는 순방향 추론과 역방향 추론이 있습니다. 순방향 추론은 알려진 사실로부터 출발하여 일치되는 규칙을 찾아 점화하고 이를 반복하며 추론하는 방법입니다. 자연스러운 방법이지만, 목표와 무관한 규칙들이 불필요하게 점화되어 비효율적이라는 단점이 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

역방향 추론은 목표에서 시작하여 사실 데이터가 이러한 목표를 지원하는지 확인하는 방법입니다. 한 번에 목표를 찾는 것은 드물기 때문에 하위 목표를 갱신하며 이를 증명할 수 있는 규칙을 탐색합니다. 예시는 다음과 같습니다.

 

 

 

 

 

 

충돌 해법

 

수백, 수천가지의 규칙들을 다루는 전문가 시스템에서 규칙 점화는 중요합니다. 위에서 살펴본 것과 같이 한 규칙의 점화는 다른 규칙의 점화에 영향을 주기 때문이죠. 이때 조건에 맞는 규칙이 여러 개라면 어떤 규칙을 점화해야 하는가? 라는 문제가 발생할 수 있습니다. 충돌 해법은 이렇듯 둘 이상의 규칙이 점화될 때 점화될 규칙을 고르는 방법입니다.

 

 

1. 규칙의 우선순위에 따라 점화 
적당한 순서로 사실에 우선순위를 부과하여 중요한 순서에따라 데이터를 처리하도록 한다.

2. 가장 특수한 규칙을 점화
특수한 규칙일수록 더 중요하고 많은 정보를 처리할 것이라는 가정에 근거한다. 

3. 가장 최근의 데이터를 사용하여 규칙을 점화
각각의 사실에 붙여진 시간태그에 의하여 가장 최근에 추가된 사실이 들어간 규칙을 먼저 점화한다.

 

 

 

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지식 표현

 

지식을 어떻게 효율적으로 표현하고 저장하는가는 전문가 시스템의 성능과 직결되기 때문에, 지식은 중요한 요소입니다. 이러한 지식을 인간과, 컴퓨터 모두가 잘 이해할 수 있도록 표현하는 것을 지식 표현이라고 합니다. 전문가 시스템의 경우 지식 표현 방법으로 생성 규칙(IF-THEN)을 사용한다고 했습니다. 이어서 여러 지식표현 방법에 대해 간단히 살펴보겠습니다.

 

 

생성 규칙

IF 문장과 THEN 문장으로 연결된 형태이며, IF 구문의 조건이 만족되거나 발생한 상태이면 THEN 구문이 수행되거나 논리적으로 참이 된다.
IF (상황, 전제, 증거, 원인, premise, condition)  THEN  (행동, 결론, 가설, 결과, conclusion, action)

 

 

의미망

방향 그래프를 사용하여 개념 간의 관계를 나타내는 방법 노드(사물, 개념, 사건)와 간선(관계)으로 구성되어 있다.

 

 

프레임

어떤 대상, 객체에 대한 여러 개의 상황정보들을 하나의 구조화된 틀로서 표현할 수 있는 자료구조로 의미망에서 파생되었다. 노드의 구조를 보다 체계화한 것이라고 볼 수 있으며, 속성과 값으로 구성되어있다.

 

 

논리

명제 논리 : 명제란 서술문으로서 내용에 대하여 진리 값 참, 거짓 중 하나만을 부여할 수 있는 문장을 말한다. 논리식(well-formed formula)으로 표현함으로써 기호화할 수 있다.


술어 논리 : 명제 논리로는 상호관계를 표현하기 어렵고 수향화 시키기 어렵다는 단점이 있다. 술어 논리는 하나의 명제가 객체와 술어로 나누어져 변수와 한정사를 사용하여, 명제를 사용하는 것보다 구체적으로 지식을 표현할 수 있는 방법이다.  
EX) 모든 학생은 민수를 좋아하거나 싫어한다.   →  ∀x (student(x) → like(x, 민수) ∨ dislike(x, 민수)


프롤로그 : 대상과 대상 간의 관계를 문제를 해결하는 데에 사용되는 언어이다.
1) 대상과 그들 간의 관계에 대한 사실(Facts) 선언   
2) 대상과 그들간의 관계에 대한 규칙(Rules)의 정의
3) 대상과 그들간의 관계에 대한 물음(Questions)
EX) "John은 Mary를 좋아한다"   →   likes(john, mary)
 

 

 

 

 

[참고자료]

 

[인공지능] 추론 기법

 

 

지식표현 : Knowledge Representation

 

 

 

 

감사합니다.

 

 

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공부한 내용을 복습/기록하기 위해 작성한 글이므로 내용에 오류가 있을 수 있습니다.