인공지능 1

PART I 인공지능
CHAPTER 1 소개 ∙ 3
1.1 인공지능이란 무엇인가∙ 4
1.2 인공지능의 기반 학문 10
1.3 인공지능의 역사 25
1.4 인공지능의 현황 38
1.5 인공지능의 위험과 혜택 43
‣‣ 요약 47
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 49

CHAPTER 2 지능적 에이전트 ∙ 51
2.1 에이전트와 환경 52
2.2 좋은 행동: 합리성 개념 55
2.3 환경의 본성 59
2.4 에이전트의 구조 65
‣‣ 요약 81
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 82

PART II 문제 해결
CHAPTER 3 검색을 통한 문제 해결 ∙ 87
3.1 문제 해결 에이전트 88
3.2 문제의 예 92
3.3 검색 알고리즘들 97
3.4 정보 없는 검색 전략 104
3.5 정보 있는 검색(발견적검색) 전략들 114
3.6 발견적 함수 130
‣‣ 요약 140
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 141

CHAPTER 4 복잡한 환경의 검색 ∙ 147
4.1 국소 검색과최적화 문제 147
4.2 연속 공간의 국소 검색 157
4.3 비결정론적 동작들을 수반한 검색 161
4.4 부분 관측 가능 환경의검색 167
4.5 온라인 검색 에이전트와 미지 환경 177
‣‣ 요약 185
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 186

CHAPTER 5 대립 검색과 게임 ∙ 191
5.1 게임 이론 191
5.2 게임의 최적 결정 194
5.3 발견적 알파베타 트리 검색 203
5.4 몬테카를로 트리 검색 210
5.5 확률적 게임 214
5.6 부분 관측 가능 게임 218
5.7 게임 검색 알고리즘들의 한계 224
‣‣ 요약 226
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 227

CHAPTER 6 제약 충족 문제 ∙ 235
6.1 제약 충족 문제의 정의 236
6.2 제약 전파: CSP의 추론 242
6.3 CSP를 위한 역추적 검색 250
6.4 CSP를 위한 국소 검색 257
6.5 문제의 구조 259
‣‣ 요약 265
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 266

PART III 지식, 추론, 계획 수립
CHAPTER 7 논리적 에이전트 ∙ 273
7.1 지식 기반 에이전트 274
7.2 웜퍼스 세계 276
7.3 논리 280
7.4 명제 논리: 아주 간단한논리 284
7.5 명제 정리 증명 291
7.6 효과적인 명제 모형 점검 304
7.7 명제 논리에 기초한 에이전트 310
‣‣ 요약 322
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 323

CHAPTER 8 1차 논리 ∙ 327
8.1 표현의 재고찰 327
8.2 1차 논리의 구문과 의미론 333
8.3 1차 논리의 활용 346
8.4 1차 논리의 지식 공학 354
‣‣ 요약 361
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 362

CHAPTER 9 1차 논리의 추론 ∙ 365
9.1 명제 추론 대 1차 추론 365
9.2 단일화와 1차 추론 368
9.3 순방향 연쇄 374
9.4 역방향 연쇄 382
9.5 분해 389
‣‣ 요약 403
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 404

CHAPTER 10 지식 표현 ∙ 409
10.1 온톨로지 공학 410
10.2 범주와 객체 413
10.3 사건 420
10.4 정신적 객체와 양상 논리 425
10.5 범주 추론 시스템 429
10.6 기본 정보를 이용한 추론 434
‣‣ 요약 440
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 441

CHAPTER 11 자동 계획 수립 ∙ 449
11.1 고전적 계획 수립의 정의 450
11.2 고전적 계획 수립을 위한 알고리즘들 455
11.3 계획 수립을 위한 발견적함수 460
11.4 위계적 계획 수립 465
11.5 비결정론적 정의역에서의 계획 수립과 실행 476
11.6 시간, 일정, 자원 488
11.7 계획 수립 접근방식들의 분석 493
‣‣ 요약 494
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 495

PART IV 불확실한 지식과 추론
CHAPTER 12 불확실성의 정량화 ∙ 505
12.1 불확실성하에서의 행동 505
12.2 기본적인 확률 표기법 510
12.3 완전 결합 분포를 이용한추론 518
12.4 독립성 522
12.5 베이즈 규칙과 그 용법 523
12.6 단순 베이즈 모형 528
12.7 웜퍼스 세계의 재고찰 530
‣‣ 요약 534
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 535

CHAPTER 13 확률적 추론 ∙ 539
13.1 불확실한 문제 영역의 지식 표현 539
13.2 베이즈망의 의미론 542
13.3 베이즈망의 정확 추론 558
13.4 베이즈망의 근사 추론 568
13.5 인과망 585
‣‣ 요약 591
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 591

CHAPTER 14 시간에 따른 확률적 추론 ∙ 599
14.1 시간과 불확실성 600
14.2 시간적 모형의 추론 605
14.3 은닉 마르코프 모형 615
14.4 칼만 필터 622
14.5 동적 베이즈망 630
‣‣ 요약 643
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 644

CHAPTER 15 확률적 프로그래밍 ∙ 647
15.1 관계 확률 모형 648
15.2 열린 모집단 확률 모형 656
15.3 복잡한 세계의 추적 665
15.4 확률 모형으로서의 프로그램 670
‣‣ 요약 676
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 676

CHAPTER 16 간단한 의사결정 ∙ 683
16.1 불확실성하에서의 믿음과 욕구의 결합 684
16.2 효용이론의 기초 685
16.3 효용 함수 689
16.4 다중 특성 효용 함수 699
16.5 의사결정망 705
16.6 정보의 가치 708
16.7 미지의 선호도 716
‣‣ 요약 720
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 721

CHAPTER 17 복잡한 의사결정 ∙ 727
17.1 순차적 의사결정 문제 727
17.2 MDP를 위한 알고리즘들 740
17.3 강도 문제 750
17.4 부분 관측 가능 MDP 759
17.5 POMDP를 푸는 알고리즘 762
‣‣ 요약 768
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 769

CHAPTER 18 다중 에이전트 의사결정 ∙ 775
18.1 다중 에이전트 환경의 특징 775
18.2 비협력 게임 이론 783
18.3 협력 게임 이론 809
18.4 집합적 의사결정 818
‣‣ 요약 835
‣‣ 참고문헌 및 역사적참고사항 836

앨런 튜링이 제안한(Turing, 1950) 튜링 검사(Turing test)는 “기계가 생각할 수 있는가?”라는 질문의 철학적 모호함을 피하는 하나의 사고 실험으로 고안되었다. 인간 조사자가 글로 쓴 질문에 대해 컴퓨터가 글로 답을 했을 때, 만일 그 답이 컴퓨터가 제출한 것인지 아니면 인간이 제출한 것인지 인간 조사자가 구분하지 못한다면 그 컴퓨터는 튜링 검사를 통과한 것이다.

필자는 어느 날 샹젤리제 거리를 걷다가 도로 건너편에서 옛 친구를 만난다. 오가는 차가 없고 특별히 할 일도 없어서, 합리적인 판단하에 도로를 건너기 시작한다. 그런데 3만 3천 피트 상공에서 화물 항공기의 화물실 문이 떨어져서, 필자는 결국 도로를 다 건너지 못하고 납작해진다... 도로를 건너기로 한 것이 비합리적이었을까? 필자의 부고에 “멍청하게도 도로를 건너려 했다.”라는 문구가 포함될 가능성은 작다.
이 예는 합리성이 완벽함과 같은 것이 아님을 보여 준다.

물론 그런 에이전트는 취약하다. 비천한 쇠똥구리를 생각해 보자. 땅에 구멍을 파서 알을 낳은 후 쇠똥구리는 근처의 배설물을 공 모양으로 만들어서 둥지의 구멍을 막는다.
그런데 둥지로 공을 굴리고 가는 도중에 공을 빼내면 쇠똥구리는 그 사실을 인식하지 못하고, 존재하지 않는 공을 굴려서 구멍을 막는 ‘팬터마임’을 한다. 진화에 의해 쇠똥구리의 행동에 하나의 가정이 삽입되었고, 그 가정이 위반되면 결과적으로 성공적이지 못한 행동이 빚어지는 것이다.