[Knowledge Expression] 지식표현과 추론

지식 표현과 추론

Knowledge Expression 카테고리의 포스팅들에서는 인공지능에서의 지식 표현 방법과 추론 방법에 대해 알아봅니다.

비단 인공지능에서 사용되는 내용 뿐만이 아닌 전체적인 내용을 다룰 예정입니다.

목차는 다음과 같습니다.

• 규칙
• 프레임
• 논리
• 의미망
• 스크립트
• 온톨로지
• 함수에 의한 지식 표현
• 불확실한 지식 표현
• 규칙 기반 시스템
• 심볼 그라운딩 문제와 프레임 문제
• CYC 프로젝트

지식 표현

이번 포스팅에서는 지식 표현에 대한 개괄적인 내용을 다루겠습니다.

데이터 피라미드

데이터 (data)

• 특정 분야에서 관측된 아직 가공되지는 않은 것
• 사실인 것처럼 관측되지만 오류나 잡음을 포함 가능

정보 (information)

• 데이터를 가공하여 어떤 목적이나 의미를 갖도록 한 것

지식 (knowledge)

• 정보를 취합하고 분석하여 얻은 대상에 대해 이해한 것

지혜 (wisdom)

• 경험과 학습을 통해서 얻은 지식보다 높은 수준의 통찰

지식

지식이란 경험이나 교육을 통해 얻어진 전문적인 이해와 체계화된 문제 해결 능력이며, 어떤 주제나 분야에 대한 이론적 또는 실제적인 이해 또는 현재 알려진 사실과 정보의 모음을 뜻합니다.

지식의 표현 여부에 따라 암묵지와 형식지로 나눌 수 있습니다.

• 암묵지: 형식을 갖추어 표현하기 어려운, 학습과 경험을 통해 쌓은 지식
• 형식지: 비교적 쉽게 형식을 갖추어 표현될 수 있는 지식

또한 지식의 기술 방법에 따라 절차적 지식과 선언적 지식으로 나눌 수 있습니다.

• 절차적 지식: 문제해결의 절차 기술
• 선언적 지식: 어떤 대상의 성질, 특성이나 관계 서술

이러한 지식을 프로그램이 쉽게 처리할 수 있도록 정형화된 형태로 표현하는 것이 지식 표현의 목적입니다.