8주차 강의일지

목차
1. Logic과 Production Rule의 차이
2. LISP
3. 단기 기억
4. 장기 기억
5. 데이터 기반 접근과 전방추론

Production Rule

1. Logic과 Production Rule의 차이

Logic
논리(logic)는 엄격한 규칙에 따라 결론을 도출하는 방식으로, 모든 전제가 완벽하게 맞아떨어져야 올바른 결론이 나옵니다. AI 시스템에서 논리는 조건이 명확하고 예외가 없을 때 효과적입니다. 예를 들어, 수학적 증명이나 컴퓨터 과학의 일부 알고리즘처럼 결과가 논리적으로 완벽해야 하는 분야에 적합합니다.

Production Rule
생산 규칙(production rule)은 “만약-그러면(if-then)” 형태로 구성되며, 인간의 심리와 사고 방식을 반영한 시스템입니다. 논리 시스템이 정확한 조건을 요구하는 것과 달리, 생산 규칙은 사람의 직관과 경험적 규칙을 반영하므로 예외 상황에 대해 더 유연하게 대응할 수 있습니다. AI가 복잡한 상황에서 다양한 경우를 처리할 때 유용하며, 전문가 시스템에서 주로 사용됩니다.

2. LISP

LISP(List Processor)는 AI 연구에 많이 사용되는 프로그래밍 언어로, 리스트를 기본 데이터 구조로 활용합니다. 리스트는 괄호 ()로 감싸 표현되며, LISP는 이 괄호 구조를 이용해 리스트의 개수와 중첩된 구조를 파악합니다. 예를 들어, (A (B C) D)는 리스트 안에 리스트가 있는 구조로, 각 괄호 쌍이 리스트의 시작과 끝을 나타내는 역할을 합니다.

3. 단기 기억

단기 기억(Working Memory)은 AI가 현재 상황에서 필요한 정보를 잠시 저장하는 임시 저장 공간입니다. 새로운 데이터가 입력될 때마다 업데이트되며, AI가 즉각적인 결정을 내리기 위해 필요한 정보를 보관합니다. 예를 들어, AI가 게임을 할 때 현재 위치와 주변 상황을 단기 기억에 저장해 다음 행동을 결정하는 데 활용하는 식입니다.

4. 장기 기억

장기 기억(Production Memory)은 AI가 학습한 지식이나 규칙을 오랜 기간 동안 저장하는 공간입니다. 사람의 장기 기억과 비슷하게, AI가 학습을 통해 얻은 규칙들이 여기에 저장됩니다. 예를 들어, “날씨가 흐릴 때 우산을 챙기라”는 규칙을 학습했다면, 이 규칙이 장기 기억에 저장되어 이후 동일한 상황에서 다시 사용됩니다.

5. 데이터 기반 접근과 전방 추론

데이터 기반 접근(Data-Driven)은 현재 주어진 데이터에 맞는 규칙을 적용해 문제를 해결하는 방식입니다. AI는 생산 규칙을 이용해 현재 데이터를 바탕으로 가장 적합한 결정을 내립니다. 전방 추론(Forward Chaining)은 현재 주어진 조건을 바탕으로 “앞으로” 맞는 규칙을 찾아가면서 문제를 해결하는 방식입니다. AI는 현재 상태를 시작점으로 삼아 조건을 충족하는 규칙을 연속적으로 적용하며 결론에 도달합니다.