전문가 시스템

전문가 시스템에서 컴퓨터에게 '강아지'와 '고양이' 가르치기

 사람에게 강아지와 고양이를 가르쳐주는 방법을 컴퓨터에게 적용하면 어떻게 될까?

강아지는 눈이 어떻게 생겼고 꼬리가 짧고 고양이는 눈이 어떻게 생겼고 꼬리가 길고 등등 각각의 특징을 설명해준다고 가정한다. 하지만 꼬리가 긴 강아지가 나타나면 어떻게 될까? 사람에게 알려준다면 꼬리가 짧은 강아지도 있고 긴 강아지도 있다고 설명해주면 되지만 컴퓨터는 이런 경우를 이해하지 못한다.

또한 강아지 전체 사진이 아닌 얼굴 사지만 나온경우 컴퓨터는 이게 고양이인지 강아지인지 구별하지 못한다. 강아지와 고양이를 구분하는 모든 규칙을 컴퓨터에게 알려주기에는 그런 규칙들이 수도 없이 많기 때문에 불가능에 가깝다.

 

전문가 시스템

 강아지와 고양이를 구분하기 위한 AI를 만들기 위해 AI 연구 초창기에는 사람이 직접 모든 조건을 찾아주는 방법을 사용했다. 즉 전문가 시스템은 사람이 직접 규칙을 찾아 코딩해주는 초창기 AI 방식이다.

전문가 시스템은 비교적 간단한 기능을 구현하기에 적합한 방법이다.

 

전문가 시스템의 한계

 전문가 시스템은 무엇을 구분하는 문제를 풀기에는 적합하지 않다. 왜냐하면 대상들을 구분하는 경우의 수가 수도 없이 많기 때문이다. 무한대의 시간을 투자해서 많은 조건들을 추가해준다면 성능이 나올 수 있겠지만 그런 비용들은 불필요한 힘을 쏟는거다.

 

정리

 즉 전문가 시스템은 문제를 풀기 위해 모든 조건을 사람이 찾아 코딩하는 방법이다. 하지만 조건을 찾아 문제를 해결하기에는 경우의 수가 수도 없이 많기 때문에 한계점이 있다.