AI - 4. 전문가 시스템

 1. 전문가 시스템

- 이전 시간에 배웠던 탐색에 기반한 시스템(General Problem Solver)에서는 한계가 있었다. 메우 제한된 현실에서만 작동이 가능했기 때문이다. 인간의 지능은 탐색으로만 구현되지 않는다. 

- 그래서 전문가 시스템이 등장했다. 규칙으로 표현되는 지식 베이스를 가지고 시스템이 복잡한 문제를 추론하는 것이다. 

2. 지식 베이스

- 여러 데이터를 가공해서 정보를 만들고 이 정보들을 일반화해서 지식(규칙)을 만들어낸다.

3. 추론 엔진

 

- 추론 엔진은 사실과 규칙을 가지고 새로운 사실들을 발견하기도 하고 최종적으로는 결론을 도출하게 된다.

- 단기 기억장치에 있는 사실을 가지고 기존에 알던 규칙을 통해 결론을 이끌어내면 순방향 추론이다. 위의 예시에서는 네가지 사실을 가지고 사자라는 결론을 도출하게 된다.

- 반대로 저 동물은 사자입니까? 라고 질문을 하면 사자가 되기 위한 규칙들을 찾아서 사실과 대조해 보며 예, 아니오 라는 결과를 도출해야 한다. (역방향 추론)

 

- 동일한 사실에 대해서 상반된 결론을 내는 규칙들이 존재한다고 해보자. 이런 상황을 충돌이라고 한다. 이럴 때는 규칙들에 대해 우선순위를 부여해서 해결할 수 있다. (충돌해법)

4. 장단점

- 인간의 지식을 if then으로 자연스럽게 표현할 수 있다.

- 하지만 전문가 시스템은 추가적인 지식을 학습할 수 없고 탐색의 과정이 상당히 비효율적이다. 

- 규칙이 많아질수록 유지보수도 어렵다.