인공지능 기술의 역사(5) – 두번째 겨울

 

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전문가 시스템의 한계	ü전문가 시스템의 경우, 특정 영역에서는 성공적이었으나, 다음 문제로 인해 한계가 확연했음. ü지식 습득의 어려움 : (XCON 사례) XCON의 유지보수 비용 과다, 규칙 추가 시 시스템 복잡도 증가 ü유연성 부족 : (MYCIN 사례) 새로운 질병, 환경 변화, 의료지식확산 등 실제 의료 현장의 변화에 적응하지 못했음. ü확장성의 문제 : (일본 FGCS 사례) 일반적인 대규모 문제를 풀기 위해서는 막대한 계산자원이 필요하여 실용화가 어려움.	•규칙 기반
LISP 머신 시장 붕괴	üLISP(LISt Processing): 1958년 존 매카시가 인공지능 연구와 전문가 시스템 개발을 위해 개발한 프로그래밍 언어 üLISP 머신 : LISP가 동작하는 전용 컴퓨터(1980년대 주로 사용됨) 대강 수만 달러에서 수십만 달러 수준으로 고가임. üIBM PC 호환기종과 같은 범용 컴퓨터의 등장과 성능 향상으로 저렴하게 인공지능 프로그램 실행이 가능해짐. ü기존 전문가 시스템과 AI소프트웨어가 특정 LISP 머신에 종속돼 있었음. üLISP 머신 시장이 붕괴되면서 관련 기업 급감 및 연구 기반 훼손	•Symbolics, •LMI •Texas Instruments 등
컴퓨팅 성능의 여전한 한계	ü여전히 인공신경망을 효과적으로 학습시킬 만큼의 데이터와 컴퓨팅 자원 불충분	•