01_ 불확실성

불확실성의 개념

• 고전적인 논리 기반 추론에서는 규칙의 조건과 결론이 항상 참(True) 또는 거짓(False) 이어야 함

  IF A is true
  THEN B is true
  

• 즉, 100% 확실한 지식을 전제로 함

• 그러나 현실 세계에서는 100% 확실한 정보나 지식을 얻는 것은 거의 불가능함

• 따라서 우리가 사용하는 지식은 항상 어느 정도의 불확실성(uncertainty) 을 포함함

불확실성의 예시

예시 1. 일상적 불확실성

• “집에서 공항까지 가는 문제”
  • 자동차가 중간에 고장 날 수 있음
  • 예기치 못한 교통 정체 가능성
  • 공항 수속이 예상보다 오래 걸릴 수도 있음

→ 실제 상황에서는 다양한 변수와 확률적 사건이 존재하여 완전한 예측이 어려움

예시 2. 의료 전문가 시스템

• 규칙: “감기이면 열이 있다.”

  → 항상 참일 수는 없음

  → 일부 환자는 감기인데 열이 없을 수도 있음

  → 현실의 전문가 시스템에서는 부분적 신뢰로 판단해야 함

불확실성의 발생 원인

인공지능 시스템에서의 불확실성 처리