Page 83 - 고등학교 인공지능 기초

2. 경험적 탐색
우리가 문제를 해결하는 과정에는 경험과 직관이 중요한 역할을 한다. 마트

에서 라면을 고르는 경우를 예로 들어 보자. 새로운 라면에 도전할 수도 있지
만, 전에 먹어 본 경험을 바탕으로 고르면 실망스럽지 않은 선택이 보장된다.

축구 경기에서 골키퍼는 날아오는 축구공의 속도와 방향을 계산하기보다는 훈
련으로 쌓은 경험과 직관을 통해 재빠르게 낙하지점으로 이동함으로써 공을
잡아낼 확률을 높인다. 여기에서 경험은 완벽하지는 않지만 많은 경우 유용하

게 사용할 수 있는 지식을 말한다.

그림Ⅱ-32 l 경험적 정보를 이용한 선택

문제 해결 과정에서 경험적 정보를 활용하여 직관적으로 판단하는 탐색을 정 경험적 정보
경험적 정보는 관찰이나 실험 등
보 이용 탐색이라고 한다. 정보 이용 탐색을 이용하면 복잡한 문제를 해결할 때
으로 얻을 수 있으며, 경험이 다
탐색 시간을 줄일 수 있다. 흥미롭게도 인공지능 또한 정보 이용 탐색을 사용한 양한 만큼 그 종류도 여러 가지가
있을 수 있다. 다른 말로는 휴리스
다. 알파고가 정보 이용 탐색을 적용한 예이다. 틱이라고 한다.
최상 우선 탐색은 경험적 정보를 이용하는 정보 이용 탐색 알고리즘 중 하나
이다. 최상 우선 탐색(Best First Search)이란 경험적 정보를 이용하여 가장 적

합해 보이는 상태를 선택하여 확장하는 알고리즘이다. 물론 경험적 정보는 불
완전하며 해법을 찾지 못할 수 있으나 속도가 빠르다는 장점이 있다.
이번에는 최상 우선 탐색을 사용하여 8조각 숫자 퍼즐을 풀어 보자. 8조각

숫자 퍼즐에서 활용할 만한 경험적 정보는 어떤 것이 있을까?

경험적 정보 : ‘목표 상태’와 같은 위치에 있는 퍼즐의 수가 많을수록 해법에 가까울 것이다.

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4. 문제 해결과 탐색