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ㅇProblem-solving agent - one kind of goal-based agent - Problem-solving agents use atomic representations(블랙박스 접근) ㅇ A Problem can be defined formally by five components 1. Inital State : The initial state that the agent starts in. 에이전트가 시작되는 초기상태 2. Actions : 3. Transition model : A description of what each action does. 4. Goal test : The goal test, which determines whether a given state is a goal state. 5. Path cost : A path cost function that assigns a numeric cost to each path. ㅇ Uniformed Search (Blind Search) - 전체 상태를 경험적으로 분석할 수 없기에 Goal State로 향하는 어떠한 방향성을 가지고   있지 않고 모든 방향으로 뻗어나간다 1. Breadth-first Search : Frontier에서 가장 얕은 탐험되지 않은 노드들 먼저 확장하는 방법. 여기서 Frontier는 FIFO Queue로서 구현이 되어야만 한다. 2. Uniform-cost Search : 현재 Frontier에서 확장되지 않은 노드 중에서 가장 비용이 적은 노드부터 선택해서 확장하는 것을 의미 3. Depth-first Search : 깊이 우선 탐색 방법. Frontier에서 확장되지 않은 노드중에서 가장 깊은 것을 우선적으로 확장한다. Frontier는 Stack의 형태로 구성 4. Depth-limited Search : 일반적으로 DFS와 완전하게 일치. 다만 깊이에 제한을 둔다는 점에서 차익 았다. 깊이 제

The Turing Test, proposed by alan Turing(1950), was 조작적 정의(操作的 定義)는 사물 또는 현상을 객관적이고 경험적으로 기술하기 위한 정의이다. 대개는 수량화할 수 있는 내용으로 만들어진다. 조작적 정의란 개념은 1946년 노벨 물리학상을 수상한 퍼시 윌리엄스 브리지먼이 처음으로 제안하였다. 조작적 정의의 필요성은 과학에서 사용되는 여러 개념들이 오랫동안 사용되어온 관습적인 용례와 더 이상 일치하지 않는 사례들이 발행하였기 때문이다. 예를 들어, 오랫동안 절대적인 불변량으로 받아들여져 왔던 시간이나 공간은 일반 상대성 이론이 발표된 다음부터 더 이상 종래의 개념을 유지하지 못하게 되었다. 즉, 일반 상대성 이론에서 시공간은 중력과 같은 다른 물리량에 의해 변화한다. 이 때문에 과학에서는 다루고자 하는 개념을 경험적으로 측정할 수 있도록  하는 조작적 정의를 사용하게 되었다.  조작적(操作的)이라는 말은 operational을 번역한 것으로 대상을 경험적으로 다룰 수 있도록 서술한다는 의미를 갖고있다. 조작적 정의는 주어진 연구의 맥락 속에서 그 개념이 무엇을 의미하는지를 명백하게  드러낼 수 있는 장점이 있다.

An agent is anything that can be viewed as perceiving its environment through sensors and acting upon that environment through actuators. 에이전트는 센서를 통해 환경을 인식하고 액추에이터를 통해 환경에 작용하는 것으로 볼 수있는 모든 것입니다.   A human agent has eyes, ears, and other organs for sensors and hands, legs, vocal tract, and so on for actuators. Rational Agent : For each possible percept sequence, a ratioal agent should select an action that is expected to maximize its performance measure, given the evidence provided by the percept sequence and whatever built-in knowledge the agent has. 직면한 환경(environment)에서 자신의 목표 달성하기 위해 환경을 인식(percepts)하고 행동(action)함으로써 문제 상황을 해결하는 주체라고 생각할 수 있다. ㅇAgent 의 공통적인 특징 1. Agent는 사용자를 대신해서 사용자가 원하는 작업을 자동으로 해결하는 자율적 프로세스로서 주로 분산환경에서 동작하며 자신만의 일을 수행할 수 있는 독립된 기능을 가진 한의 소프트웨어 시스템 이다. 2. Agent는 독립된 기능을 수행하기 위해 지식(Knowledge) 이라는 비절차적 처리정보가 저장된 데이터베이스를 이용하여 자신의 추론방법을 통해 다른 Agent와 상호 작용 한다. 3. 또한 경험을 바탕으로 한 학습기능 및 목적 지향적 능력을 가지고 지속적인 행동 을 한다. ㅇAgent 의 분류 1. Simple Reflex Ag

John Haugeland (1945 - 2010) was a Professor of Philosophy at the University of Chicago since arriving here (from the University of Pittsburgh) in the fall of 1999. He held a bachelor's degree (in physics) from Harvey Mudd College (1966) and a PhD from U.C. Berkeley (1976). His main interests included (early) Heidegger, philosophy of science, philosophy of mind (including cognitive science), philosophy of language, and stuff like that. He is the author of Artificial Intelligence: The Very Idea (MIT 1986) and Having Thought (Harvard 1998); the editor of Mind Design (MIT 1981; second edition, 1997); and co-editor (with Jim Conant) of Thomas Kuhn's The Road Since Structure (Chicago 2000). He was at work on a book tentatively titled Heidegger Disclosed . In addition to all that, Professor Haugeland certainly owned more nuts and bolts than most philosophers (and possibly more than any). CV ( DOC ) Obituary Link Books Artificial Intelligence: The Very Idea Having Thou