Problem  Solving

"AI 는 심리학, 언어학, 철학등에서 전수된 해결 안된 전통적인 문제들의 가장 깊은 곳을 캐내는 중요한 과목이다" (P.H.Winston)

"AI 의 연구대상이 되는 문제에는 해결 방법이 확립되어 있는 것은 포함되지 않는다. 예를들어 방정식을 풀고, 최소공배수를 구하는 것 등은 알고리즘이 확정되어 있기 때문에 AI 의 분야에는 포함되지 않는다. AI 에서는 시행착오를 거치면서 답을 구하고, 모든 탐색을 필요로 하는 문제를 다룬다. 예를들면 미로에서 나오고, 퍼즐을 풀고, 체스를 두는 일 등이다." ("인공지능 입문", 미래사)

가장 단순한 형태로 표현한다면 문제 해결에는 세가지 부분이 포함된다. ① 초기상태(initial state) : 출발해야 하는 불확실한 정보로서 아마도 이 세상의 어떠한 불만족스러운 일련의 조건들이 여기에 해당될 것이다. ② 목표상태(goal state) : 수행하기 바라는 일련의 정보들 또는 세상의 상태를 의미한다. ③ 일련의 조작들(operator) : 초기 상태에서부터 목표에 이르기까지 취해야만 하는 단계들을 말한다. 이들 세 부분이 문제영역을 정의한다. (Newell & Simon, 1972)

문제 해결에는 공통적으로 여러 가지 기법 또는 전략 중의 하나가 사용된다. 그러한 기법들에는 시행착오 (Trial and Error), 통찰 (Insight), 알고리즘 (Algorithm), 휴리스틱 (Heuristic) 이 있다. 우리들은 이들 기법 중에서 반드시 하나만을 사용해야 한다는 규칙은 없다는 사실을 잘 알고 있다. 경우에 따라서 우리는 이들 기법들 중의 두 가지 이상을 차례로 적용시켜 보기도 한다.

많은 상황에서 정보를 보유하고 있는 것의 가치는 필요할 때 회상할 수 있다는 것에 있다. 우리의 기억에 저장된 정보는 그 상황에서 벗어난 감각을 갖도록 도와주며 장애를 극복하도록 도와준다. 그러나 각각의 조각 난 정보들은 그 자체로는 그다지 큰 가치가 없다. 사실상 우리가 문제라고 부르는 거의 대부분의 상황에서 우리는 이전에 시도하지 않았던 새로운 반응을 해야 한다. 따라서 우리가 어느 한 문제에 얼마나 잘 대처하는 가는 상황에 대한 우리의 개념에 얼마나 많은 관련 정보를 가지고 있는가에 달려 있다. 우리가 복잡한 상황에 처했을 때, 기억 속의 정보는 현 상황에서 어떠한 반응이 가장 적절한지에 대한 결정을 중재한다. 일반적으로, 문제 해결은 원하는 목표에 도달하는 것을 방해하는 장애를 극복하는 과정을 말한다. 즉, 문제란 우리가 어떤 종류의 장애에 직면했을 때의 상황을 말한다. 장애에 도전해야 그 장애를 극복하는 방법을 발견할 수 있는 것이다. 문제 상황에 대해 저장되어 있는 기억이 일정하다면 그 상황에 가능한 한 접근하려는 노력을 기울일 때 문제 해결이 이루어질 수 있다. 이 말은 우리에게 또 다른 면을 강조하는 것이다. 즉, 문제 해결은 다른 모든 기술과 마찬가지로 일종의 기술이며 훈련과 연습을 통해 좋아질 수 있다. 그러나 불행하게도 우리는 그 같은 기술을 가르치는 것을 거의 무시해 왔다.

site :

Wikipedia : Problem solving     AITopics : Problem solving     위키백과 : 문제해결

video :

문제해결 (문제해결의 성질, 문제해결 조작자, 원숭이와 바나나 문제) : 인지심리학 (KUOCW) :  KUOCW   남기춘  2014/05/15

문제 해결 (하노이 탑, 문제 표상), 전문성 (기술 습득에 따른 뇌 변화, 기술 습득의 일반적 특징, 전문성의 성질) : 인지심리학 :  KUOCW   남기춘  2014/05/20