규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 각각 정의하고 장단점을 설명하시오

1. 규칙기반 인공지능

규칙기반 인공지능은 인공지능 시스템이 사람이 미리 정해놓은 규칙과 논리로 작동하는 기술이다. 이 방식은 주로 규칙과 조건문을 활용하여 입력값에 따라 정해진 출력을 산출하는 데 초점을 맞춘다. 예를 들어, 의료 분야에서는 특정 증상에 따른 진단 규칙을 만들어 놓고 환자의 증상 데이터를 입력하면 의사가 만든 규칙에 따라 환자 상태를 평가하는 방식이 활용된다. 규칙기반 인공지능은 명확하고 구체적인 규칙이 존재할 때 매우 우수하게 작동하며, 병렬 제어 시스템이나 챗봇 초기 버전에서도 많이 사용되었다. 이 시스템이 갖추어야 할 주요 특징은 명확성과 투명성으로, 규칙이 정해진 대로 작동하며 어떤 판단 근거를 쉽게 추적할 수 있다. 예를 들어, 금융기관에서 신용평가를 위해 사용하는 규칙기반 시스템은 일정 금액 이하의 대출이 승인되지 않는 규칙, 고객의 소득이 일정 기준 이하인 경우 거절하는 규칙 등으로 구성된다. 다만, 규칙기반 인공지능은 한계도 크다. 규칙이 모두 규정되지 않은 상황에서는 작동이 어려워지고, 새로운 상황이나 예외적인 사례에 적응하는 데 한계가 있다. 또한, 규칙을 수작업으로 만들어야 하기 …