
Korean: 
1959년에 3명의 AI 개척자들이 인간이 문제를 해결하는
방법을 모의실험하는 프로그램을 구축하기 시작했습니다.
1959년에 3명의 AI 개척자들이 인간이 문제를 해결하는
방법을 모의실험하는 프로그램을 구축하기 시작했습니다.
앨런 뉴엘은 인간의 생각을 시뮬레이션하는 데에 
관심이있는 심리학자였습니다.
헐버트 사이먼은 경제학자였으며
후에 인간이 생각에 모두 능숙한 것은 아니라는 것을
증명한 것으로 노벨상을 탑니다.
후에 인간이 생각에 모두 능숙한 것은 아니라는 것을
증명한 것으로 노벨상을 탑니다.
그들은 RAND회사의 프로그래머인 클리프쇼와 팀을
이루어 '일반 문제 해결사'라는 프로그램을 만들었습니다.
그들은 RAND회사의 프로그래머인 클리프쇼와 팀을
이루어 '일반 문제 해결사'라는 프로그램을 만들었습니다.
일을 단순화하기 위해 뉴엘과 사이먼, 쇼는 
문제 해결 기술과 별도로
문제의 내용에 대해 생각하는 것이 
가장 좋겠다고 결정했습니다.
그리고 그것은 정말로 중요한 통찰력이었습니다.
예를 들어, 제 뇌는 동일한 기본 추론 전략을 사용하여
직장, 학교 또는 어디로 가야하는지 정할 때
어디에서 시작하든지 가장 좋은 경로를 계획합니다.
컴퓨터는 계산을 하기 위해 수학을 사용하는
논리적인  기계입니다.
그러므로 논리는 일반 문제 해결사의 문제 해결 기술을
위한 확실한 선택이었습니다.
문제 자체를 표현하는 것이 단순하진 않았습니다.

English: 
Back in 1959, three AI pioneers set out to
build a computer program that simulated how
a human thinks to solve problems.
Allen Newell was a psychologist who was interested
in simulating how humans think, and Herbert
Simon was an economist, who later won the
Nobel prize for showing that humans aren’t
all that good at thinking.
They teamed up with Cliff Shaw, who was a
programmer at the RAND corporation, to build
a program called the General Problem Solver.
To keep things simple, Newell, Simon, and
Shaw decided it was best to think about the
content of a problem separately from the problem-solving technique.
And that’s a really important insight.
For example, my brain would use the same basic
reasoning strategies to plan the best route
to work, school, or wherever I need to go,
no matter where I start.
Computers are logical machines that use math
to do calculations, so logic was an obvious
choice for the General Problem Solver’s
problem-solving technique.
Representing the problem itself was less straightforward.

English: 
But Newell, Simon, and Shaw wanted to simulate
humans, and human brains are really good at
recognizing objects in the world around us.
So in a computer program, they represented
real-world objects as symbols.
That’s where the term Symbolic AI comes
from, and it’s how certain AI systems make
decisions, generate plans, and appear to “think.”
INTRO
Hi, I’m Jabril and welcome to CrashCourse
AI.
If you’ve ever applied for a credit card,
purchased auto insurance, or played a computer
game newer than something like PacMan, then
you’ve interacted with an AI system that
uses Symbolic AI.
Modern neural networks train a model on lots
of data and predict answers using best guesses
and probabilities.
But Symbolic AI, or “good old-fashioned
AI” as it’s sometimes called, is hugely
different.

Korean: 
그러나 뉴엘, 사이먼, 쇼는 시뮬레이션을 원했습니다.
그리고 인간의 뇌는 우리 주변의 세계에서 물체를
인식하는데 매우 능숙합니다.
그래서 컴퓨터 프로그램에서 그들은
실제  물체를 기호로 사용합니다.
바로 상징적 AI(Symbolic AI)라는 용어가 사용된 계기로,
특정 AI 시스템이 결정하고, 계획을 세우고 생각하는
것 처럼 보이는 방식입니다.
 
안녕하세요, 자브릴입니다.
크래시 코스 AI에 오신 것을 환영합니다.
여러분이 신용카드를 만들어 보거나, 자동차 보험을
구매했거나, 팩맨보다 새로운 게임을 해 봤다면
당신은 상징적 AI를 사용하는 인공 지능 시스템과
상호 작용을 한 경험이 있는 것입니다.
당신은 상징적 AI를 사용하는 인공 지능 시스템과
상호 작용을 한 경험이 있는 것입니다.
현대 신경 네트워크는 많은 데이터를 가지고 
모델을 훈련시키고,
최상의 추측과 확률을 사용하여 답변을 예측합니다.
그러나 상징적 AI 또는“좋은 구식 AI”라고도 하는 것은
완전 다릅니다.
그러나 상징적 AI 또는“좋은 구식 AI”라고도 하는 것은
완전 다릅니다.

Korean: 
상징적 AI에는 교육, 대량의 데이터 및 추측이 
필요하지 않습니다.
기호를 사용하여 문제를 나타내고,
논리를 사용하여 해답을 검색하므로
우리가 해야 할 모든 일은 우리가 관심있는 우주 전체를
컴퓨터의 기호로 나타내는 것입니다.
별거 아닙니다.
요컨대, 논리는 우리의 문제 해결 기술이고,
기호는 우리가 컴퓨터 안의 문제를 표현할 방법입니다
요컨대, 논리는 우리의 문제 해결 기술이고,
기호는 우리가 컴퓨터 안의 문제를 표현할 방법입니다
우주에서 기호는 숫자, 문자, 단어 베이글, 도넛, 토스트기,
존 그린 봇, 또는 자브릴 등 모든 것이 될 수 있습니다.
우주에서 기호는 숫자, 문자, 단어 베이글, 도넛, 토스트기,
존 그린 봇, 또는 자브릴 등 모든 것이 될 수 있습니다.
우리가 이것을 시각화 할 수있는 한 가지 방법은  (도넛)
또는 (자브릴)과 같이 괄호로 묶인 기호를 쓰는 것입니다.
우리가 이것을 시각화 할 수있는 한 가지 방법은  (도넛)
또는 (자브릴)과 같이 괄호로 묶인 기호를 쓰는 것입니다.
관계는 기호를 설명하는 형용사 있고, 우리는 그것을
괄호 안의 기호 앞에 씁니다.
관계는 기호를 설명하는 형용사 있고, 우리는 그것을
괄호 안의 기호 앞에 씁니다.
예를 들어, 초콜릿 도넛을 표현하고 싶다면
초콜릿 (도넛)으로 쓸 수 있습니다.
관계는 또한 기호가 다른 기호와 상호작용하는 방식을
설명하는 동사일 수 있습니다.
예를 들어, '나는 도넛을 먹을수 있다.'를
먹기(자브릴, 도넛)로 쓸 것입니다.
왜냐하면 관계는 하나의 기호가 다른 것과
어떻게 연관이 있는지를 설명하기 때문입니다.

English: 
Symbolic AI requires no training, no massive
amounts of data, and no guesswork.
It represents problems using symbols and then
uses logic to search for solutions, so all
we have to do is represent the entire universe we care about as symbols in a computer…
no big deal.
To recap, logic is our problem-solving technique
and symbols are how we’re going to represent
the problem in a computer.
Symbols can be anything in the universe: numbers,
letters, words, bagels, donuts, toasters,
John-Green-bots, or Jabrils.
One way we can visualize this is by writing
symbols surrounded by parentheses, like (donut)
or (Jabril).
A relation can be an adjective that describes
a symbol, and we write it in front of the
symbol that’s in parentheses.
So, for example, if we wanted to represent
a chocolate donut, we can write that as chocolate(donut).
Relations can also be verbs that describe
how symbols interact with other symbols.
So, for example, I can eat a donut, which
we would write as eat(Jabril, donut) because
the relation describes how one symbol is related
to the other.

Korean: 
아니면 존-그린 봇과 저의 관계를 표현할 수도 있습니다.
조수 (존 그린 봇, 자브릴)으로요.
기호는 AI시스템에게 무엇을 맡기느냐에 따라 
많은 관계들의 일부가 될 수 있습니다.
그래서 우리는 '이다(존 그린 봇, 로봇) 또는 입다(존 그린 봇, 폴로티)'와 같이 쓸 수 있습니다.
이 비디오의 모든 예제는 단순화를 위해 최대 두가지의
기호를 사용하지만,
하나의 관계로 설명되는 기호들이 몇 개여도 됩니다.
기호와 관계의 차이점을 기억하는 간단한 방법은 기호를 
동사로, 관계를 형용사나 동사로 생각하면 됩니다.
그들(동사, 형용사)은 기호들이 얼마나 훌륭하게 잘 
어울리는지를 설명해줍니다.
기호와 관계에 대해 이렇게 생각해 보는 방법은 우리에게
컴퓨터가 우주를 이해하는 방식을 알려줍니다.
기호와 관계에 대해 이렇게 생각해 보는 방법은 우리에게
컴퓨터가 우주를 이해하는 방식을 알려줍니다.
그런 다음 우수한 논리력을 사용해
우리들이 문제를 해결하는 것을 도와줍니다.
우리의 우주에 대한 진실들을 모아놓은 것을
'지식 기반'이라고 부르며
AI로 질문에 답하고 새로운 것을 발견하기 위해 논리를
사용하여 지식 기반을 신중하게 조사 할 수 있습니다.
AI로 질문에 답하고 새로운 것을 발견하기 위해 논리를
사용하여 지식 기반을 신중하게 조사 할 수 있습니다.
이것은 기본적인 Siri의 작동 방식입니다.

English: 
Or we could represent John-Green-bot’s relation
to me, using sidekick(John-Green-bot, Jabril).
A symbol can be part of lots of relations
depending what we want our AI system to do,
so we can write others like is(John-Green-bot,
robot) or wears(John-Green-bot, polo).
All of our examples in this video will include
a max of two symbols for simplicity, but you
can have any number of symbols described
by one relation.
A simple way to remember the difference between
symbols and relations is to think of symbols
as nouns and relations as adjectives or verbs
that describe how symbols play nicely together.
This way of thinking about symbols and their
relations lets us capture pieces of our universe
in a way that computers can understand.
And then they can use their superior logic
powers to help us solve problems.
The collection of all true things about our
universe is called a knowledge base, and we
can use logic to carefully examine our knowledge
bases in order to answer questions and discover
new things with AI.
This is basically how Siri works.

English: 
Siri maintains a huge knowledge base of symbols,
so when we ask her a question, she recognizes
the nouns and verbs, turns the nouns into
symbols and verbs into relations, and then
looks for them in the knowledge base.
Let’s try an example of converting a sentence
into symbols
and relations, and using logic to solve questions.
Let’s say that “John-Green-bot drives
a smelly, old, car.”
I could represent this statement in a computer
with the symbols John-Green-bot and car, and
the relations drives, smelly, and old.
Using logical connectives like AND and OR,
we can combine these symbols to make sentences
called propositions.
And then, we can use a computer to figure
out whether these propositions are true or
not using the rules of propositional logic
and a tool called a truth table.
Propositional logic is basically a fancy name
for Boolean Logic, which we covered in episode
3 of Crash Course Computer Science.
And the truth table helps us decide what’s
true and what’s not.

Korean: 
Siri는 거대한 기호들의 지식 기반을 유지하고 있습니다.
우리가 그녀에게 질문을 할 때,
그녀는 명사와 동사를 인식하고
명사를 기호로, 동사를 관계로 바꾸어
지식 기반에서 찾아봅니다.
문장을 기호들, 관계로 변환하여 질문을 해결하는
예를 들어 보겠습니다.
문장을 기호들, 관계로 변환하여 질문을 해결하는
예를 들어 보겠습니다.
“존 그린 봇이 냄새나고, 오래된 차를 운전합니다.”
로 해보겠습니다.
이 문장을 컴퓨터에서 '존 그린봇, 차'를 기호로 '운전하다,
냄새나다, 오래되다'를 관계로 나타낼수 있습니다.
이 문장을 컴퓨터에서 '존 그린봇, 차'를 기호로 '운전하다,
냄새나다, 오래되다'를 관계로 나타낼수 있습니다.
AND 및 OR과 같은 논리 연결을 사용하여 이 기호들을
결합하여 '명제'인 문장을 만들 수 있습니다.
AND 및 OR과 같은 논리 연결을 사용하여 이 기호들을
결합하여 '명제'인 문장을 만들 수 있습니다.
그런 다음 컴퓨터를 사용하여 이러한 제안이
참인지 거짓인지 알 수 있으며,
명제 논리학과 규칙과 진리표라는 도구를 사용합니다.
명제 논리학은 기본적으로 크래시 코스 컴퓨터 과학의
3강에서 다룬 부울 로직의 멋진 이름입니다.
명제 논리학은 기본적으로 크래시 코스 컴퓨터 과학의
3강에서 다룬 부울 로직의 멋진 이름입니다.
그리고 진리표는 무엇이 참이고 아닌지를
결정하는 데 도움이 됩니다.

English: 
So, in this example, if the car is actually
smelly, and actually old, and if John-Green-bot
actually drives the car... then the proposition,
“Smelly car AND old car AND John-Green-bot
drives the car.” is true.
We can understand that sort of logic with
our brains: if all three things are true,
then the whole proposition is true.
But for an AI to understand that, it needs
to use some math.
With a computer, we can think of a false relation
as 0 and true relations as any number that’s
not 0.
We can also think of ANDs as multiplication
and ORs as addition.
But let’s look at what happens to the math
if the car is not actually old.
Again, our brains might be able to jump to
the conclusion that if one of the three things
isn’t true, then the whole proposition must
be false.
But to do the math like an AI would, we can
translate this proposition as true times false
times true, which is 1 times 0 times 1.
That equals 0, which means the whole proposition
is false.

Korean: 
이 예에서 자동차가 실제로 냄새나고 낡았다면,
존 그린봇이 실제로 차를 운전한다면,
명제 “연약한 차와 낡은 차 그리고 존 그린봇,
차를 운전하다."는 참입니다.
명제 “연약한 차와 낡은 차 그리고 존 그린봇,
차를 운전하다."는 참입니다.
우리의 두뇌는 그런 종류의 논리를 이해할 수 있습니다.
세 가지가 사실이라면, 전체 제안이 사실입니다.
그러나 AI에게 이해시키려면
약간의 수학이 필요합니다.
컴퓨터를 사용하면 거짓인 관계를 0으로,
참인 관계를 어떤 숫자로든 나타낼 수 있습니다.
컴퓨터를 사용하면 거짓인 관계를 0으로,
참인 관계를 어떤 숫자로든 나타낼 수 있습니다.
AND를 곱셈으로, OR을 덧셈으로 생각할 수도 있습니다.
하지만 차가 실제로 오래되지 않은 경우
계산을 어떻게 하는지 봅시다.
다시 말하지만, 우리의 뇌는 
세 가지 중 하나가 사실이 아니라면
전체 명제가 거짓이어야 한다는 결론을 내립니다.
AI처럼 수학을 하기 위해
이 명제를 참으로 바꾸고, 거짓과 참을 곱하면
1 곱하기 0 곱하기 1 입니다.
그것은 0과 같습니다. 이것은 전체 명제가 거짓임을
의미합니다.

Korean: 
이것이 AND 연산의 명제를 해결하는 방법의 기초입니다.
그런데 존 그린봇이 냄새가 나거나 '또는'
오래 된차를 운전하는지 알고싶으면 어떻게 할까요?
그런데 존 그린봇이 냄새가 나거나 '또는'
오래 된차를 운전하는지 알고싶으면 어떻게 할까요?
앞에서 언급했듯이 OR을 덧셈으로 바꿀 수 있습니다.
그러므로 수학 규칙을 사용하여
새롭게 더 큰 진리표를 작성해 보겠습니다.
우리가 지금 다루고 있는 명제는 “냄새나는 차 또는 
오래된 차 그리고 존 그린봇이 운전하는 차" 입니다.
우리가 지금 다루고 있는 명제는 “냄새나는 차 또는 
오래된 차 그리고 존 그린봇이 운전하는 차" 입니다.
첫 번째 행의 경우 다음과 같이 바뀝니다.
(참 더하기 참)곱하기 참 입니다.
우리는 (1 + 1) * 1로 계산합니다.
이는 2 곱하기 1, 즉 2입니다.
전체 명제는 참입니다!
기억하세요, 0이 아닌 답변은 참입니다.
두 번째 행은 (참 더하기 거짓) 곱하기 참으로 
( 1 + 0 ) * 1로 계산합니다.
두 번째 행은 (참 더하기 거짓) 곱하기 참으로 
( 1 + 0 ) * 1로 계산합니다.
그것은 1 곱하기 1과 같으므로 전체 명제는 참입니다.

English: 
So that’s the basics of how to solve propositions
that involve AND.
But what if we want to know if John-Green-bot
drives a car and that the car is either smelly
OR old?
Like I mentioned earlier, OR can be translated
as addition.
So, using our math rules, we can fill out
this new, bigger truth table.
The proposition we’re dealing with now is
“Smelly car OR old car AND John-Green-bot
drives the car.”
For the first row, this translates as (true
plus true), then that result times true, which
we calculate as (1 plus 1) times 1.
That equals 2 times 1, which is 2, which means
the whole proposition is true!
Remember, any answer that isn’t 0 is true.
The second row translates as (true plus false), then that result times true, which we calculate
as (1 plus 0) times 1.
That equals 1 times 1, which is 1, which means
the whole proposition is true again.

Korean: 
그리고 우리는 나머지 진리표를 
같은 방식으로 채울 수 있습니다.
AND와 OR 외에 다른 논리적 연결인 NOT은
참을 거짓으로, 거짓을 참으로 바꿉니다.
AND와 OR 외에 다른 논리적 연결인 NOT은
참을 거짓으로, 거짓을 참으로 바꿉니다.
그리고 AND, OR 및 NOT을 기반으로 하는
몇 가지 다른 논리적 연결이 있습니다.
가장 중요한 것 중 하나는 두 가지 다른 명제를 연결하는
'함의'라고 불리는 것 입니다.
기본적으로 그것이 의미하는 것은 왼쪽 명제가 참이라면,
오른쪽 명제는 반드시 참이어야 합니다.
기본적으로 그것이 의미하는 것은 왼쪽 명제가 참이라면,
오른쪽 명제는 반드시 참이어야 합니다.
'함의'는 if / then 문이라고도 합니다.
우리는 매 시간 수천 개의 작은 if / then 결정을 내립니다.
예를 들어 피곤하면, 낮잠을 자거나
배가 고프면 간식을 먹는 것과 같은 것들입니다.
최신의 Symbolic AI 시스템은
매 초 수십 억 개의 if / then 문을 시뮬레이트 합니다.
함의를 이해하기 위해 새로운 예를 사용해보겠습니다.
 : 만약 내가 추우면 자켓을 입는다.
함의를 이해하기 위해 새로운 예를 사용해보겠습니다.
 : 만약 내가 추우면 자켓을 입는다.
이 말은 내가 확실히 춥다면 자켓을 입어야하는데,
춥지 않으면 입고 싶은 아무거나 입을 수 있습니다.

English: 
And we can fill out the rest of the truth
table the same way!
Another logical connective besides AND and
OR, is NOT, which switches true things to
false and false things to true.
And there are a handful of other logical connectives
that are based on ANDs, ORs, and NOTs.
One of the most important ones is called implication,
which connects two different propositions.
Basically, what it means is that IF the left
proposition is true, THEN the right proposition
must also be true.
Implications are also called if/then statements.
We make thousands of tiny if/then decisions
every hour (like, for example, IF tired THEN
take nap or IF hungry THEN eat snacks).
And modern Symbolic AI systems can simulate
billions of if/then statements every second!
To understand implications, how about we use
a new example: IF I’m cold THEN I wear a
jacket.
This is saying that if I’m definitely cold
then I must be wearing my jacket, but if I’m

English: 
not cold, I can wear whatever I want.
So if cold is true and jacket is true, both
sides of the implication are true.
Even if I’m not cold and I wear my jacket,
then the statement still holds up.
Same if it I’m not cold and I decide to
not wear my jacket.
I can do whatever since I’m not cold.
BUT if I am cold and I decide not to wear
my jacket, then the statement no longer works.
The implication is false.
Simply put, An implication is true if the
THEN-side is true or the IF-side is false.
Using the basic rules of propositional logic,
we can start building a knowledge base of
all of the propositions that are true about
our universe.
After that knowledge base is built, we can
use Symbolic AI to answer questions and discover
new things!
So, for example, if I were to help John-Green-bot
start building a knowledge base, I’d tell
him a bunch of true propositions.
Oh John Green Bot?
Alright, you ready John Green Bot?
Jabril is a person.

Korean: 
이 말은 내가 확실히 춥다면 자켓을 입어야하는데,
춥지 않으면 입고 싶은 아무거나 입을 수 있습니다.
추위가 참이고 재킷이 참이라면
양 쪽의 함의는 모두 참입니다.
춥지 않지만 재킷을 입어도
그 명제는 여전히 ​​유효합니다.
춥지 않아서 자켓을 안 입기로 결정했을 때도
마찬가지입니다.
춥지 않기때문에 무엇이든 할 수 있습니다.
하지만 추운데 자켓을 입지 않기로 결정하면
명제는 더 이상 작동하지 않습니다.
그 함의문은 거짓입니다.
간단히 말해, 함의는
THEN 쪽이 참이거나 IF 쪽이 거짓일 때 참입니다.
명제 논리의 기본 규칙을 사용하여 우리는 우주에 대한
모든 명제에 대한 지식 기반을 구축 할 수 있습니다.
명제 논리의 기본 규칙을 사용하여 우리는 우주에 대한
모든 명제에 대한 지식 기반을 구축 할 수 있습니다.
해당 지식 기반이 구축 된 후에는 상징적인 AI를 사용하여
질문에 답하고 새로운 것들을 발견할 수 있습니다.
해당 지식 기반이 구축 된 후에는 상징적인 AI를 사용하여
질문에 답하고 새로운 것들을 발견할 수 있습니다.
예를 들어 존 그린봇이 지식 기반 구축을 하도록
돕는다면 그에게 많은 참인 명제들을 말해야 합니다.
예를 들어 존 그린봇이 지식 기반 구축을 하도록
돕는다면 그에게 많은 참인 명제들을 말해야 합니다.
오~ 존 그린 봇~?
그래, 존 그린 봇 준비 됐어?
자브릴은 사람입니다.

English: 
John-Green-bot is a machine.
Car is a machine.
Car is old.
Car is smelly.
John Green Bot is not person.
Jabril isn't machine.
Toaster is a machine.
You getting all this John Green Bot?
Clearly, at this pace, John-Green-bot would
never be able to build a knowledge base with
all the possible relations and symbols that
exist in the universe.
There are just too many.
Fortunately, computers are really good at
solving logic problems.
So if we populate a knowledge base with some
propositions, then a program can find new
propositions that fit with the logic of the
knowledge base without humans telling it every
single one.
This process of coming up with new propositions
and checking whether they fit with the logic
of a knowledge base is called inference.
For example, the knowledge base of a grocery
store might have a proposition that sandwich

Korean: 
존 그린 봇은 기계입니다.
자동차는 기계입니다.
차는 낡았습니다.
차 냄새가나요.
존 그린 봇은 사람이 아닙니다.
자브릴은 기계가 아닙니다.
토스터는 기계입니다.
존 그린 봇, 다 이해하고 있니?
분명히 이 속도로는 존 그린 봇은 절대 우주에 존재하는
모든 가능한 관계와 상징으로
지식 기반을 구축 할 수 없었을 것입니다.
너~~~무 많습니다.
다행히 컴퓨터는 논리 문제 해결에 정말 능숙합니다.
따라서 지식 기반에 몇 가지 명제를 채우면 프로그램은
지식 기반의 논리에 맞는 새로운 명제를 찾을 수 있습니다.
따라서 지식 기반에 몇 가지 명제를 채우면 프로그램은
지식 기반의 논리에 맞는 새로운 명제를 찾을 수 있습니다.
사람이 하나하나 말해주지 않더라도요.
새로운 명제를 제시하고 그것이 지식 기반 논리에
맞는지 확인하는 과정을 '추론'이라고 합니다.
새로운 명제를 제시하고 그것이 지식 기반 논리에
맞는지 확인하는 과정을 '추론'이라고 합니다.
예를 들어, 식료품 점의 지식 기반은 이러한 명제를 
갖습니다. 샌드위치는 사이에(고기, 빵) 또는

English: 
implies Between(Meat, Bread), or “IF sandwich
THEN between(meat, bread)”.
Meat and Bread are the symbols, and Between
is the relation that defines them.
So basically, this proposition is defining
a sandwich as a symbol with meat between bread.
Simple enough.
There might be other rules in the grocery
knowledge base.
Like, for example, a hotdog also implies Between(Meat,
Bread), or “IF hotdog THEN between(meat,
bread).”
Now, if the grocery store is having a sale
on sandwiches, should the hot dogs also be
on sale?
Well, with inference, the grocery store’s
AI system can apply the following logic: because
sandwiches and hotdogs are both symbols that
imply meat between bread, then hot dogs are
inferred to be sandwiches, and the discount
applies!
Over the years, we’ve created knowledge
bases for grocery stores, banks, insurance
companies, and other industries to make important
decisions.
These AI systems are called expert systems,
because they basically replace an expert like
an insurance agent or a loan officer.

Korean: 
"만약 샌드위치 이면 사이에(고기,빵)이다."
고기와 빵은 기호이며
그것들을 정의하는 관계입니다.
기본적으로 이 명제는 빵 사이에 고기가 있는 것을 
상징으로 샌드위치를 정의합니다.
충분히 간단합니다.
식료품 점에 다른 지식 기반 규칙이 있을 수 있습니다.
예를 들어, 핫도그는 사이에(고기, 빵) 또는
“만약 사이에(고기,빵)이라면 핫도그이다."를 포함합니다.
예를 들어, 핫도그는 사이에(고기, 빵) 또는
“만약 사이에(고기,빵)이라면 핫도그이다."를 포함합니다.
이제, 식료품 점에서 샌드위치를 할인 판매 중인 경우, 
핫도그도 할인해서 팔아야 할까요?
이제, 식료품 점에서 샌드위치를 할인 판매 중인 경우, 
핫도그도 할인해서 팔아야 할까요?
식료품 점에 대한 AI 시스템의 추론은
다음 논리를 적용 할 수 있습니다.
샌드위치와 핫도그는 둘 다 빵 사이에 고기가 있는 기호로,
핫도그는 샌드위치로 추론할 수 있으니
할인이 적용됩니다.
수 년 동안, 우리는 식료품가게, 은행, 보험회사 등의 많은
중요한 결정을 하는 산업의 지식 기반을 만들었습니다.
수 년 동안, 우리는 식료품가게, 은행, 보험회사 등의 많은
중요한 결정을 하는 산업의 지식 기반을 만들었습니다.
이러한 AI시스템은 전문가 시스템 이라고 합니다.
기본적으로 보험 에이전트 또는 대출 담당자 같은
전문가를 대체하기 때문이죠.

English: 
Symbolic AI expert systems have some advantages
over other types of AI that we’ve talked
about, like neural networks.
First, a human expert can easily define and
redefine the propositional logic in an expert
system.
If a bank wants to give out more loans, for
example, then they can change propositions
involving credit score or account balance
rules in their AI’s knowledge base.
If a grocery store decides that they don’t
want to discount hotdogs during the sandwich-sale,
then they might redefine what it means to
be a sandwich or a hotdog.
Hey Siri, is a hotdog a sandwich?
Siri: Of course not Jabril.
Do not waste my time with foolish questions.
Second, expert systems make conclusions based
on logic and reason, not just trial-and-error
guesses like a neural network.
And third, an expert system can explain its
decisions by showing which parts were evaluated
as true or false.
A Symbolic AI can show a doctor why it chose
one diagnosis over another or explain why
an auto loan was denied.

Korean: 
상징적 AI의 전문가 시스템에는 우리가 얘기했던 신경망
같은 인공 지능과 다른 몇 가지 장점이 있습니다.
상징적 AI의 전문가 시스템에는 우리가 얘기했던 신경망
같은 인공 지능과 다른 몇 가지 장점이 있습니다.
첫째, 인간 전문가는 전문가 시스템에서 명제 논리를 
쉽게 정의하고 재정의 할 수 있습니다.
첫째, 인간 전문가는 전문가 시스템에서 명제 논리를 
쉽게 정의하고 재정의 할 수 있습니다.
예를 들어, 은행이 더 많은 대출을 제공하려면 AI의 지식
기반에서 신용 점수 또는 계좌 잔고 규칙과 관련된
제안을 변경할 수 있습니다.
식료품 점에서 샌드위치는 할인하고
핫도그를 할인하지 않고 싶다면
그들은 샌드위치나 핫도그가 의미하는 바를
재정의 할 수 있습니다.
시리야,  핫도그는 샌드위치야?
시리 : 당연히 아니죠, 자브릴.
어리석은 질문으로 시간을 낭비하지 마십시오.
둘째, 전문가 시스템은 신경망의 추측과 같은 시행착오
뿐 아니라 논리와 추론을 기반으로 결론을 내립니다.
둘째, 전문가 시스템은 신경망의 추측과 같은 시행착오
뿐 아니라 논리와 추론을 기반으로 결론을 내립니다.
셋째, 전문가 시스템은 어느 부분이 참 또는 거짓으로
평가 된 부분을 보여줌으로써 결정에 대해 설명할 수 있습니다.
셋째, 전문가 시스템은 어느 부분이 참 또는 거짓으로
평가 된 부분을 보여줌으로써 결정에 대해 설명할 수 있습니다.
상징적 AI는 의사가 여러 진단 중 하나를 선택한 이유나
자동차 대출이 거부된 이유를 보여줄 수 있습니다.
상징적 AI는 의사가 여러 진단 중 하나를 선택한 이유나
자동차 대출이 거부된 이유를 보여줄 수 있습니다.

Korean: 
신경망의 숨겨진 레이어는 아직까지는 최소
그렇게 할 수 없습니다.
소위 "좋은 구식 AI"는 규칙이 분명하고 지식 기반에 기호
로 분명히 입력 될 수있는 상황에서 정말 유용했습니다.
소위 "좋은 구식 AI"는 규칙이 분명하고 지식 기반에 기호
로 분명히 입력 될 수있는 상황에서 정말 유용했습니다.
그러나 들리는 것만큼 늘 쉬운 것은 아닙니다.
손으로 그린 ​​숫자 2를 지식 기반에서
기호로 어떻게 설명 하시겠습니까?
그리 쉬운 일이 아닙니다.
또한 많은 시나리오가 참 또는 거짓만은 아닙니다
현실 세계는 애매하고 불확실합니다.
자라면서 우리의 두뇌는 이 애매한 것들에 대한 
직감을 배웁니다.
이러한 인간의 직감은 기호와 명제 논리로 
프로그래밍하기는 어렵거나 불가능합니다.
이러한 인간의 직감은 기호와 명제 논리로 
프로그래밍하기는 어렵거나 불가능합니다.
마지막으로, 우주는 단순한 기호의 집합 그 이상입니다.
우주에는 시간이 있고 시간이 지남에 따라 사실은 바뀌고
행동은 결과를 초래합니다.
다음 시간에 이러한 행동과 결과에 대해 이야기 해
보겠습니다.
그리고 어떻게 로봇이 상징적 AI로 그들의 업무를 계획
하고 세계와 상호 작용하는지를 다루겠습니다.

English: 
The hidden layers in a neural networks just
can’t do that… at least, not yet.
This, so-called, “good old-fashioned AI”
has been really helpful in situations where
the rules are obvious and can be explicitly
entered as symbols into a knowledge base.
But this isn’t always as easy as it sounds.
How would you describe a hand-drawn number
2 as symbols in a number knowledge base?
It’s not that easy.
Plus, lots of scenarios are not just true
or false, the real world is fuzzy and uncertain.
As we grow up, our brains learn intuition
about these fuzzy things, and this kind of
human-intuition is difficult or maybe impossible
to program with symbols and propositional
logic.
Finally, the universe is more than just a
collection of symbols.
The universe has time, and over time, facts
change and actions have consequences.
So, next time we’ll talk about these actions
and consequences, and how robots use Symbolic
AI to plan out their jobs and interact with
the world.

Korean: 
그때까지 저는 이 샌드위치를 ​​먹어야겠네요.
냠~
PBS에게 Crash Crouse 인공지능편을 후원해져서서
감사합니다!
Crash Course가 모두를 위해 무료일수 있도록
도움을 주시고 싶으면 Patron 커뮤티에 가입해주세요!
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명제 논리에 대해 해 더 배우고 싶다면
크래시 코스 컴퓨터 과학의 에피소드를 확인하십시오.
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English: 
Until then, I’m gonna finish this sandwich.
[eats hot dog].
Crash course Ai is produced in association
with PBS Digital Studios!
If you want to help keep all Crash Course
free for everybody, forever, you can join
our community on Patreon.
And if you want to learn more about propositional
logic, check out this episode of Crash Course
Computer Science.
