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미래과학39

양자 역학과 다중 우주(quantum mechanics and multiverse) 양자 역학과 다중 우주(quantum mechanics and multiverse) 양자 역학(quantum mechanics)과 다중 우주(multiverse)의 개념은 밀접하게 관련되어 있으며 현대 물리학에서 많은 추측과 이론적 탐구의 대상이 되어 왔다. 다중우주 가설은 우리의 우주가 더 큰 "다중우주"에 존재하는 많은 우주 중 하나일 뿐이라는 생각이다. 이 우주에는 서로 다른 물리적 특성이나 심지어 완전히 다른 물리 법칙을 가진 여러 영역 또는 시공간의 "거품(bubbles)"이 포함될 수 있다. 다세계 해석(Many Worlds interpretation)과 같은 양자 역학에 대한 일부 해석은 다중 우주가 양자 역학의 수학적 틀의 자연스러운 결과일 수 있음을 시사한다. 1950년대 물리학자 Hug.. 2023. 4. 14.
체화된인지와 양자역학의 연결(connection between embodied cognition and quantum mechanics) 체화된인지와 양자역학의 연결(connection between embodied cognition and quantum mechanics) 체화된인지(embodied cognition)는 마음이 단순한 뇌의 산물이 아니라 몸과 환경과의 상호 작용에 의해 형성된다는 이론이다. 인지와 지각을 형성하는 데 있어서 감각적 경험, 운동 행동, 사회적 및 문화적 맥락의 중요성을 강조한다. 반면에 양자역학은 원자 및 아원자(subatomic) 수준에서 물질과 에너지의 거동을 설명하는 고도의 수학적 이론이다. 그것은 수많은 실험에 의해 검증되었고 광범위한 기술 적용으로 이어진 매우 성공적인 이론 중 하나이다. 이 두 분야는 관련이 없는 것처럼 보일 수 있지만 일부 연구자들은 두 분야 사이에 연관성이 있을 수 있다고 제안.. 2023. 4. 12.
양자역학과 인공지능(quantum mechanics and AI) 양자역학과 인공지능(quantum mechanics and AI) 인공지능(Artificial intelligence) 또는 AI는 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 컴퓨터에 가르치는 것이다. 예를 든다면 컴퓨터가 얼굴을 인식하고 언어를 이해하거나 결정을 내리도록 가르칠 수 있다. 양자역학(Quantum mechanics)은 원자나 아원자 입자와 같은 아주 작은 물체를 연구하는 물리학의 한 분야이다. 그것은 우리가 일반적으로 사물에 대해 생각하는 방식과 다르게 세상을 이해하는 방식이다. 과학자들은 양자역학의 아이디어를 사용하여 더 나은 AI 알고리즘을 만드는 데 관심이 있다. 그들이 이것을 하는 한 가지 방법은 양자 컴퓨터라는 것을 사용하는 것이다. 이것은 일반 컴퓨터보다 더 빠르고 효율적으로 문제를.. 2023. 4. 11.
양자역학에서 중첩의 원리(superposition of quantum mechanical property) 양자역학에서 중첩의 원리(superposition of quantum mechanical property) 양자역학(Quantum mechanics)은 원자(atomic)와 아원자(subatomic) 수준에서 물질과 에너지의 거동을 설명하는 기본 이론이다. 그것은 고전 물리학과는 매우 다른 일련의 원리에 기반을 두고 있으며, 세상에서 우리의 일상적인 경험에 도전하는 놀랍고 반직관적인(counterintuitive) 결과를 많이 이끌어 냈다. 양자역학의 가장 중요한 원리 중 하나는 중첩의 원리이다. 중첩(superposition)의 원리는 양자 시스템이 동시에 여러 상태 또는 배열로 존재할 수 있음을 나타낸다. 즉, 동시에 두 개 이상의 다른 상태에 있을 수 있으며 각각 특정 확률이 있다. 즉, 양자의 특.. 2023. 4. 8.
체화된 인지의 역사(the history of embodied cognition) 체화된 인지의 역사(the history of embodied cognition) 체화된 인지(embodied cognition)는 인간의 인지와 행동을 형성하는 신체와 환경의 역할을 강조하는 이론적 관점이다. 그것은 지각, 생각, 행동이 뇌의 산물만이 아니라 몸과 환경 사이의 상호 작용에 뿌리를 두고 있음을 시사한다. 체화된 인지의 뿌리는 심리학, 신경과학, 철학의 초기 연구로 거슬러 올라간다. 예를 들어, 심리학자 William James는 19세기 후반에 신체적 감각과 움직임이 감정적 경험과 밀접하게 연관되어 있다고 주장한 반면, 철학자 John Dewey는 생각을 형성하는 데 있어 신체적 행동과 환경의 중요성을 강조했다. 그러나 체화된 인지라는 현대적 개념은 20세기에 James J. Gibson.. 2023. 3. 31.
메타버스와 행위 시뮬레이션 이론의 적용(action simulation theory on the Meta verse) 메타버스에서의 행위 시뮬레이션 이론에 대한 적용(action simulation theory on the Meta verse) 행위 시뮬레이션 이론(Action simulation theory:AST)은 사람들이 다른 사람의 행동과 의도를 자신의 마음으로 시뮬레이션하여 이해한다고 제안한다. 이 이론은 사용자가 컴퓨터 생성 환경 및 서로 실시간으로 상호 작용할 수 있는 가상 세계를 나타내는 메타버스(Metaverse)의 맥락에서 여러 가지 잠재적인 응용 프로그램을 가지고 있다. 예를 들면; 아바타 제어(Avatar control): 메타버스에서 사용자는 일반적으로 아바타를 제어하여 가상 환경을 탐색하고 다른 사용자와 상호 작용한다. AST는 실제 행동의 움직임과 의도를 시뮬레이션하여 아바타 컨트롤을 보다 .. 2023. 3. 30.
인공지능 자율주행차(AI autonomous vehicle) 인공지능 자율주행차(AI autonomous vehicle) 인공지능 자율주행차는 사람의 개입 없이 스스로 운전할 수 있는 일종의 자동차 또는 기타 차량을 말한다. 이것은 센서, 카메라, 컴퓨터 알고리즘을 포함한 다양한 기술을 사용하여 가능하게 한다. 자율주행차의 기본 아이디어는 사람의 실수로 인한 사고의 위험을 줄임으로써 보다 안전하고 효율적인 운전 경험을 제공하는 것이다. 자율 주행 차량은 센서와 기계 학습 알고리즘의 조합에 의존하여 운전 방법을 결정한다. 이러한 센서에는 카메라, 라이더(lidar:레이저 기반 센서의 일종), 레이더 및 초음파 센서가 포함될 수 있다. 센서는 다른 자동차, 보행자 및 장애물의 위치와 같은 차량 주변에 대한 데이터를 수집한다. 그런 다음 이 정보는 데이터를 분석하고 차.. 2023. 3. 22.
인공지능의 미래(the future of AI) 인공지능의 미래(the future of AI) 인공 지능(AI)은 우리가 생활하고 일하는 방식을 변화시키는 빠르게 발전하는 분야이다. 여기에는 기계가 인간처럼 배우고, 추론하고, 문제를 해결하도록 가르치는 것이 포함된다. 앞으로 몇 년 동안 우리는 아직 상상조차 할 수 없는 방식으로 우리의 삶을 변화시킬 AI의 흥미로운 발전을 많이 보게 될 것이다. AI의 가장 유망한 분야 중 하나는 자율주행차(autonomous vehicles)다. 이것은 사람의 개입 없이 스스로 운전할 수 있는 자동차, 트럭 및 기타 차량들 이다. 이 기술은 이미 여러 곳에서 테스트되고 있으며 가까운 장래에 더 널리 보급될 것으로 예상된다. 자율주행차는 사람의 실수로 인한 사고를 크게 줄이고 운송을 더 안전하고 효율적으로 만들 수.. 2023. 3. 21.
인공지능의 이점과 위험성(the benefits and risks of AI) 인공지능의 이점과 위험성(the benefits and risks of AI) AI는 인공지능(Artificial Intelligence)의 약자로 컴퓨터가 사람처럼 학습하고 생각할 수 있게 해주는 기술이다. AI에는 기계 학습(machine learning), 자연어 처리(natural language processing), 로봇 공학(robotics) 등 다양한 유형이 있다. AI의 가장 큰 이점 중 하나는 우리가 스스로 할 수 있는 것보다 더 빠르고 더 잘할 수 있도록 도와준다는 것이다. 예를 들어 AI는 기업이 데이터 입력이나 고객 서비스와 같이 반복적이거나 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있다. 이를 통해 작업자는 더 흥미롭고 가치 있는 작업을 수행할 수 있으며 회사 비용.. 2023. 3. 21.
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