반응형 의사결정4 메타인지의 중요성(Importance of Metacognition) 메타인지의 중요성(Importance of Metacognition) 메타인지는 다음을 포함하여 인간 삶의 다양한 측면에서 중요한 역할을 한다. 1. 학습(Learning): 메타인지 전략은 학습의 초능력과 같다. 이러한 전략을 사용하면 새로운 것을 더 쉽게 이해하고 기억할 수 있다. 작동 방식은 다음과 같다. 목표 설정(Setting Goals): 보물찾기를 하고 있다고 상상해 보라. 시작하기 전에 보물이 있는 위치를 표시하는 "X"가 있는 지도를 만든다. 그것은 학습의 목표를 설정하는 것과 같다. 무엇을 배우고 성취하고 싶은지 결정하라. 그것은 새로운 언어를 배우는 것, 수학 시험에 합격하는 것, 특정 과목의 전문가가 되는 것 등이 될 수 있다. 진행 상황 모니터링(Monitoring Progress.. 2023. 10. 22. 인간 직관과 인공지능(human intuition and AI) 인간 직관과 인공지능(human intuition and AI) 인간의 직관과 인공지능사이의 차이를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 패턴 인식(Pattern Recognition) 인간: 인간은 새로운 상황이나 문제에 직면했을 때 직관을 통해 과거 경험과의 패턴이나 유사성을 인식하여 빠른 판단이나 예측을 할 수 있다. 예를 들어, 의사는 이전에 경험한 사례와 일치하는 미묘한 증상을 기반으로 환자를 직관적으로 진단할 수 있다. 인공지능: 인공지능 시스템은 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴을 인식할 수도 있다. 예를 들어, 인공지능 알고리즘은 과거 주식 시장 데이터를 분석하여 미래 추세를 예측할 수 있다. 그러나 인공지능의 패턴 인식은 전적으로 통계 분석을 기반으로 하며 인간의 직관이 제공하는 것과 동일.. 2023. 5. 17. 인간과 인공지능의 직관에 대한 문제 1(Intuition of Human vs AI) 인간과 인공지능의 직관에 대한 문제 1(Intuition of Human vs AI) 직관(intuition)이 인간과 인공 지능(AI)을 구별하는 요소로 간주될 수 있다. 직관이란 의식적인 추론이나 명백한 증거 없이 본능적으로 무언가를 이해하거나 아는 능력을 말한다. 그것은 과거의 경험, 패턴 및 잠재의식 정보 처리를 기반으로 신속하고 본능적인 수준의 판단(gut-level judgments) 또는 결정을 내리는 것을 포함한다. 인공지능 시스템은 패턴 인식과 데이터 분석이라는 놀라운 업적을 수행할 수 있지만 인간과 같은 직관을 가지고 있지 않다. 인공지능은 알고리즘과 계산 규칙을 기반으로 작동하며 방대한 양의 데이터를 처리하고 통계 모델을 사용하여 예측이나 결정을 내린다. 이런 접근 방식은 일반적인.. 2023. 5. 16. 인공 지능과 행위 시뮬레이션 이론의 적용 인공지능과 행위 시뮬레이션 이론의 적용 인공 지능(Artificial intelligence:AI)은 학습(learning), 문제 해결(problem-solving) 및 의사 결정(decision-making)과 같은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학 분야이다. 행위 시뮬레이션 이론(the Action Simulation Theory)과 관련된 AI 연구 분야 중 하나는 인지 로봇 공학(cognitive robotics)이라고 하며, 이는 사회적 및 지능적인 방식으로 인간과 상호 작용할 수 있는 로봇을 설계하는 것과 관련된다. 행위 시뮬레이션 이론은 우리가 다른 사람이 행위를 수행하는 것을 관찰할 때 우리 마음속에 그 행위에 대한 정신적 시.. 2023. 3. 30. 이전 1 다음 반응형
