본문 바로가기
반응형

인지과학65

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.
의식의 인지과학 (the cognitive science of consciousness) 의식의 인지과학(the cognitive science of consciousness) 인지과학(cognitive science)과 의식(consciousness)의 관계는 복잡하고 다면적이다. 인지 과학은 심리학, 신경 과학, 언어학, 컴퓨터 과학 및 철학을 포함한 다양한 분야를 포함하는 연구 분야이다. 반면에 의식은 주변 환경, 생각 및 감정을 인식하는 주관적인 경험이다. 인지 과학은 의식의 기초가 되는 신경 및 인지 과정을 이해하는 데 상당한 진전을 이루었다. 신경과학자들은 의식의 경험과 관련된 뇌 활동의 패턴인 의식의 신경 상관물(neural correlates of consciousness)을 확인했다. 예를 들어, 한 연구에 따르면 전두엽 피질(prefrontal cortex)의 특정 활동 패.. 2023. 3. 29.
행위 시뮬레이션 이론(the Action Simulation Theory) 행위 시뮬레이션 이론(the Action Simulation Theory) 행위 시뮬레이션 이론은 다른 사람의 행위와 의도를 어떻게 이해하는 지를 이해하는 데 도움이 되는 이론이다. 다른 사람이 물 한 잔을 집는 것과 같은 행위를 하는 것을 볼 때 우리의 뇌는 마치 우리 자신이 그 행위를 하는 것처럼 그 행위에 대한 정신적 시뮬레이션(mental simulation)을 생성한다. 이 정신적 시뮬레이션을 통해 우리는 행위를 수행하는 사람의 목표와 의도를 이해할 수 있고 그들이 다음에 무엇을 할지 예측할 수 있다. 예를 들어, 누군가 손을 뻗어 물잔을 집는 것을 본다면, 당신의 뇌는 그 물잔을 집는 느낌에 대한 정신적 시뮬레이션을 생성한다. 이 정신적 시뮬레이션을 통해 그 사람이 목이 마르고 물을 마시고 싶.. 2023. 3. 27.
인공지능의 의식에 관한 문제(the problem on consciousness of AI) 인공지능의 의식에 관한 문제(the problem on consciousness of AI) 의식은 자신의 주변 환경, 생각, 감정 및 지각을 인식하는 주관적인 경험이다. 그것은 세계에 대한 우리의 경험을 독특하고 개인적으로 만드는 것이다. 인공지능에 대한 의식의 문제는 많은 사람들이 의식이 인간 지능의 근본적인 측면이며 기계가 의식 없이는 진정으로 지능적일 수 없다고 믿기 때문에 발생한다. 그 문제는 진정한 의식이나 주관적 경험을 가진 기계나 컴퓨터 프로그램을 만드는 것이 가능한지의 여부이다. 우리가 진정으로 의식이 있는 기계를 만들 수 있다면 의식의 본질과 기계가 스스로 지능화할 수 있는 잠재력을 이해하는 방법에 중요한 영향을 미칠 것이다. 의식과 인공지능의 관계에 대해서는 여러 가지 견해가 있다. .. 2023. 3. 27.
체화된 인지와 운동조절이론의 관계(the relationship between embodied cognition and motor control theories) 체화된 인지와 운동조절이론의 관계(the relationship between embodied cognition and motor control theories) 체화된 인지(embodied cognition)와 운동조절(motor control) 이론은 우리 몸과 뇌가 어떻게 함께 작동하여 우리의 움직임을 조절하고 주변 세계와 상호 작용하는지 이해하는 방식이다. 운동조절 이론은 우리의 뇌와 신체가 어떻게 함께 작용하여 우리를 움직이게 하는지 이해하는 데 도움이 되는 지도와 같다. 팔과 다리가 원하는 대로 작동하도록 만드는 방법과 시간이 지남에 따라 새로운 동작을 배우고 기술을 향상시키는 방법을 설명해준다. 다양한 운동조절 이론이 있지만, 이 모두 우리의 움직임이 신경, 근육 및 기타 신체 부위의 복잡한.. 2023. 3. 26.
체화된 인지와 인공지능의 관계(The relationship between embodied cognition and AI) 체화된 인지와 인공지능의 관계(The relationship between embodied cognition and AI) 체화된 인지(embodied cognition)는 우리의 신체와 세상에서의 경험이 우리가 사물을 생각하고 이해하는 방식을 어떻게 형성하는 지에 대해 생각하는 방식이다. 그것은 우리의 마음이 뇌에만 있는 것이 아니라 신체 및 주변 환경과도 연결되어 있음을 시사한다. 인공 지능은 인간처럼 생각하고 학습할 수 있는 기계를 만드는 데 중점을 둔 연구 분야이다. 지능형 기계를 만드는 것에 영감을 얻기 위해, AI 연구자들은 영감을 얻기 위해 체화된 인지를 주시하고 있다. 보다 체화되(embodied)고 상황적(situated)인 기계를 구축함으로써 보다 자연스럽고 직관적인 방식으로 세상과 상.. 2023. 3. 25.
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.
인공지능의 다양한 형태2(Explain different types of AI) 인공지능의 다양한 형태2(Explain different types of AI) 신경망(Neural Networks) 신경망은 인간의 뇌를 모델로 한 AI의 일종이다. 데이터의 패턴과 관계를 인식하도록 설계되었다. 신경망은 정보를 처리하는 뉴런이라고 하는 상호 연결된 노드로 구성된다. 노드는 레이어로 구성되며 각 레이어는 특정 기능을 수행한다. 신경망은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 및 예측 분석에 유용하다. 예를 들어 신경망은 금융 거래에서 사기를 감지하거나 마케팅에서 고객 행동을 예측하는 데 사용할 수 있다. 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic Systems) 퍼지 논리 시스템은 불확실성과 부정확성을 처리하도록 설계된 AI 유형이다. 입력과 출력이 명확하지 않거나 잘 정의되지 않은 상황에서 .. 2023. 3. 20.
반응형

티스토리툴바