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Cognitive Science and Artificial Intelligence
들어가며...
본 발표문은 「인지과학과 인공지능」의 내용 요약, 논의할 점, 보충자료로 구성되어있다. 주어진 글이 인지과학과 인공지능에 대한 전반적인 이해를 돕기에 적절하게 쓰였기 때문에 특별히 재구성할 필요성은 없다고 보았고, 따라서 요약은 간략히 개요형식으로 제시하였다. 다만 고전적 인공지능의 함의에 관한 부분은 연결주의를 포함한 인공지능 이론의 함의라고 보는 편이 더 나을 것 같아서 구성을 조금 달리했다. 그리고 고전적 인공지능과 연결주의의 비교를 조금 더 강조했다.
논의할 점은 되도록이면 주어진 글 내에서 이끌어내려고 노력하였다. 그러나 관련 문헌을 검토하면서 글의 이해와 논의할 점에 대한 이해를 돕는 데에 필요하다고 생각되는 부분은 따로 발췌하여 보충자료로 실었다.
이 발표문에서는 논의의 범위를 주어진 글에서 이끌어낼 수 있는 범위 내로 한정하고 있으며, 제시한 보충자료는 단순히 이해를 돕기 위한 것이므로 참고하는 정도로 읽어주었으면 한다.
내용 요약
` 인공지능과 일원론 `
1. 심신 이원론 : 마음의 신비로운 특성들-의식, 지향성, 지능-을 들어 마음과 물질이 구분된다고 주장
2. 과학의 발달 -` 마음이 물리적으로 설명 가능하리라는 기대
(…(생략)
1) 인공지능은 인지를 문제 해결 능력으로서 파악함
2) 인공지능은 일반적으로 표상주의를 수용함
3. 인공지능의 주된 두 조류
1) 고전적 인공지능(Classical Artificial Intelligence)
2) 연결주의(Connectionism)
3) 통사적 성질에 의한 인지과정:
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질을 가지는 단어들의 통사적 규칙에 따른 이합집산으로 이루어지듯, 사고도 일정한 의미와 통사적 성질을 갖는 개념들이 통사적 규칙에 따라 이합집산하여 이루어진다는 견해
-` 이러한 사고 언어의 문법을 프로그램이 포착
2) 고전적 인공지능의 핵심에 해당하는 사고 언어 가설의 관점에서 볼 때, 사람의 인지작용은 주어진 인지 상태에 해당하는 기호를 주어진 통사 규칙에 따라 조작하여 추론하는 과정임
-기호 symbol: 의미론적 특성과 통사적 특성을 동시에 가지는 것
-고전적 인공지능의 인지 구조에 대한 견해 : 기호체계 symbolic system
고전적 인공지능의 인지 과정에 대한 관점: 기호 조작적 견해
기호 바스러뜨리는 견해
3) 통사가 운전하는 의미론적 엔진 syntax-driven semantic engine
인지 과정은 통사적 성질을 조작하는 방식으로 기계적으로 진행되지만, 의미론적 차원에서는 현명한 문제 해결 과정으로 나타남.
` 고전적 인공지능의 몇 가지 함축들 `
주: 이런 함축은 주로 고전적 인공지능에서 주장되지만, 연결주의도 이러한 함축을 어느 정도 내포하고 있는 것으로 볼 수 있음
1. 비생물학적 마음관
1) 고전적 인공지능에 따르면 인지란 단지 통사적 규칙을 지배하는 프로그램을 수행하는 것이므로 인지는 유기체의전유물일 수는 없음.
2) 마음의 복수실현성(Multiple realizability) :
마음의 존재가 소재의 특성으로부터 독립되어 있어, 다양한 소재를 지닌 체계에 의해서 인지가 구현될 수 있음.
2. 특수과학으로서의 인지과학
1) 고전적 인공지능을 받아들이는 사람들이 한 인지 과정을 설명하기 위해 밝혀야 할 것이라고 주장하는 것: ‘그 과정이 무엇을 하는가
i) 계산의 차원: 어떤 문제를 푸는 것인가 = 그 체계가 어떤 인지적 함수를 계산하는가
ii) 알고리듬의 차원: 계산이 어떤
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