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인공지능 군비 경쟁 국가별
공격 작전을 위해 군은 AI 기반 UAV 및 드론 무리를 획득하기 시작했다. 바라트 일렉트로닉스는 전장 통신을 위한 AI 기반 오디오 전사 및 분석 소프트웨어를 개발했다. 운송 작전 중 AI를 사용하여 인도 육군 연구 개발 부서는 운전자 피로 모니터링 시스템 특허를 획득했다. 초기 투자로 인도군은 델리 정책 그룹에 따르면 AI에 연간 약 5천만 달러(4,720만 유로)를 투자하고 있다. 전방 초소의 고고도 물류를 위해 군사 로봇이 배치된다. 육군은 국방 AI 로드맵의 일환으로 자율 전투 차량, 로봇 감시 플랫폼 및 유인-무인 팀(MUM-T) 솔루션을 개발 중이다. MCTE는 전자정보기술부와 응용 마이크로파 전자 공학 연구 협회와 협력하여 AI 및 군용 칩셋을 연구하고 있다. AI 기반 우주 기반 감시의 3단계가 승인되었다.
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DRDO 의장 겸 국방연구개발부 장관인 사미르 V. 카마트는 이 기관이 군사 시스템 및 하위 시스템 개발에서 AI의 잠재적 사용에 집중하기 시작했다고 말했다. 인도 정부는 2026년까지 민간 부문의 상당한 AI 인력과 이중 용도 기술을 국방에 활용할 계획이다. 자율 플랫폼, 향상된 감시, 예측 유지보수, 지능형 의사 결정 지원 시스템에 대한 연구를 수행하기 위해 인도 육군 AI 인큐베이션 센터가 설립되었다. 인도 해군은 AI 기능을 갖춘 INS 수라트를 출시했다.
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빅토르 본다레프 러시아 공군 사령관은 2017년 2월 초 러시아가 비행 중 목표물을 바꿀 수 있는 AI 유도 미사일을 개발 중이었다고 밝혔다. 러시아 군산위원회는 2030년까지 러시아 전투력의 30%를 원격 제어 및 AI 기반 로봇 플랫폼에서 확보할 계획을 승인했다. 2017년 중반부터 러시아 국영 언론의 잠재적 군사 AI 사용에 대한 보도가 증가했다. 2017년 5월, 러시아 방위 산업체 크론슈타트 그룹의 CEO는 "자율적으로 임무를 수행하고, 작업 분담하며, 상호 작용하는 UAV 클러스터를 위한 완전히 자율적인 AI 운영 시스템이 이미 존재한다"며 "드론 무리가 언젠가 전장을 날아다니는 것이 불가피하다"고 말했다. 러시아는 기관총, 카메라, 그리고 제작자들이 인간의 개입 없이 자체적으로 목표 조준 판단을 내릴 수 있다고 주장하는 AI를 갖춘 칼라시니코프의 "신경망" 전투 모듈과 같은 여러 자율 및 반자율 전투 시스템을 시험 중이다.
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2017년 9월, 블라디미르 푸틴 러시아 대통령은 러시아 16,000개 학교의 백만 명이 넘는 학생들에게 보낸 국가 지식의 날 연설에서 "인공지능은 러시아뿐만 아니라 모든 인류의 미래이다. ... 이 분야에서 리더가 되는 자가 세계의 지배자가 될 것"이라고 말했다. 푸틴은 또한 어떤 단일 행위자도 독점을 달성하는 것을 막는 것이 더 낫지만, 러시아가 AI 분야의 리더가 된다면 "원자력 및 핵 기술과 마찬가지로 세계 다른 지역과 기술을 공유할 것"이라고 말했다.
러시아는 군사 AI 개발에 전념하는 여러 조직을 설립하고 있다. 2018년 3월, 러시아 정부는 AI 및 빅 데이터 컨소시엄, 분석 알고리즘 및 프로그램 기금, 국가 지원 AI 훈련 및 교육 프로그램, 전용 AI 연구소, 국립 인공지능 센터 설립 등을 요구하는 10가지 AI 의제를 발표했다. 또한 러시아는 최근 DARPA와 거의 동등한 자율 및 로봇 공학 전담 국방 연구 기관인 첨단 연구 재단을 설립하고 "러시아 연방 군대의 로봇화"에 대한 연례 회의를 시작했다.
인공지능 군비 경쟁 국가별
러시아군은 자율 및 반자율 차량에 중점을 두고 여러 AI 응용 프로그램을 연구하고 있다. 2017년 11월 1일, 러시아 의회 상원 국방안보위원회 위원장인 빅토르 본다레프는 "인공지능은 전장에서 군인을, 항공기 조종석에서 조종사를 대체할 수 있을 것"이라고 말했으며 나중에 "차량이 인공지능을 갖게 될 날이 다가오고 있다"고 덧붙였다. 본다레프는 무인 러시아 지상 차량인 네레흐타의 성공적인 시험과 거의 동시에 이러한 발언을 했다. 네레흐타는 "기존 [유인] 전투 차량을 능가했다"고 보고되었다. 러시아는 네레흐타를 AI 연구 개발 플랫폼으로 사용할 계획이며 언젠가 전투, 정보 수집 또는 물류 역할에 이 시스템을 배치할 수 있다. 러시아는 또한 자율 목표 식별 및 잠재적으로 목표 교전이 가능한 무인 지상 차량용 전투 모듈을 구축했으며 AI 기반 자율 시스템 제품군을 개발할 계획이라고 보고되었다.
인공지능 군비 경쟁 국제 규제 제안
자율 무기에 대한 국제 규제는 국제법의 새로운 이슈이다. AI 군비 통제는 효과적인 기술 사양에 구현된 새로운 국제 규범의 제도화와 전문가 커뮤니티에 의한 적극적인 모니터링 및 비공식 외교, 그리고 법적 및 정치적 검증 절차를 필요로 할 것이다. 일찍이 2007년에 AI 교수 노엘 샤키와 같은 학자들은 "첨단 기술 국가들 사이에서 자율 잠수함, 전투기, 전함, 탱크를 개발하기 위한 새로운 군비 경쟁이 나타나고 있다. 이들은 자체 목표를 찾아 의미 있는 인간의 개입 없이 폭력적인 힘을 사용할 수 있다"고 경고했다.
인공지능 군비 경쟁 국제 규제 제안
옥스퍼드 대학교의 마일즈 브런데이지는 AI 군비 경쟁이 외교를 통해 어느 정도 완화될 수 있다고 주장했다. "우리는 다양한 역사적 군비 경쟁에서 협력과 대화가 성과를 거둘 수 있음을 보았다"고 말했다. 2017년 100명 이상의 전문가들이 유엔에 치명적 자율 무기 문제를 해결할 것을 촉구하는 공개 서한에 서명했다. 그러나 2017년 11월 유엔 재래식무기 금지협약(CCW) 회의에서 외교관들은 그러한 무기를 정의하는 방식조차 합의하지 못했다. 인도 대사이자 CCW 의장은 규칙에 대한 합의가 여전히 요원하다고 말했다. 2019년 현재, 26명의 국가 원수와 21명의 노벨 평화상 수상자가 자율 무기 금지를 지지하고 있다. 그러나 2022년 현재 대부분의 주요 강대국은 자율 무기 금지에 계속 반대하고 있다.
많은 전문가들은 킬러 로봇을 완전히 금지하려는 시도는 실패할 가능성이 높다고 믿는데, 부분적으로는 조약 위반을 감지하는 것이 극도로 어렵기 때문이다. 2017년 하버드 벨퍼 센터의 보고서는 AI가 핵무기만큼이나 변혁적일 잠재력이 있다고 예측했다. 이 보고서는 또한 "AI의 군사적 사용 확대는 불가능할 가능성이 높으며", "핵무기고에 AI 데드맨 스위치 부착 금지와 같은 안전하고 효과적인 기술 관리라는 보다 겸손한 목표를 추구해야 한다"고 주장한다.
인공지능 군비 경쟁 자율 무기에 대한 기타 반응
퓨처 오브 라이프 연구소가 2015년에 발표한 치명적 자율 무기 시스템 금지를 촉구하는 공개 서한에는 물리학자 스티븐 호킹, 테슬라 거물 일론 머스크, 애플의 스티브 워즈니악 및 트위터 공동 창립자 잭 도시를 포함한 26,000명 이상의 시민과 스튜어트 J. 러셀, 바트 셀먼, 프란체스카 로시를 포함한 4,600명 이상의 인공지능 연구자들이 서명했다. 퓨처 오브 라이프 연구소는 또한 자율 무기의 위협을 묘사하고 금지를 촉진하는 두 편의 가상 영화인 살상로봇 (2017)과 살상로봇 - 인간이라면: 죽여라() (2021)를 공개했는데, 이 두 영화는 모두 입소문을 탔다.
셰필드 대학교의 노엘 샤키 교수는 자율 무기가 이슬람 국가와 같은 테러 단체의 손에 필연적으로 넘어갈 것이라고 주장한다.
인공지능 군비 경쟁 연관성 없음
많은 서구 기술 기업들은 중국 시장 접근성을 잃을 것을 우려하여 미국 군대와의 긴밀한 관계를 피한다. 또한 딥마인드 CEO 데미스 허사비스와 같은 일부 연구자들은 군사 작업에 기여하는 것에 이념적으로 반대한다.
예를 들어, 2018년 6월, 구글의 회사 소식통에 따르면 다이앤 그린 최고 경영자가 직원들에게 2019년 3월 현재 계약이 만료된 후에는 회사에서 프로젝트 메이븐을 더 이상 진행하지 않을 것이라고 말했다.
인공지능 군비 경쟁 더 읽어보기
Paul Scharre, "Killer Apps: The Real Dangers of an AI Arms Race", 포린 어페어스, vol. 98, no. 3 (2019년 5/6월), pp. 135–44. "오늘날의 AI 기술은 강력하지만 신뢰할 수 없다. 규칙 기반 시스템은 프로그래머가 예상하지 못한 상황에 대처할 수 없다. 학습 시스템은 훈련된 데이터에 의해 제한된다. AI 실패는 이미 비극으로 이어졌다. 자동차의 고급 오토파일럿 기능은 일부 상황에서 잘 작동하지만, 경고 없이 트럭, 콘크리트 장벽, 주차된 차량에 자동차를 돌진시킨 적이 있다. 잘못된 상황에서 AI 시스템은 초지능에서 초미련으로 순식간에 변한다. 적이 AI 시스템을 조작하고 해킹하려 할 때, 위험은 훨씬 더 크다." (p. 140.)
인공지능 냉전
인공지능 냉전 또는 AI 냉전은 미국과 중화인민공화국 간의 지정학적 긴장이 핵 능력이나 이념 영역이 아닌 인공지능 기술 영역에서 벌어지는 제2차 냉전으로 이어진다는 서사이다. AI 냉전 서사의 맥락은 미국과 중국이 AI 기술을 사용하여 군사력을 증강하고 이러한 능력을 구동하는 점점 더 발전된 반도체를 사용하는 것을 포함하는 AI 군비 경쟁이다.
신미국안보센터의 2019년 2월 출판물에 따르면, 중국공산당 중앙위원회 총서기 시진핑은 AI 기술의 선두에 서는 것이 중국의 세계 군사 및 경제력 경쟁의 미래에 중요하다고 믿는다.
인공지능 냉전 용어의 유래
AI 냉전이라는 용어는 2018년 와이어드 잡지에 실린 니콜라스 톰슨과 이언 브레머의 기사에서 처음 등장했다. 두 저자는 AI 냉전 서사의 등장을 2017년 중국이 2030년까지 AI 분야에서 세계적인 선두 주자가 되려는 전략을 포함한 AI 개발 계획을 발표한 시점으로 거슬러 올라간다. 저자들은 중국이 AI를 사용하여 권위주의(전체주의) 통치를 강화하고 있음을 인정하면서도, 미국이 AI 냉전 전략에 참여하는 것의 위험성에 대해 경고한다. 톰슨과 브레머는 오히려 AI의 개인 정보 보호 및 윤리적 사용에 대한 글로벌 표준을 장려하기 위해 미국과 중국 간의 기술 협력을 옹호한다.
와이어드 잡지에 기사가 실린 직후, 전 미국 재무장관인 행크 폴슨은 미국과 중국 사이에 '경제적 철의 장막'이 출현했다고 언급하며 새로운 AI 냉전 서사를 강화했다.
인공지능 냉전 AI 냉전 서사 지지자
폴리티코는 AI 냉전 서사 강화에 기여했다. 2020년, 이 신문은 중국의 AI 역량이 증가하고 있기 때문에 미국과 다른 민주주의 국가들이 중국보다 앞서나가기 위해 동맹을 형성해야 한다고 주장했다.
전 구글 최고 경영자 에릭 슈밋은 그레이엄 앨리슨과 함께 프로젝트 신디케이트의 기사에서 코로나19 범유행 상황에서 중국의 AI 역량이 대부분의 중요한 분야에서 미국보다 앞서 있다고 주장했다.
미국으로 이민 온 과학자들은 미국의 AI 기술 개발에 큰 역할을 한다. 이들 중 다수는 중국에서 교육을 받았으며, 이는 양국 관계 악화 속에서 국가 안보 우려에 대한 논쟁을 촉발했다.
정책 및 기술 전문가들은 주로 중국과 관련될 수 있는 AI의 비윤리적인 사용에 대한 우려를 지적했다. 따라서 윤리는 다가오는 AI 냉전에서 주요한 이념적 분열을 구성할 것이다.
인공지능 냉전 AI 냉전 서사 지지자
공급망 붕괴 및 전 세계 반도체 부족에 대한 우려는 반도체 생산에서 대만의 중요한 역할과 관련이 있다. 전 세계 반도체의 70%가 대만에서 생산되거나 대만을 통해 이동하며, 세계 최대 칩 제조업체인 TSMC가 본사를 두고 있다. 중화인민공화국은 대만의 주권을 인정하지 않으며, 미국이 중화인민공화국에 반도체를 판매하는 기업에 부과한 무역 제한은 과거 TSMC와 화웨이 간의 상업적 관계를 방해했다.
인공지능 냉전 AI 냉전에 대한 반응
학자들과 관찰자들은 AI 냉전 서사의 타당성과 건전성에 대한 우려를 표명했다.
데니즈 가르지아는 네이처에 AI 냉전 서사가 AI 윤리에 대한 글로벌 규칙을 확립하려는 미국의 노력을 약화시킬 것이라고 우려를 표명했다.
연구자들은 MIT 테크놀로지 리뷰에서 소위 AI 냉전의 위협으로 인한 과학 분야의 국제 협력 붕괴가 발전에 해로울 것이라고 경고했다. 또한, AI 냉전 서사는 공급망 계획 및 AI 확산을 포함한 더 많은 영역에 영향을 미친다. 따라서 AI 냉전 서사의 확산은 비용이 많이 들고 파괴적이며 기존 긴장을 악화시킬 수 있다.
조애나 브라이슨과 헬레나 말리코바는 기술 기업들이 미국과 유럽 연합에서 AI에 대한 규제 완화를 로비하는 상황에서 빅테크가 AI 냉전 서사를 홍보할 잠재적 이익을 가지고 있음을 지적했다. 다른 국가들의 기존 AI 역량에 대한 사실적 평가는 AI 냉전 서사가 묘사하는 것보다 덜 이분법적인 현실을 보여준다.
AI 냉전은 서사로 시작했지만, 기업 이익뿐만 아니라 다양한 국가 안보 부서의 기존 이익 때문에 자기실현적 예언으로 변모하여 군비 경쟁을 부추길 수 있다.
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사이버 역량과 관련하여 국제전략문제연구소는 2021년 6월에 중국의 온라인 역량이 과장되었으며, 중국의 사이버 역량은 주로 지속적인 안보 문제로 인해 미국보다 최소 10년 뒤떨어져 있다고 주장하는 연구를 발표했다.
미국 정치인들과 유럽 산업계 관계자들은 중국 국가 주도 감시 산업에 대한 우려 때문에 유럽 공공 기관의 화웨이 5G 기술 조달 금지 이유로 임박한 AI 냉전을 언급했다.
2019년, 도널드 트럼프 1기 행정부는 네덜란드 정부에 로비를 성공하여 네덜란드 기반 회사인 ASML이 중국으로 장비를 수출하는 것을 중단시켰다.
ASML은 TSMC와 인텔을 포함한 반도체 생산자들이 최첨단 마이크로칩을 생산하는 데 사용하는 극자외선 리소그래피 시스템이라는 기계를 제조한다.
조 바이든 행정부는 트럼프 행정부와 같은 조치를 취했으며, 국가 안보 우려를 이유로 네덜란드에 ASML의 중국 판매를 제한할 것을 요청했다.
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트럼프 행정부가 부과한 무역 제한은 중국에서 미국으로의 반도체 수입에 영향을 미쳤으며 AI 냉전 발생 시 공급망이 붕괴될 것이라는 미국 산업계의 우려를 불러일으켰다. 이로 인해 미국 기술 기업들은 반도체를 비축하고 정부 보조금 지원을 받아 현지 반도체 생산 시설을 구축하려는 등 완화 전략을 개발하게 되었다.
2021년 6월, 미국 상원은 미국 기술 및 제조 산업에 약 2,500억 달러의 공적 자금 지원을 제공하는 미국 혁신 경쟁법을 승인했다. 기술 분야의 중국 위협은 새로운 법안에 대한 강력한 초당적 지지를 확보하는 데 도움이 되었으며, 이는 수십 년 만에 미국에서 가장 큰 산업 정책 움직임에 해당한다. 중국 당국은 이 법안이 "냉전 제로섬 사고로 가득 차 있다"고 미국을 비난했다.
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이 법안은 양자 컴퓨팅 및 AI와 같은 기술 분야의 역량을 강화하여 시급하다고 인식되는 중국의 경쟁 위협에 대처하는 것을 목표로 한다. 상원 다수당 원내대표이자 산업 정책 법안 발의자 중 한 명인 척 슈머 상원의원은 "글로벌 경제 리더십의 지위를 차지하고 혁신을 소유하려는" 권위주의 정권의 위협을 언급했다.
2022년, 미국 혁신 경쟁법은 개정되어 반도체 및 과학법이 되었고, 2,800억 달러의 지출이 계획되었으며, 이 중 530억 달러는 반도체 제조 보조금으로 직접 할당되었다.
논평가들은 인지된 경쟁에서 중국과 경쟁하려는 미국의 시도가 혁신에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 언급했다.
미국 CHIPS 법의 주요 수혜자 중에는 반도체 생산 기업인 인텔, TSMC, 마이크론 테크놀로지가 있다.
2022년 2월, 유럽 연합은 자체적인 유럽 반도체법 이니셔티브를 발표했다. 이 이니셔티브의 배경은 유럽의 전략적 자율성 목표이다. 유럽 연합의 이니셔티브는 유럽 내 반도체 제조를 장려하기 위해 300억 유로의 보조금을 제시한다. 미국 기업인 인텔은 이 이니셔티브의 수혜자 중 하나이다.
미국과 유럽의 반도체법은 보호무역주의와 보조금 "바닥으로의 경쟁" 위험에 대한 우려를 제기한다.
헤만트 타네자와 파리드 자카리아에 따르면 AI 냉전은 지정학에서 새로운 세계 질서를 예고한다. 이 새로운 세계 질서는 미국이 지배하던 단극 체제에서 벗어난 것이다. 이는 중국과 미국이 운영하는 두 개의 병렬 디지털 생태계가 존재하는 것이 특징이다.
성공하기 위해서는 스스로를 민주주의 국가로 여기는 국가들이 재세계화라고 불리는 과정에서 자신들의 기술 생태계를 미국의 그것과 일치시켜야 한다.
인지문헌학
인지문헌학(Cognitive philology)은 인간의 정신적 과정의 산물로서 문어 텍스트와 구어 텍스트를 연구하는 과학이다. 인지 문헌학 연구는 텍스트 조사를 통해 얻은 문서적 증거를 실험 연구 결과, 특히 인지 및 생태심리학, 신경과학 및 인공지능 분야의 결과와 비교한다. "중요한 것은 텍스트가 아니라 그것을 만든 마음이다." 인지문헌학은 한편으로는 문학, 텍스트, 문헌학 분야와 다른 한편으로는 인지, 진화, 생태 및 인문 과학 전반에 걸친 연구들 사이의 소통을 촉진하는 것을 목표로 한다.
인지문헌학은 다음을 수행한다.
이러한 연구에 헌신한 창립 사상가 및 주목할 만한 학자들은 다음과 같다.
체화된 인지 과학
체화된 인지 과학(Embodied cognitive science)은 지능적인 행동의 근간을 이루는 메커니즘을 설명하는 것을 목표로 하는 학제 간 연구 분야이다. 이 분야는 세 가지 주요 방법론을 포함한다: 정신과 신체를 단일 실체로 간주하여 심리적 및 생물학적 시스템을 전체론적으로 모델링하는 것; 지능적인 행동의 일반적인 원리 집합을 형성하는 것; 통제된 환경에서 로봇 에이전트를 실험적으로 사용하는 것이다.
체화된 인지 과학 기여자
체화된 인지 과학은 체화된 철학과 인지 과학, 심리학, 신경과학, 인공지능 등 관련 연구 분야에서 많은 영향을 받았다. 이 분야에 기여한 사람들은 다음과 같다:
1950년, 앨런 튜링은 기계가 생각하고 말하기 위해 인간과 같은 몸이 필요할 수 있다고 제안했다:
기계에 돈으로 살 수 있는 최고의 감각 기관을 제공한 다음, 영어를 이해하고 말하도록 가르치는 것이 가장 좋다고 주장할 수도 있다. 그 과정은 아이를 가르치는 일반적인 방식과 같을 수 있다. 사물을 가리키고 이름을 부르는 식이다. 다시 말하지만, 나는 정답이 무엇인지 모르지만, 두 가지 접근법 모두 시도해야 한다고 생각한다.
체화된 인지 과학 전통적인 인지 이론
체화된 인지 과학은 유기체의 신체가 어떻게 그리고 무엇을 생각하는지를 결정하는 방식에 더 큰 강조를 두어, 계산주의 마음 이론에 대한 호소를 최소화하는 대안적인 인지 이론이다. 전통적인 인지 이론은 주로 기호 조작을 기반으로 하며, 특정 입력이 처리 장치로 공급되어 출력을 생성한다. 이러한 입력은 특정 구문 규칙을 따르며, 처리 장치는 여기서 의미적 의미를 찾는다. 따라서 적절한 출력이 생성된다. 예를 들어, 인간의 감각 기관은 입력 장치이며, 외부 환경에서 얻은 자극은 처리 장치 역할을 하는 신경계로 공급된다. 여기서 신경계는 감각 정보가 구문 구조를 따르기 때문에 이를 읽을 수 있으며, 따라서 출력이 생성된다. 이 출력은 신체 움직임을 만들고 행동과 인지를 가져온다. 특히 주목할 점은 인지가 뇌 속에 봉인되어 있다는 것이다. 즉, 정신적 인지는 외부 세계와 단절되어 있으며 감각 정보의 입력에 의해서만 가능하다는 의미이다.
체화된 인지 과학 체화된 인지 접근 방식
체화된 인지 과학은 입력-출력 시스템을 부정한다는 점에서 전통주의적 접근 방식과 다르다. 이는 주로 호문쿨루스 논증에 의해 제시된 문제들 때문인데, 이 논증은 어떤 종류의 내부 해석 없이는 기호에서 의미적 의미를 도출할 수 없다고 결론 내렸다. 만약 사람의 머리 속에 있는 어떤 작은 사람이 들어오는 기호를 해석한다면, 그 작은 사람의 입력을 누가 해석할 것인가? 무한 퇴행의 망령 때문에 전통주의적 모델은 덜 그럴듯해 보이기 시작했다. 따라서 체화된 인지 과학은 세 가지 방식으로 인지를 정의함으로써 이 문제를 피하려고 한다.:340
체화된 인지 과학 체화된 인지 접근 방식
체화된 인지의 첫 번째 측면은 신체의 물리적 역할, 특히 그 속성이 사고 능력에 어떻게 영향을 미치는지 조사한다. 이 부분은 전통주의 모델의 특징인 기호 조작 구성 요소를 극복하려고 시도한다. 예를 들어, 깊이 지각은 행동의 순수한 복잡성 때문에 체화된 접근 방식에서 더 잘 설명될 수 있다. 깊이 지각은 뇌가 두 눈의 거리에 의해 얻어진 이질적인 망막 이미지를 감지해야 한다. 또한 신체 및 머리 신호는 이를 더욱 복잡하게 만든다. 머리가 특정 방향으로 돌려지면 전경의 물체가 배경의 물체에 대해 움직이는 것처럼 보인다. 이로부터 어떤 종류의 시각 처리가 어떤 종류의 기호 조작 없이도 발생한다고 말한다. 이는 전경에서 움직이는 것처럼 보이는 물체가 단순히 움직이는 것처럼 보이기 때문이다. 이 관찰은 깊이가 중간 기호 조작 없이 지각될 수 있다고 결론 내린다.
체화된 인지 과학 체화된 인지 접근 방식
청각 지각을 통해 더 날카로운 예시를 볼 수 있다. 일반적으로 귀 사이의 거리가 멀수록 청각 예민도가 높아진다. 또한 귀 사이의 밀도량도 관련이 있는데, 주파수 파동의 강도는 특정 매질을 통과할 때 변하기 때문이다. 뇌의 청각 시스템은 정보를 처리할 때 이러한 요소들을 고려하지만, 다시 말하지만 상징적 조작 시스템이 필요하지 않다. 이는 예를 들어 귀 사이의 거리가 그것을 나타내는 상징을 필요로 하지 않기 때문이다. 거리 자체가 더 큰 청각 예민도를 위한 필수적인 기회를 만든다. 귀 사이의 밀도량도 유사한데, 주파수 변동의 기회를 형성하는 것이 실제 양 자체이기 때문이다. 따라서 신체의 물리적 특성을 고려할 때, 상징적 시스템은 불필요하고 도움이 되지 않는 비유이다.
체화된 인지 과학 체화된 인지 접근 방식
두 번째 측면은 조지 레이코프와 마크 존슨의 개념에 대한 작업에서 많은 영향을 받았다. 그들은 인간이 가능한 한 외부 세계를 더 잘 설명하기 위해 은유를 사용한다고 주장했다. 인간은 또한 다른 개념을 도출할 수 있는 기본적인 개념들을 가지고 있다. 이러한 기본적인 개념에는 위, 아래, 앞, 뒤와 같은 공간 방향이 포함된다. 인간은 자신의 몸에서 직접 경험할 수 있기 때문에 이러한 개념들이 무엇을 의미하는지 이해할 수 있다. 예를 들어, 인간의 움직임은 똑바로 서서 몸을 위아래로 움직이는 것을 중심으로 이루어지기 때문에, 인간은 본질적으로 위와 아래의 개념을 가지고 있다. 레이코프와 존슨은 이것이 앞과 뒤와 같은 다른 공간 방향과도 유사하다고 주장한다. 앞에서 언급했듯이, 이러한 기본적인 공간 개념들은 다른 개념들이 구성되는 기초가 된다. 예를 들어, 행복과 슬픔은 각각 위 또는 아래로 간주된다. 누군가가 기분이 처진다고 말할 때, 그들은 예를 들어 슬픔을 느낀다고 말하는 것이다. 따라서 여기서 핵심은 이러한 개념에 대한 진정한 이해가 인간의 몸을 이해할 수 있는지 여부에 달려 있다는 것이다. 따라서 인간의 몸이 없다면 위나 아래가 무엇을 의미하는지, 또는 그것이 감정 상태와 어떻게 관련될 수 있는지 도저히 알 수 없을 것이라는 주장이 나온다.
체화된 인지 과학 체화된 인지 접근 방식
[나는] 중력장 밖에 살며 다른 종류의 경험에 대한 지식이나 상상력이 없는 구형 존재를 상상한다. 그런 존재에게 UP은 대체 무엇을 의미할 수 있을까?:342
이것이 그러한 존재들이 다른 말로 감정을 표현할 수 없다는 것을 의미하지는 않지만, 그것은 그들이 인간과는 다르게 감정을 표현할 것이라는 것을 의미한다. 행복과 슬픔에 대한 인간의 개념은 인간이 다른 몸을 가질 것이기 때문에 다를 것이다. 따라서 유기체의 몸은 개념의 기초로서 자신의 몸과 관련된 은유를 사용하기 때문에 생각하는 방식에 직접적인 영향을 미친다.
체화된 접근 방식의 세 번째 구성 요소는 에이전트가 인지 처리에서 즉각적인 환경을 어떻게 사용하는지 살펴본다. 즉, 국소 환경은 신체의 인지 과정의 실제 확장으로 간주된다. 개인 정보 단말기(PDA)의 예시는 이를 더 잘 상상하는 데 사용된다. 기능주의 (심리철학)를 반영하여, 이 지점은 정신 상태가 훨씬 더 큰 시스템에서의 역할에 의해 개별화된다고 주장한다. 따라서 이 전제 하에, PDA의 정보는 뇌에 저장된 정보와 유사하다. 그렇다면 뇌의 정보가 정신 상태를 구성한다고 생각한다면, PDA의 정보도 인지 상태여야 한다는 결론이 나온다. 복잡한 곱셈 문제에서 펜과 종이의 역할도 고려해 보라. 펜과 종이는 문제 해결의 인지 과정에 너무나 깊이 관여하여, 뇌처럼 정보를 위해 PDA가 사용되는 방식과 마찬가지로, 그것들이 과정과 어떻게든 다르다고 말하는 것은 터무니없어 보인다. 또 다른 예시는 인간이 인지 작업을 더 잘 수행할 수 있도록 환경을 제어하고 조작하는 방식을 살펴본다. 예를 들어, 자동차 열쇠를 익숙한 장소에 두어 잊어버리지 않도록 하거나, 낯선 도시에서 길을 찾기 위해 랜드마크를 사용하는 것이다. 따라서 인간은 인지 기능에 도움을 주기 위해 환경의 측면을 통합한다.
체화된 인지 과학 체화된 접근 방식의 가치에 대한 예시
인지 과학 맥락에서 체화된 접근 방식의 가치는 아마도 앤디 클라크에 의해 가장 잘 설명될 것이다.:345–351 그는 뇌만으로는 인지에 대한 과학적 연구의 유일한 초점이 되어서는 안 된다고 주장한다.
다양한 경우에 개별 뇌가 인지 과학적 관심의 유일한 대상이 되어서는 안 된다는 것이 점점 더 분명해지고 있다. 인지는 신체, 세계, 행동의 역할을 주변화하면서 성공적으로 연구될 수 있는 현상이 아니다.:350
클라크가 사용한 다음 예시들은 체화된 사고가 과학적 사고에서 어떻게 명백해지고 있는지를 더 잘 보여줄 것이다.
체화된 인지 과학 체화된 접근 방식의 가치에 대한 예시
다랑어속, 또는 참치류는 놀라운 가속력과 빠른 속도를 자랑하며 오랫동안 전통적인 생물학자들을 혼란스럽게 했다. 참치의 생물학적 조사는 참치가 그런 feats를 할 수 없어야 한다는 것을 보여준다. 그러나 참치의 체화된 상태를 고려하면 해답을 찾을 수 있다. 참다랑어류는 자연적으로 발생하는 해류를 이용하여 속도를 높임으로써 국지적 환경을 활용하고 이용할 수 있다. 참치는 또한 자체적인 물리적 신체를 사용하여 필요한 소용돌이와 압력을 생성함으로써 가속하고 고속을 유지할 수 있다. 따라서 참다랑어는 자신의 물리적 신체의 속성을 통해 국지적 환경을 적극적으로 활용한다.
체화된 인지 과학 체화된 접근 방식의 가치에 대한 예시
클라크는 체화 패러다임의 가치를 더 잘 보여주기 위해 Raibert와 Hodgins가 만든 깡충깡충 뛰는 로봇의 예를 사용한다. 이 로봇들은 본질적으로 하나의 깡충깡충 뛰는 발을 가진 수직 원통형이었다. 로봇의 행동을 관리하는 문제는 어려울 수 있는데, 프로그램 자체의 복잡성 외에도 발을 어떻게 만들어서 깡충깡충 뛸 수 있게 할지에 대한 기계적 문제도 있었기 때문이다. 체화된 접근 방식은 이 로봇이 기능하려면 시스템을 최대한 활용할 수 있어야 한다는 것을 더 쉽게 이해하게 해준다. 즉, 로봇의 시스템은 단순히 동작을 실행하는 제어 센터라는 전통적인 관점과 달리 동적 특성을 가진 것으로 보아야 한다.
체화된 인지 과학 체화된 접근 방식의 가치에 대한 예시
클라크는 시각을 두 가지 종류로 구분한다: 생생한 시각과 순수한 시각. 순수한 시각은 일반적으로 고전적인 인공지능과 관련된 개념으로, 시각이 풍부한 세계 모델을 생성하는 데 사용되어 사고와 이성을 통해 내부 모델을 완전히 탐색할 수 있게 한다. 다시 말해, 순수한 시각은 수동적으로 외부에서 지각 가능한 세계를 생성하여 이성적 능력을 내성적으로 더 잘 사용할 수 있도록 한다. 반대로, 생생한 시각은 실시간 행동이 시작될 수 있는 수단으로 시각을 본다. 따라서 생생한 시각은 시각 정보를 얻어 행동을 수행할 수 있게 하는 일종의 수단이다. 클라크는 생생한 시각을 체화의 예시로 꼽는데, 이는 생물학적 및 국소 환경 신호를 모두 사용하여 능동적인 지능 과정을 생성하기 때문이다. 클라크의 예시 중 하나인 약국에 가서 코닥 필름을 사는 것을 생각해 보자. 마음속으로 코닥 로고와 그 상징적인 금색에 익숙하다. 따라서 들어오는 시각 자극을 사용하여 약국을 돌아다니다가 필름을 찾게 된다. 그러므로 시각은 수동적인 시스템이 아니라 감각 정보와 국소 환경 신호를 지능적으로 사용하여 특정 실제 행동을 수행하는 능동적인 검색 장치로 보아야 한다.
체화된 인지 과학 체화된 접근 방식의 가치에 대한 예시
미국 심리학자 제임스 J. 깁슨의 연구에서 영감을 받은 이 다음 예시는 행동 관련 감각 정보, 신체 움직임, 그리고 지역 환경 단서의 중요성을 강조한다. 이 세 가지 개념은 어포던스라는 개념으로 통합되는데, 이는 물리적 세계가 주어진 행위자에게 제공하는 행동 가능성이다. 이는 차례로 행위자의 물리적 신체, 능력, 그리고 지역 환경의 전반적인 행동 관련 속성에 의해 결정된다. 클라크는 야구 외야수의 예를 사용하여 어포던스 개념을 더 잘 설명한다. 전통적인 계산 모델은 외야수가 플라이볼을 잡으려는 시도가 외야수의 달리기 속도와 야구공의 궤적과 같은 변수로 계산될 수 있다고 주장할 것이다. 그러나 깁슨의 연구는 더 간단한 방법이 가능함을 보여준다. 외야수는 공이 시야에서 계속 직선으로 움직이도록 달리기 속도를 조절하는 한 공을 잡을 수 있다. 이 전략은 외야수의 신체 구성, 야구장의 환경, 외야수가 얻은 감각 정보 등 외야수의 성공에 좌우되는 다양한 어포던스를 사용한다.
클라크는 공을 잡는 후자의 전략이 전자의 전략과 비교하여 지각에 중대한 영향을 미친다고 지적한다. 어포던스 접근 방식은 자발적인 실시간 조정에 의존하기 때문에 비선형적임이 입증된다. 반대로 공의 궤적을 계산하는 전자의 방법은 지각, 계산 및 행동 수행의 순서를 따르므로 선형적이다. 따라서 어포던스 접근 방식은 계산과 내성이 필요하다는 개념에 반대하며 전통적인 지각 관점에 도전한다. 대신, 지각이 행위자와 세계 사이의 행동 조정의 연속적인 균형을 구성한다는 생각으로 대체되어야 한다. 궁극적으로 클라크는 이것이 확실하다고 명시적으로 주장하지는 않지만, 그는 어포던스 접근 방식이 적응 반응을 만족스럽게 설명할 수 있다고 관찰한다.:346 이는 행위자가 실시간으로 적극적으로 사용하는 지각 정보에 의해 가능해진 환경 단서를 활용하기 때문이다.
체화된 인지 과학 지능적 행동의 일반 원리
지능적 행동의 일반 원리를 형성함에 있어 파이퍼는 전통적인 인공지능에서 제시된 오래된 원리들과는 상반되려 했다. 가장 극적인 차이점은 이 원리들이 실제 세계에 위치한 로봇 에이전트에만 적용된다는 점인데, 이는 전통적인 인공지능이 가장 약속을 보여주지 못한 영역이다.
저렴한 설계와 중복성의 원칙: 파이퍼는 엔지니어들이 만드는 암묵적인 가정이 제어 아키텍처의 복잡성에 종종 상당한 영향을 미친다는 것을 깨달았다.:436 이러한 통찰은 로봇공학의 확장성 문제에 대한 논의에 반영된다. 일부 나쁜 아키텍처에 필요한 내부 처리는 에이전트에게 필요한 새로운 작업에 비해 불균형적으로 증가할 수 있다.
확장성 문제의 주요 원인 중 하나는 로봇 설계자가 수행해야 하는 프로그래밍 및 지식 공학의 양이 로봇 작업의 복잡성에 따라 매우 빠르게 증가한다는 것이다. 사전 프로그래밍이 확장성 문제의 해결책이 될 수 없다는 증거가 점점 더 많아지고 있다... 문제는 프로그래머가 로봇 코드에 너무 많은 숨겨진 가정을 도입한다는 것이다.
체화된 인지 과학 지능적 행동의 일반 원리
제안된 해결책은 에이전트가 환경의 내재된 물리적 특성을 활용하고, 자신의 틈새 시장의 제약을 활용하며, 절약과 중복성 원칙에 기반한 에이전트 형태를 갖도록 하는 것이다. 중복성은 유사한 채널을 복제함으로써 신호의 오류 수정을 원하는 것을 반영한다. 또한, 감각 양식 간의 연관성을 활용하고자 하는 열망을 반영한다. ( 중복 양식 참조). 설계 측면에서 이는 중복성이 하나의 감각 양식뿐만 아니라 여러 양식에도 도입되어야 함을 의미한다.:448 양식 간의 지식 융합 및 전달이 실제 세계에서 얻은 감각 데이터의 크기를 줄이는 기초가 될 수 있다고 제안되었다. 이는 다시 확장성 문제를 다룬다.
병렬, 느슨하게 결합된 프로세스 원리: 지식 및 행동 선택의 계층적 방법론에 대한 대안. 이 설계 원리는 전통적인 AI의 감각-사고-행동 주기로부터 가장 중요하게 다르다. 이 유명한 주기를 포함하지 않기 때문에 사고범위 문제의 영향을 받지 않는다.
체화된 인지 과학 지능적 행동의 일반 원리
감각 운동 협응의 원리: 이상적으로는 에이전트의 내부 메커니즘이 처음부터 규범적으로 프로그래밍되기보다는 기억이나 의사 결정과 같은 것들을 출현적으로 발생시켜야 한다. 이러한 종류의 것들은 에이전트가 환경과 상호 작용할 때 나타나도록 허용된다. 모토는 에이전트의 제어기에 가정을 적게 내장하여 미래에 학습이 더 견고하고 특이하게 이루어지도록 하는 것이다.
생태학적 균형 원칙: 이는 원칙이라기보다는 이론에 가깝지만, 그 함의는 광범위하다. 그 주장은 에이전트의 내부 처리는 에이전트의 모터, 사지, 센서의 복잡성 증가가 상응하지 않는 한 더 복잡해질 수 없다는 것이다. 즉, 단순한 로봇의 뇌에 추가된 복잡성은 그 행동에 어떤 식별 가능한 변화도 만들지 않을 것이다. 로봇의 형태는 더 많은 내부 처리가 발전할 수 있도록 충분한 "여유 공간"을 허용하기 위해 이미 그 자체로 복잡성을 포함해야 한다.
가치 원칙: 이것은 제럴드 에덜먼의 다윈 III 로봇에서 개발된 아키텍처이다. 이는 연결주의에 크게 의존한다.
체화된 인지 과학 비판적 반응
전통주의자는 물체가 인지 과정에 도움을 줄 수는 있지만, 이것이 그것들이 인지 시스템의 일부라는 의미는 아니라고 주장할 수 있다.:343 안경은 시각 과정에 도움을 주기 위해 사용되지만, 그것들이 더 큰 시스템의 일부라고 말하는 것은 시각 시스템이 무엇을 의미하는지 완전히 재정의하는 것이다. 그러나 체화된 접근 방식의 지지자들은 환경의 물체가 정신 상태의 기능적 역할을 수행한다면, 그 자체로 해당 항목들이 정신 상태에 포함되지 않아야 한다고 주장할 수 있다.
라르스 루드비히는 정신 확장을 더 탐구하며 기술에서의 역할을 설명한다. 그는 리하르트 지몬의 기억 이론을 이론적으로 업데이트하고 확장한 '확장된 인공 기억'이라는 인지 이론을 제안한다.
체화된 인지 과학 추가 자료
Fowler, C., Rubin, P. E., Remez, R. E., & Turvey, M. T. (1980). Implications for speech production of a general theory of action. In B. Butterworth (Ed.), Language Production, Vol. I: Speech and Talk (pp. 373–420). New York: Academic Press. ISBN 0-12-147501-8
피겨 AI
피겨 AI(Figure AI, Inc.)는 AI 기반의 휴머노이드 로봇 개발을 전문으로 하는 미국의 로봇공학 회사이다. 이 회사는 2022년 아처 항공 및 베터리의 설립자인 브렛 애드콕에 의해 설립되었다.
피겨 AI 역사
2022년, 이 회사는 수동 노동을 위해 설계된 이족 보행 로봇인 프로토타입 Figure 01을 선보였으며, 처음에는 물류 및 창고 부문을 목표로 했다.
2023년 5월, 이 회사는 Parkway Venture Capital이 주도하는 투자자들로부터 7천만 달러를 유치했다.
2024년 1월 18일, 피겨 AI는 자동차 제조 시설에 휴머노이드 로봇을 배치하기 위해 BMW와 파트너십을 발표했다.
2024년 2월, 피겨 AI는 제프 베이조스, 마이크로소프트, 엔비디아, 인텔, 그리고 아마존과 오픈AI의 스타트업 자금 지원 부문을 포함하는 컨소시엄으로부터 6억 7,500만 달러의 벤처 캐피털 자금을 확보했다. 이 자금 지원으로 회사의 가치는 26억 달러로 평가되었다. 또한 오픈AI와 파트너십을 발표했다. 이 협력에는 오픈AI가 피겨 AI의 휴머노이드 로봇을 위한 전문 AI 모델을 구축하여 로봇이 "언어를 처리하고 추론"할 수 있도록 함으로써 피겨 AI의 개발 일정을 가속화하는 것이 포함된다.
피겨 AI 역사
2025년, 피겨 AI는 대규모 언어 모델이 "더 똑똑해지고 있지만 더욱 상품화되고 있다"고 언급하며 오픈AI와의 협력을 종료했다.
2월, 피겨 AI는 차세대 휴머노이드 로봇인 헬릭스를 발표했다.
2025년 3월 15일, 피겨 AI는 연간 12,000대의 휴머노이드를 생산하는 것을 목표로 하는 제조 시설인 BotQ를 소개했다. 피겨 AI는 점진적으로 자체 휴머노이드 로봇을 사용하여 추가 로봇 건설을 지원할 계획이다.
피겨 AI 제품
2024년 8월 6일, 피겨 AI는 휴머노이드 로봇의 새로운 버전인 Figure 02를 소개했다. 이 회사는 이를 산업용 휴머노이드 배치를 향한 다음 단계라고 설명했다. Figure 02는 팔다리에 통합된 케이블과 몸통에 통합된 배터리를 특징으로 한다. 온보드 비전 언어 모델과 결합된 6개의 RGB 카메라를 장착하고 있다. 엔비디아 RTX GPU 기반 모듈로 구동되며, 추론 기능은 이전 모델의 3배에 달하는 컴퓨팅 파워를 제공한다. 또한 마이크와 스피커를 갖추고 있으며, 오픈AI와 협력하여 개발된 맞춤형 AI 모델과 결합되어 인간과의 대화 기능을 용이하게 한다. 재설계된 5개의 손가락 로봇 손은 16개의 자유도를 가지고 있으며 최대 25kg의 물체를 운반할 수 있다. Figure 02 로봇은 사우스캐롤라이나주의 BMW 공장에서 테스트되었다.
피겨 AI 제품
헬릭스는 Figure 02의 진화된 버전으로, 인간과 유사한 손목, 손, 손가락을 포함하여 35개의 자유도를 가지고 있다. 두 대의 로봇을 동시에 제어할 수 있는 일반적인 비전-언어-액션 신경망인 헬릭스 VLA를 특징으로 한다. 이 시스템은 주변 환경을 관찰하고, 자연어 명령에 응답하며, 이전 세대에 필요한 확장된 훈련 없이 실제 세계와 상호 작용할 수 있다. 헬릭스는 두 대의 로봇을 동시에 제어하고 서로 협력하도록 지시할 수 있다. 각 로봇에는 두 개의 GPU가 있다. 시스템 2는 7-9Hz(초당 작업)로 고수준 계획을 처리하고, 시스템 1은 200Hz로 저수준 제어를 제공한다. 시스템 2는 작업을 계획하고, 시스템 1은 이를 실행한다. 피겨 AI는 자사의 로봇이 이전에 본 적이 없는 거의 모든 작은 가정용 물건을 집어 들 수 있다고 주장한다.
괴델 기계
괴델 기계 또는 괴델 머신(Gödel machine)은 최적의 방식으로 문제를 해결하는 가상의 자기 개선 컴퓨터 프로그램이다. 이 기계는 새로운 코드가 더 나은 전략을 제공한다는 것을 증명할 수 있을 때 자체 코드를 다시 작성하는 재귀적 자기 개선 프로토콜을 사용한다. 이 기계는 위르겐 슈미트후버가 발명했지만(2003년에 처음 제안됨), 수학 이론에 영감을 준 쿠르트 괴델의 이름을 따서 명명되었다.
괴델 기계는 "학습을 통한 학습"이라고도 알려진 메타 학습 문제를 다룰 때 자주 논의된다. 응용 분야로는 인간의 설계 결정을 자동화하고 여러 관련 작업 간의 지식 이전이 있으며, 보다 견고하고 일반적인 학습 아키텍처 설계를 이끌어낼 수 있다. 이론적으로는 가능하지만, 완전한 구현은 아직 만들어지지 않았다.
괴델 기계는 마르쿠스 후터의 AIXI와 자주 비교되는데, AIXI는 인공 일반 지능에 대한 또 다른 형식 사양이다. 슈미트후버는 괴델 기계가 AIXItl을 초기 하위 프로그램으로 구현한 다음, 검색 코드에 대한 다른 알고리즘이 더 좋다는 증거를 찾으면 스스로 수정할 수 있다고 지적한다.
괴델 기계 제한 사항
컴퓨터가 해결하는 전통적인 문제는 하나의 입력만을 요구하고 일부 출력을 제공한다. 이러한 종류의 컴퓨터는 초기 알고리즘이 하드웨어에 고정되어 있었다. 이는 동적인 자연 환경을 고려하지 않으므로, 괴델 기계가 극복해야 할 목표였다.
그러나 괴델 기계는 자체적인 한계를 가지고 있다. 괴델의 제1 불완전성 정리에 따르면, 산술을 포함하는 모든 형식 시스템은 결함이 있거나 시스템 내에서 증명할 수 없는 명제를 허용한다. 따라서 무한한 계산 자원을 가진 괴델 기계조차도 그 효과를 증명할 수 없는 자기 개선 사항을 무시해야 한다.
괴델 기계 관심 변수
괴델 기계의 실행 시간에 특히 유용한 세 가지 변수가 있다.
어떤 주어진 시간  ()에서 목표는 미래의 성공 또는 유용성을 극대화하는 것이다. 일반적인 유틸리티 함수는 다음 패턴을 따른다 :
여기서 는 시간 에서의 실수 값 보상 입력( 내에 인코딩됨)이고, 는 가능한 분포 집합 의 일부 알려지지 않은 분포 에 대한 조건부 기댓값 연산자를 나타낸다(은 환경의 가능한 확률적 반응에 대해 알려진 모든 것을 반영함). 그리고 위에 언급된 는 현재 주기를 고유하게 식별하는 상태 의 함수이다. 적절한 행동을 통해 예상 수명을 연장할 가능성을 고려한다.
괴델 기계 증명 기법에 사용되는 명령어
아래 6가지 증명 수정 명령어의 특성으로 인해 잘못된 정리를 증명에 삽입하는 것이 불가능하며, 따라서 증명 검증을 사소하게 만든다.
n번째 공리를 현재 정리 시퀀스에 정리로 추가한다. 아래는 초기 공리 체계이다.
추론 규칙(예: 후건 부정, 전건 긍정)의 인덱스 k를 받아 이전에 증명된 두 정리 m과 n에 적용을 시도한다. 결과로 얻은 정리는 증명에 추가된다.
현재 증명에서 인덱스 m에 저장된 정리를 삭제한다. 이는 중복되고 불필요한 정리로 인한 저장 제약을 완화하는 데 도움이 된다. 삭제된 정리는 위 apply-rule 함수에서 더 이상 참조할 수 없다.
S p의 비어 있지 않은 서브스트링인 경우 switchprog S pm:n을 대체한다.
증명 검색의 목표가 달성되었는지 확인한다. 대상 정리는 현재 공리화된 유틸리티 함수 u(항목 1f)가 주어졌을 때, p에서 현재 switchprog로 전환하는 유틸리티가 p의 실행을 계속하는 유틸리티보다 높을 것임을 명시한다(이는 대안 switchprog를 계속 검색할 것이다).
두 인자 m과 n을 받아 Sm:n의 내용을 정리로 변환을 시도한다.
괴델 기계 적용 예시
괴델 기계에 대한 초기 입력은 다양한 길이의 모서리로 연결된 수많은 노드를 가진 연결된 그래프의 표현이다. 주어진 시간 T 내에 모든 노드를 연결하는 순환 경로를 찾아야 한다. 유일한 실수 값 보상은 시간 T에 발생한다. 이 보상은 지금까지 찾은 최적 경로 길이로 나눈 1과 같다(찾지 못한 경우 0). 다른 입력은 없다. 예상 보상을 최대화하는 부수적인 효과는 초기 편향이 주어진 상태에서 제한된 시간 내에 찾을 수 있는 최단 경로를 찾는 것이다.
2보다 큰 모든 짝수가 두 소수의 합이라는 것을 가능한 한 빨리 증명하거나 반증한다(골드바흐의 추측). 보상은 t분의 1이며, t는 첫 번째 증명을 생성하고 확인하는 데 필요한 시간이다.
괴델 기계 적용 예시
시간당 최소 1 리터의 휘발유가 필요한 인지 로봇이 부분적으로 알려지지 않은 환경과 상호 작용하며, 숨겨진 한정된 휘발유 저장고를 찾아 가끔 탱크를 다시 채우려고 한다. 로봇은 수명에 비례하여 보상을 받으며, 최대 100년 후에 또는 탱크가 비거나 절벽에서 떨어지는 등의 상황에서 사망한다. 확률적 환경 반응은 처음에는 알려지지 않았지만, 계산하기 어려운 환경 반응은 가능성이 낮다는 스피드 사전에 따라 공리화된 스피드 사전에서 샘플링된 것으로 가정된다. 이는 거의 최적에 가까운 예측을 위한 계산 가능한 전략을 허용한다. 예상 보상을 극대화하는 부수적인 효과는 예상 수명을 극대화하는 것이다.
계층 제어 시스템
계층 제어 시스템(Hierarchical control system, HCS)은 일련의 장치와 제어 소프트웨어가 계층적인 트리로 배열된 제어 시스템의 한 형태이다. 계층적 제어 시스템, 계층형 제어 시스템, 계층조절체계 등으로도 번역된다. 트리 내의 링크가 컴퓨터 망에 의해 구현될 경우, 해당 계층 제어 시스템은 또한 네트워크 제어 시스템의 한 형태이다.
계층 제어 시스템 개요
복잡한 행동을 가진 인간이 만든 시스템은 종종 계층적으로 구성된다. 예를 들어, 지휘 계통은 상급자, 하급자, 조직 의사소통 라인의 조직도를 주요 특징으로 한다. 계층 제어 시스템은 의사결정 책임을 나누기 위해 유사하게 구성된다.
계층의 각 요소는 트리의 연결된 노드이다. 명령, 작업 및 달성할 목표는 상위 노드에서 하위 노드로 트리 아래로 흐르고, 감각 및 명령 결과는 하위 노드에서 상위 노드로 트리 위로 흐른다. 노드는 또한 형제 노드와 메시지를 교환할 수 있다. 계층 제어 시스템의 두 가지 주요 특징은 계층과 관련이 있다.
하위 계층은 로컬 작업, 목표 및 감각을 가지며, 그들의 활동은 일반적으로 결정을 무효화하지 않는 상위 계층에 의해 계획되고 조정된다. 이 계층들은 가장 낮은 반응 계층이 하위 기호적인 하이브리드 인텔리전트 시스템을 형성한다. 시간 제약이 완화된 상위 계층은 추상적인 세계 모델로부터 추론하고 계획을 수행할 수 있다. 계층적 작업 네트워크는 계층 제어 시스템에서 계획에 잘 맞는다.
계층 제어 시스템 개요
인공 시스템 외에도 동물의 제어 시스템은 계층적으로 구성되어 있다고 제안된다. 유기체의 행동이 인식을 제어하는 수단이라고 가정하는 지각 제어 이론에서 유기체의 제어 시스템은 인식이 그렇게 구성되기 때문에 계층적 패턴으로 구성되어 있다고 제안된다.
계층 제어 시스템 제어 시스템 구조
첨부된 다이어그램은 산업 제어 시스템의 컴퓨터 제어를 사용하여 기능적 제조 수준을 보여주는 일반적인 계층적 모델이다.
다이어그램을 참조하면:
계층 제어 시스템 응용 분야
로봇공학 패러다임 중 하나는 로봇이 상향식 방식으로 작동하며, 특히 모션 플래닝과 같은 계획에 중점을 둔 계층적 패러다임이다. 컴퓨터 지원 생산 공학은 1980년대부터 NIST의 연구 초점이었다. NIST의 자동 제조 연구 시설은 5계층 생산 제어 모델을 개발하는 데 사용되었다. 1990년대 초 DARPA는 군사 지휘 및 제어 시스템과 같은 응용 분야를 위한 분산 (즉, 네트워크화된) 지능형 제어 시스템을 개발하기 위한 연구를 후원했다. NIST는 이전 연구를 바탕으로 실시간 제어 시스템 (RCS) 및 실시간 제어 시스템 소프트웨어를 개발했으며, 이는 제조 셀, 로봇 기중기, 자동 차량을 작동하는 데 사용된 일반적인 계층 제어 시스템이다.
2007년 11월, DARPA는 어반 챌린지를 개최했다. 우승팀인 타탄 레이싱은 계층 제어 시스템을 사용했으며, 계층화된 임무 계획, 모션 플래닝, 행동 생성, 인식, 세계 모델링 및 기전공학을 포함했다.
계층 제어 시스템 응용 분야
서브심션 아키텍처는 행동 기반 로봇공학과 밀접하게 관련된 인공지능 개발 방법론이다. 이 아키텍처는 복잡한 지능적 행동을 여러 "단순한" 행동 모듈로 분해하는 방식이며, 이 모듈들은 다시 계층으로 조직된다. 각 계층은 소프트웨어 에이전트(즉, 전체 시스템)의 특정 목표를 구현하며, 상위 계층은 점점 더 추상적이다. 각 계층의 목표는 하위 계층의 목표를 포괄한다. 예를 들어, 먹이 먹기 계층의 전진 결정은 가장 낮은 장애물 회피 계층의 결정을 고려한다. 행동은 상위 계층에 의해 계획될 필요가 없으며, 오히려 행동은 감각 입력에 의해 유발될 수 있으므로 적절할 수 있는 상황에서만 활성화된다.
강화 학습은 각 노드가 경험을 통해 행동을 개선하도록 학습할 수 있는 계층 제어 시스템에서 행동을 습득하는 데 사용되었다.
제임스 알버스는 NIST에 있는 동안 RCS에서 영감을 받은 계층 제어 시스템인 참조 모델 아키텍처(RMA)라는 지능형 시스템 설계를 위한 이론을 개발했다. 알버스는 각 노드가 다음 구성 요소를 포함한다고 정의한다.
계층 제어 시스템 응용 분야
RMA의 가장 낮은 수준에서는 세계 모델이 제어되는 프로세스 또는 실제 세계에 직접 매핑되어 수학적 추상화의 필요성을 피하고 시간 제약이 있는 반응적 계획이 유한 상태 기계로 구현될 수 있는 서브심션 아키텍처로 구현될 수 있다. 그러나 RMA의 상위 수준은 정교한 수학적 세계 모델과 자동 계획 및 스케줄링에 의해 구현된 행동을 가질 수 있다. 계획은 특정 행동이 현재 감각에 의해 유발될 수 없고, 대신 예측되거나 예상되는 감각, 특히 노드의 행동의 결과로 발생하는 감각에 의해 유발될 때 필요하다.
계층 제어 시스템 더 읽어보기
Albus, J.S. (2000). 〈4-D/RCS reference model architecture for unmanned ground vehicles〉. 《Robotics and Automation, 2000. Proceedings. ICRA'00. IEEE International Conference on》. doi:10.1109/ROBOT.2000.845165.
Hayes-roth, F.; Erman, L.; Terry, A. (1992). 《Distributed intelligent control and management(DICAM) applications and support for semi-automated development》. 《NASA. Ames Research Center, Working Notes from the 1992 AAAI Workshop on Automating Software Design. Theme: Domain Specific Software Design P 66-70 (SEE N 93-17499 05-61)》. 2008년 5월 11일에 확인함.
계층 제어 시스템 더 읽어보기
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우지군
우지군(宇治郡)은 일본 교토부(야마시로국)에 있던 군이다.
우지군 군역
1879년 행정 구역으로 발족 당시의 군역은 아래 구역에 해당한다.