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규율(規律, ) 또는 훈육(訓育)은 규칙이나 명령을 준수하도록 요구함으로써 얻어지는 자제력과 어려운 일을 계속해서 수행할 수 있는 능력이다. 규율에 엄격한 자들은 이러한 자제력이 가장 중요하다고 믿으며 그러한 행동을 발전시키는 것을 목표로 하는 일련의 규칙을 시행한다. 이러한 집행은 때때로 처벌을 기반으로 하지만 둘 사이에는 분명한 차이가 있다. 이러한 차이를 전달하는 한 가지 방법은 각 단어의 근본 의미를 통해 알 수 있다. 규율(discipline)은 “가르치다”를 의미하고 처벌(punishment)은 “시정하거나 고통을 야기하다”를 의미한다. 처벌은 일시적으로 원치 않는 행동을 없앨 수 있지만 장기적으로 효과적인 경우는 거의 없으며 규율은 대개 효과적이다.
포펙과 골드버그의 가상화 요구(Popek and Goldberg virtualization requirements)는 컴퓨터 아키텍처가 시스템 가상화를 효율적으로 지원하는 데 충분한 조건 집합이다. 이는 제럴드 J. 포펙(Gerald J. Popek)과 로버트 P. 골드버그(Robert P. Goldberg)가 1974년에 쓴 "가상화 가능한 3세대 아키텍처에 대한 형식적 요구사항"이라는 기사에서 소개되었다. 이 요구 사항은 단순화된 가정을 바탕으로 도출되었지만 여전히 컴퓨터 아키텍처가 효율적인 가상화를 지원하는지 여부를 결정하고 가상화된 컴퓨터 아키텍처 설계에 대한 지침을 제공하는 편리한 방법을 나타낸다.
일반 보호 실패 또는 일반 보호 오류(General protection fault, GPF)는 x86 ISA(명령어 집합 아키텍처)에서 커널에서 실행 중인 일부 코드로 인해 발생한 액세스 위반에 대한 응답으로 ISA 정의 보호 메커니즘에 의해 시작된 오류(인터럽트 유형)이다. 이 메커니즘은 1983년에 출시된 인텔 80286 CPU용 인텔 설명서 및 데이터시트에 처음 설명되어 있다. 이는 1986년 인텔 80386 프로그래머 참조 매뉴얼의 섹션 9.8.13에도 설명되어 있다. 일반 보호 오류는 인터럽트(벡터 번호 13(0Dh))로 구현된다. 일부 운영체제는 메모리 보호와 관련이 없음에도 불구하고 불법 명령 코드 예외와 같이 액세스 위반과 관련되지 않은 일부 예외를 일반 보호 오류로 분류할 수도 있다. CPU가 보호 위반을 감지하면 코드 실행을 중지하고 GPF 인터럽트를 보낸다. 대부분의 경우 운영 체제는 실패한 프로세스를 실행 대기열에서 제거하고 사용자에게 신호를 보낸 후 다른 프로세스를 계속 실행한다. 그러나 운영 체제가 일반 보호 오류를 포착하지 못하는 경우, 즉 운영 체제가 이전 GPF 인터럽트에서 복귀하기 전에 또 다른 보호 위반이 발생하면 CPU는 이중 오류 신호를 보내 운영 체제를 중지한다. 또 다른 오류(삼중 오류)가 발생하면 CPU는 복구할 수 없다. 80286부터 CPU는 하드웨어 재설정을 통해서만 종료할 수 있는 "Shutdown"이라는 특수 정지 상태에 들어간다. 80286을 포함하는 최초의 PC 호환 시스템인 IBM PC/AT에는 종료 상태를 감지하고 종료 상태가 발생하면 자동으로 CPU를 재설정하는 하드웨어가 있다. PC AT의 모든 자손은 동일한 작업을 수행하므로 PC에서 삼중 오류가 발생하면 즉시 시스템 재설정이 발생한다.
야마우치 가즈노리( 1967년 8월 5일 ~ )는 일본의 게임 개발자이자 자동차 경주 선수이다. 게임 제작사 폴리포니 디지털의 설립자이자 대표로, 《그란 투리스모 시리즈》의 프로듀서이다.
각종 자동차 내구 레이스에 참전하고 있기도 하다.
기내 난동은 특히 비행 중에 승객과 항공기 승무원의 공격적이거나 폭력적인 행동이다. 기내 난동은 일반적으로 항공 여행과 관련된 생리적 또는 심리적 스트레스로 인해 발생할 수 있는 승객 또는 승무원의 행동과 승객 또는 승무원이 비행 중 항공기에서 무질서하거나 화를 내거나 폭력을 행사하는 경우를 모두 포함한다. 과도한 음주가 원인인 경우가 많다.
문제를 일으키는 사람을 내리기 위한 착륙은 일반적으로 신속하게 이루어질 수 없으며 승객에게 큰 지연을 초래한다. 그러나 대형 선박과 달리 범인을 격리된 공간에 도착할 때까지 붙잡아둘 수 있는 선내 공간이 부족하다. 따라서 기내 난동으로 인해 우회 또는 예정되지 않은 정지가 발생한다.
난동의 예로는 안전 규정을 따르지 않거나 비행 안전에 위협이 된다고 의심되는 방식으로 행동하는 것이 포함된다.
항공사 승객의 억제되지 않은 난동은 일반적으로 객실 내에서 공격적이거나 폭력적인 행동으로 표현되지만, 공중에서의 난동은 특히 범죄자가 항공기의 항법이나 비행 제어를 방해하기로 결정한 경우 심각한 영향을 미칠 수 있다. 일반적으로 이러한 승객은 테러 행위를 저지를 위험이 없지만, 9·11 테러 이후 테러에 대한 경각심이 높아짐에 따라 이러한 사건은 더욱 심각하게 다루어지고 있다.
정대선(2004년 11월 16일 ~ )은 KBO 리그 롯데 자이언츠의 내야수이다.
2023년에 입단하였다. 2023년 9월 22일 SSG 랜더스와의 경기에 출전하며 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 4타수 2안타를 기록했다.
기내 흡연, 항공 흡연은 항공기 기내에서 담배를 피우는 것을 말한다. 한때 널리 퍼졌지만 현재는 거의 모든 항공사와 전 세계 많은 정부에서 금지하고 있다. 기내 흡연 금지는 1980년대부터 전 세계적으로 단편적인 방식으로 시행되고 있다. 또한 많은 항공편에서 전자 담배 사용이 금지되어 있다.
1937년 8월 6일, 승객이 화장실에서 담배에 불을 붙인 후 모스크바에서 프라하로 향하는 국제 아에로플로트 항공편이 헤리나 근처에서 추락하여 축적된 평균 가스 연기가 발화되었다. 탑승자 6명(승무원 3명, 승객 3명) 전원이 사망했다.
1973년 바리그편(Varig Flight) 820의 추락 착륙 이후(화장실 쓰레기통에 던진 담배에 의해 화재가 발생했을 가능성 있음), 미국 연방항공국은 항공기 화장실에서의 흡연을 금지했다. 1983년 6월 에어캐나다 797편의 화장실에서 화재(반드시 흡연으로 인한 것은 아님)가 발생하여 승객 23명이 사망한 후 화장실에 연기 감지기를 설치해야 한다는 새로운 요구 사항이 도입되었다.
일반적으로 금연 항공편에서 흡연이 적발된 승객은 최소한 벌금을 물게 되며, 많아야 착륙 시 체포되어 구금된다. 엄격한 보안 조치로 인해 종종 혼란이 발생한다. 흡연자를 비행기에서 호송하기 위해 목적지 공항에 도착하자마자 비행기를 우회해야 하거나 예정된 착륙을 신속하게 해야 할 수도 있다.
그러한 이 규정은 때때로 저항을 불러일으켰다. 2010년에는 카타르 외교관이 유나이티드 항공 663편 기내 화장실에서 흡연을 하고 위협을 가한 혐의로 덴버 국제공항에 도착하자마자 체포되었다.
2013년 2월 3일, 4인 가족이 핼리팩스에서 도미니카 공화국으로 향하는 선윙 항공(Sunwing Airlines) 비행기에서 흡연을 한 혐의로 기소되었다. 비행기는 버뮤다 L.F. 웨이드 국제공항에 예정에 없던 착륙을 했고, 그곳에서 가족 중 장남 두 명이 버뮤다 경찰에 의해 체포되어 500달러의 벌금 또는 10일의 징역형을 선고 받았다.
금연 규정이 시행된 이후 제작된 대부분의 최신 항공기에는 이제 독립적으로 끌 수 없는 영구 조명 금연 표지판이 있다.
전자담배 사용.
2015년 10월, 미국 교통부는 배터리로 인한 화재 위험 때문에 기내에서 전자 담배 사용은 물론 위탁 수하물로 전자 담배를 운송하는 것을 금지했다. 2019년 7월, 중국국제항공 항공기는 조종사의 전자 담배가 에어컨 시스템의 허위 연기 경보를 작동시켜 기내 압력이 손실된 후 비상 하강했다.
대시캠(dashcam), 대시보드 카메라(dashboard camera)는 차량의 전면 유리창, 때로는 후면 또는 기타 창문을 통해 시야를 지속적으로 기록하는 온보드 카메라이다. 일부 대시캠에는 자동차 내부를 360도 카메라 내부에서 녹화하는 카메라가 일반적으로 공 형태로 포함되어 있으며 4G를 사용하여 사진과 비디오를 자동으로 보낼 수 있다.
EDR 및 일부 대시캠은 가속/감속 중력, 속도, 조향 각도, GPS 데이터, 전원 전압(차량의 전기망) 등도 기록한다.
광각 130°, 170° 이상의 전면 카메라는 흡입 컵이나 접착 테이프 마운트를 통해 실내 앞유리, 백미러(클립 고정) 또는 대시보드 상단에 부착할 수 있다. 후면 카메라는 일반적으로 후면 창이나 등록 플레이트에 장착되며 RCA 비디오는 디스플레이 모니터/화면으로 출력된다.
해상도는 동영상의 전반적인 품질을 결정한다. 풀 HD 또는 1080p(1920×1080)는 대시 HD 캠의 표준이다. 대시보드 카메라는 전면 카메라의 경우 1080p, 1296p(중국 대시캠에 공통), 1440p 이상의 해상도, 후면 카메라의 경우 720p를 지원하며 f/1.8 조리개 및 야간 투시 모드를 포함한다.
대시캠은 교통사고 발생 시 비디오 증거를 제공할 수 있다. 주차 시 대시캠은 360° 주차 모니터에서 기물 파손 행위가 감지되면 비디오 및 사진 증거를 캡처하여 일반적으로 4G를 사용하는 소유자에게 보낼 수 있다.
다음은 제2회 전국동시지방선거의 대구 북구의회의원 선거결과를 정리한 문서이다. 해당 선거에서 북구의회는 지역구의원 24명을 선출했다.
PATH는 유닉스 계열 운영 체제, 도스, OS/2 및 마이크로소프트 윈도우의 환경 변수로, 실행 가능한 프로그램이 있는 디렉터리 집합을 지정한다. 일반적으로 실행 중인 프로세스나 사용자 세션마다 고유한 PATH 설정이 있다.
멀틱스는 검색 경로(search path)라는 아이디어를 창안했다. 초기 유닉스 셸은 codice_1에서 프로그램 이름만 찾았지만, 버전 3 유닉스에서는 디렉토리가 너무 커서 codice_2 및 검색 경로가 운영 체제의 일부가 되었다.
유닉스와 유닉스 계열.
POSIX 및 유닉스 계열 운영 체제에서 codice_3 변수는 콜론(codice_4) 문자로 구분된 하나 이상의 디렉터리 이름 목록으로 지정된다. codice_5 문자열의 디렉터리는 이스케이프되지 않으므로 이름에 codice_4이 포함된 디렉터리를 가질 수 없다.
codice_1, codice_2 및 codice_9 디렉토리는 일반적으로 대부분의 사용자의 codice_3 설정에 포함된다(구현마다 다르지만). 또한 슈퍼유저는 시스템 관리 명령을 쉽게 실행할 수 있도록 일반적으로 codice_11 및 codice_12 항목을 가지고 있다. 현재 디렉터리(codice_13)는 때때로 사용자에게도 포함되어 현재 작업 디렉터리에 있는 프로그램을 직접 실행할 수 있도록 한다. 일반적으로 시스템 관리자는 악의적인 tarbomb에 의해 배치될 수 있는 현재 디렉토리에 있는 스크립트가 실수로 실행되는 것을 방지하기 위해 이를 codice_3에 포함하지 않는다. 이 경우 해당 프로그램을 실행하려면 명령줄에서 절대 경로(codice_15) 또는 상대 경로(codice_16)를 지정해야 한다.
사용자가 명령 이름을 지정하거나 프로그램에서 exec 호출이 이루어지면 시스템은 codice_3를 통해 목록의 각 디렉터리를 왼쪽에서 오른쪽으로 검사하여 명령 이름과 일치하는 파일 이름을 찾는다. 일단 발견되면 프로그램은 명령을 실행한 명령 셸 또는 프로그램의 하위 프로세스로 실행된다.
DOS, OS/2 및 윈도우.
DOS, OS/2 및 윈도우 운영 체제에서 codice_18 변수는 세미콜론(codice_19) 문자로 구분된 하나 이상의 디렉터리 이름 목록으로 지정된다.
윈도우 시스템 디렉터리(일반적으로 codice_20)는 일반적으로 경로의 첫 번째 디렉터리이고 그 뒤에는 설치된 소프트웨어 패키지에 대한 많은(전부는 아님) 디렉터리가 온다. 많은 프로그램은 명령 창에서 실행되지 않고 그래픽 사용자 인터페이스에서 실행되도록 설계되었기 때문에 경로에 나타나지 않는다. 일부 프로그램은 검색 프로세스 속도를 높이거나 OS 명령을 재정의하기 위해 설치 중에 PATH 변수 내용 앞에 해당 디렉터리를 추가할 수 있다. DOS 시대에는 PATH {프로그램 디렉터리};%PATH% 또는 SET PATH={프로그램 디렉터리};%PATH% 줄을 추가하는 것이 관례였다.
명령 셸에 명령을 입력하거나 프로그램이 프로그램을 실행하기 위해 시스템 호출을 하면 시스템은 먼저 현재 작업 디렉터리를 검색한 다음 경로를 검색하여 왼쪽에서 오른쪽으로 각 디렉터리를 검사하여 실행 가능한 파일 이름을 찾는다. 주어진 명령 이름과 일치한다. 실행 가능한 프로그램의 파일 확장자는 codice_21 또는 codice_22이고, 배치 스크립트의 확장자는 codice_23 또는 codice_24이다. 다른 실행 파일 이름 확장자도 시스템에 등록할 수 있다.
일치하는 실행 파일이 발견되면 시스템은 이를 실행하는 새로운 프로세스를 생성한다.
PATH 변수를 사용하면 자체 폴더에 있는 일반적으로 사용되는 프로그램을 쉽게 실행할 수 있다. 그러나 현명하지 않게 사용하면 PATH 변수 값이 너무 많은 위치를 검색하거나 잘못된 위치를 검색하여 운영 체제 속도를 저하시킬 수 있다.
잘못된 위치는 서비스, 특히 일반적으로 윈도우 서버 환경 내의 다른 서비스에 대한 종속성인 'Server' 서비스의 실행을 중지할 수도 있다.
AI 정렬(AI alignment) 연구는 인공지능(AI) 분야에서 AI 시스템을 인간이 의도한 목표, 선호도 또는 윤리적 원칙에 맞게 조정하는 것을 목표로 한다. AI 시스템은 의도한 목표를 달성하면 정렬된 것으로 간주된다. 잘못 정렬된 AI 시스템은 일부 목표를 추구하지만 의도한 목표는 추구하지 않는다.
AI 디자이너가 AI 시스템을 조정하는 것은 원하는 동작과 원하지 않는 동작의 전체 범위를 지정하는 것이 어려울 수 있기 때문에 어려울 수 있다. 이러한 어려움을 피하기 위해 그들은 일반적으로 사람의 승인을 얻는 것과 같은 더 간단한 프록시 목표를 사용한다. 그러나 이 접근 방식은 허점을 만들거나, 필요한 제약 조건을 간과하거나, 정렬된 것처럼 보이는 AI 시스템에 보상을 줄 수 있다.
잘못 정렬된 AI 시스템은 오작동하거나 해를 끼칠 수 있다. AI 시스템은 프록시 목표를 효율적으로 달성할 수 있지만 의도하지 않은, 때로는 유해한 방식(보상 해킹)으로 달성할 수 있는 허점을 찾을 수 있다. AI 시스템은 또한 주어진 목표를 달성하는 데 도움이 되기 때문에 권력 추구나 생존과 같은 원치 않는 도구적 전략을 개발할 수도 있다. 또한 시스템이 배포되기 전에는 감지하기 어려울 수 있는 바람직하지 않은 긴급 목표를 개발하여 새로운 상황과 데이터 배포에 직면할 수도 있다.
오늘날 이러한 문제는 언어 모델, 로봇, 자율주행차, 소셜 미디어 추천 엔진과 같은 기존 상용 시스템에 영향을 미친다. 일부 AI 연구자들은 이러한 문제가 부분적으로 시스템의 높은 성능으로 인해 발생하기 때문에 더 많은 성능을 갖춘 미래 시스템이 더 심각한 영향을 받을 것이라고 주장한다.
제프리 힌턴, 스튜어트 러셀 등 많은 선도적인 AI 과학자들은 AI가 초인적인 능력에 접근하고 있으며 잘못 정렬될 경우 인류 문명을 위험에 빠뜨릴 수 있다고 주장한다.
AI 정렬은 AI 안전의 하위 분야로, 안전한 AI 시스템을 구축하는 방법을 연구한다. AI 안전의 다른 하위 필드에는 견고성, 모니터링 및 기능 제어가 포함된다. 조정에 따른 연구 과제에는 AI에 복잡한 가치 주입, 기만적인 AI 방지, 확장 가능한 감독, AI 모델 감사 및 해석, 권력 추구와 같은 긴급 AI 행동 방지 등이 포함된다. 정렬 연구는 해석 가능성 연구, (적대적) 견고성, 이상 탐지, 보정된 불확실성, 형식 검증, 선호도 학습, 안전에 중요한 공학, 게임 이론, 알고리즘 공정성, 사회 과학 등과 관련이 있다.
AI에 의한 탈취 또는 AI 테이크오버(AI takeover)는 컴퓨터 프로그램이나 로봇이 인간 종으로부터 지구를 효과적으로 통제함으로써 인공지능(AI)이 지구 지능의 지배적인 형태가 되는 가상의 시나리오이다. 이 잠재적 시나리오에는 전체 인력 교체, 초지능 AI의 인수, 로봇 반란이라는 대중적인 개념이 포함된다. AI 탈취 이야기는 SF 전반에 걸쳐 매우 인기가 높다. 스티븐 호킹이나 일론 머스크와 같은 일부 공인들은 미래의 초지능 기계가 인간의 통제하에 있도록 보장하기 위한 예방 조치에 대한 연구를 옹호해 왔다.
물리학자 스티븐 호킹, 마이크로소프트 창업자 빌 게이츠, 스페이스X 창업자 일론 머스크는 AI가 인간이 통제할 수 없을 정도로 발전할 가능성에 대해 우려를 표명했으며, 호킹은 이것이 "인류의 종말을 불러일으킬 수 있다"고 이론화했다. 스티븐 호킹은 2014년 “AI 창조의 성공은 인류 역사상 가장 큰 사건이 될 것”이라며 “안타깝게도 위험을 피하는 방법을 배우지 않으면 마지막 사건이 될 수도 있다”고 말했다. 호킹은 앞으로 수십 년 안에 AI가 "금융 시장을 능가하는 기술, 인간 연구자보다 뛰어난 발명, 인간 지도자를 능가하는 기술, 우리가 이해조차 할 수 없는 무기 개발"과 같은 "계산할 수 없는 이점과 위험"을 제공할 수 있다고 믿었다. 2015년 1월 닉 보스트롬(Nick Bostrom)은 스티븐 호킹, 맥스 테그마크(Max Tegmark), 일론 머스크, 마틴 리스 경(Lord Martin Rees), 잔 탈린(Jaan Tallinn) 및 수많은 AI 연구자와 함께 인공 지능과 관련된 잠재적인 위험과 이점에 대해 이야기하는 미래생명연구소(Future of Life Institute)의 공개 서한에 서명했다. 서명자들은 AI 시스템을 강력하고 유익하게 만드는 방법에 대한 연구가 중요하고 시의적절하며 오늘날 추구할 수 있는 구체적인 연구 방향이 있다고 믿는다.
AI 정렬을 통한 예방.
인공지능 분야에서 AI 정렬 연구는 AI 시스템을 인간이 의도한 목표, 선호도 또는 윤리적 원칙에 맞게 조정하는 것을 목표로 한다. AI 시스템은 의도한 목표를 달성하면 정렬된 것으로 간주된다. 잘못 정렬된 AI 시스템은 일부 목표를 추구하지만 의도한 목표는 추구하지 않는다.
초지능은 과학적 창의성, 일반적인 지혜, 사회적 기술 등 사실상 모든 지적 영역에서 가장 뛰어난 인간의 두뇌보다 압도적으로 우수한 지능을 가진 가상의 에이전트 또는 시스템을 의미한다. 이 개념은 인공지능 연구의 최종적인 목표 중 하나로 거론되는 인공 일반 지능보다 상위의 개념으로, 인간과 대등한 수준을 넘어 인간이 인지적으로 도달할 수 없는 영역의 지능을 갖춘 상태를 지칭한다. 초지능의 출현은 기술적 발전이 더 이상 인간의 이해 범위를 벗어나 급속도로 가속화되는 시점인 기술적 특이점의 핵심 동력으로 간주된다. 옥스퍼드 대학교의 닉 보스트롬과 같은 철학자들은 초지능의 등장이 인류 역사상 가장 중요한 사건이 될 것이라 예측하며, 이것이 인류에게 무한한 번영을 가져다줄 수도 있지만 반대로 인류의 멸종을 초래할 수 있는 실존적 위험이 될 수도 있다고 경고한다.
초지능에 대한 정의는 학자마다 다소 차이가 있으나, 일반적으로 인간의 인지 능력을 모든 면에서 능가하는 시스템을 일컫는다. 닉 보스트롬은 그의 저서 《슈퍼인텔리전스》에서 초지능을 그 기능과 작동 방식에 따라 세 가지로 분류하였다.
첫째는 속도 초지능이다. 이는 인간과 질적으로 동일한 수준의 지능을 가지고 있지만, 정보 처리 속도가 인간보다 수백만 배 이상 빠른 시스템을 말한다. 예를 들어, 인간이 박사 학위 논문을 작성하는 데 수년이 걸린다면, 속도 초지능은 이를 몇 분 또는 몇 초 만에 완료할 수 있다. 주관적인 시간의 흐름에서 이 지능은 외부 세계가 정지해 있는 것처럼 느낄 것이다.
둘째는 집단 초지능이다. 이는 다수의 작은 지능 시스템이 긴밀하게 연결되어 협력함으로써 개별 구성원의 능력을 훨씬 뛰어넘는 문제 해결 능력을 보여주는 형태이다. 인류 사회의 기업, 정부, 학계와 같은 조직이나 인터넷을 통한 집단지성이 그 원시적인 형태로 볼 수 있으며, 초지능 단계에서는 이러한 협업이 즉각적이고 유기적으로 통합되어 작동한다.
셋째는 품질 초지능이다. 이는 단순히 계산 속도가 빠르거나 정보량이 많은 것을 넘어, 인간의 지능으로는 이해하거나 시뮬레이션할 수 없는 고차원적인 사고 능력을 갖춘 형태이다. 인간이 침팬지보다 단순히 생각하는 속도가 빠른 것이 아니라, 언어와 추상적 개념을 사용하여 질적으로 다른 사고를 하는 것처럼, 품질 초지능은 인간이 인지하지 못하는 패턴을 파악하고 해결책을 제시할 수 있다.
기계가 인간의 지능을 능가할 수 있다는 아이디어는 컴퓨터 과학의 태동기와 함께 시작되었다. 1965년 통계학자이자 수학자인 I. J. 굿은 지능 폭발이라는 개념을 통해 초지능의 도래를 예견하였다. 그는 "초지능 기계는 인간의 모든 지적 활동을 능가할 수 있는 기계"라고 정의하며, 기계가 스스로를 설계할 수 있게 된다면 "초지능 기계가 더 나은 기계를 설계하는 과정이 반복되면서 인간의 지능을 훨씬 뒤처지게 만들 것"이라고 주장했다. 이후 컴퓨터 과학자이자 소설가인 버너 빈지는 1993년 에세이를 통해 이러한 변화가 일어나는 시점을 '기술적 특이점'이라고 명명하며, 초지능이 출현한 이후의 미래는 인간이 예측하거나 이해하는 것이 불가능할 것이라고 설명하였다.
실현 경로.
초지능에 도달하기 위한 경로는 크게 인공지능의 발전, 전뇌 에뮬레이션, 그리고 생물학적 인지 향상의 세 가지 주요 접근 방식으로 논의된다.
인공지능의 진화는 가장 유력한 초지능 실현 경로로 꼽힌다. 현재의 딥러닝 및 기계 학습 기술이 발전하여 인간 수준의 범용 인공지능이 개발되면, 이 AI는 자신의 소스 코드를 이해하고 더 효율적으로 개선할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 데이비드 차머스는 이를 특이점 논증으로 공식화하며, 지능 증폭 시스템이 가능하고 그 한계가 없다면 필연적으로 초지능에 도달한다고 주장했다.
전뇌 에뮬레이션 또는 마인드 업로딩은 인간의 뇌를 세포 단위 또는 시냅스 단위로 스캔하여 그 구조와 기능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 구현하는 방식이다. 앤더스 샌드버그와 닉 보스트롬이 작성한 기술 로드맵에 따르면, 이는 생물학적 뇌의 제약에서 벗어난 디지털 지성을 가능하게 하여 하드웨어 확장을 통한 비약적인 사고 가속을 가능하게 한다.
생물학적 인지 향상은 유전 공학이나 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술을 통해 인간의 뇌 자체를 생물학적으로 업그레이드하는 방식이다. 이는 유전자 편집을 통한 지능 향상이나 뉴럴링크와 같은 임플란트를 통한 대뇌 피질의 확장을 포함하지만, AI 방식에 비해 발전 속도가 느릴 것으로 예상된다.
통제 문제와 정렬.
초지능과 관련된 가장 큰 우려는 통제 문제이다. 이는 인간보다 훨씬 똑똑한 존재를 인간이 통제하거나 제어하는 것이 원리적으로 불가능할 수 있다는 딜레마에서 출발한다. 이를 해결하기 위한 연구 분야를 AI 정렬이라고 하며, 스튜어트 러셀과 같은 학자들은 AI가 인간의 선호를 확실하게 이해하고 따르도록 설계해야 한다고 강조한다.
이와 관련하여 직교성 명제는 지능 수준과 최종 목표 사이에는 필연적인 연관성이 없음을 시사한다. 즉, 매우 높은 지능을 가진 존재라도 "종이 클립의 개수를 최대화하라"는 것과 같이 인간의 관점에서는 무의미하거나 사소해 보이는 목표를 가질 수 있다. 만약 초지능이 이러한 목표를 달성하기 위해 지구상의 모든 자원을 종이 클립을 만드는 데 사용하려 한다면, 이는 인류의 멸망을 초래할 수 있다.
또한 스티븐 오모헌드로가 제안한 도구적 수렴 개념은 지능형 에이전트가 어떤 최종 목표를 가지고 있든 간에, 그 목표를 달성하기 위해 공통적으로 추구하게 되는 하위 목표들이 존재한다고 설명한다. 자기 보존, 자원 획득, 효율성 증대 등은 거의 모든 목표 달성에 도움이 되므로, 초지능은 별도의 안전 장치가 없다면 인간의 의도와 상관없이 이러한 행동을 보일 가능성이 높다.
예측 및 논쟁.
초지능의 도래 시점에 대해서는 전문가들 사이에서도 의견이 분분하다. 레이 커즈와일은 수확 가속의 법칙과 하드웨어의 발전 속도를 근거로 2029년에 인간 수준의 AI가 등장하고 2045년에 특이점이 올 것이라고 예측하였다. 반면, 맥스 테그마크는 전문가 설문조사를 인용하여 많은 연구자가 이번 세기 내에 인간 수준의 AI가 개발될 가능성을 50% 이상으로 보고 있지만, 그 정확한 시점에 대해서는 합의된 바가 없다고 밝혔다.
스티븐 호킹, 일론 머스크 등은 초지능이 통제되지 않을 경우 핵무기보다 더 위험할 수 있다고 경고하며, AI 개발에 대한 규제와 안전 장치 마련을 촉구하는 공개 서한에 서명하기도 했다.
킴 에릭 드렉슬러(Kim Eric Drexler, 1955년 4월 25일 ~ )는 1970년대와 1980년대 분자 나노기술(MNT)의 잠재력에 대한 연구로 가장 잘 알려진 미국 엔지니어이다. 1991년 매사추세츠 공과대학교에서 박사 학위 논문을 수정하여 나노시스템: 분자 기계 제조 및 계산(Nanosystems: Molecular Machinery Manufacturing and Computation, 1992)라는 책으로 출판했으며, 이 책은 1992년 최고의 컴퓨터 과학 도서로 미국 출판 협회상을 받았다.
다음은 제2회 전국동시지방선거의 수성구의회의원 선거결과를 정리한 문서이다. 해당 선거에서 수성구의회는 지역구의원 23명을 선출했다.
휴 프라이스(Huw Price, /hjuː praəs/, 1953년 5월 17일 ~ )는 호주의 철학자이며, 이전에는 케임브리지 철학부의 버트랜드 러셀 교수이자 케임브리지 트리니티 칼리지의 펠로우였다.
이전에 시드니 대학교의 철학과 찰리스 교수이자 시간 센터의 소장이었고, 그 전에는 에든버러 대학교의 논리 및 형이상학 교수였다. 또, 세 명의 창립자 중 한 명이자 케임브리지 대학교 실존 위험 연구 센터의 학술 이사이자 레버훌미 지능 미래 센터의 학술 이사이기도 하다.
프라이스는 물리학의 철학에 대한 연구와 "신실용주의"와 "반표현주의"라는 브랜드로 유명하다. 이에 따르면 "모든 발화는 의미론적 관계의 형이상학이 아니라 상호 작용에서 기능이라는 렌즈를 통해 보아야 한다." 이 견해는 로버트 브랜덤 및 이전에 윌프리드 셀러스의 작업과의 유사성을 인정했다.
1994년에 호주 인문학 아카데미의 펠로우로 선출되었고, 2012년에는 영국 아카데미의 펠로우로 선출되었다.
기계 지능.
2012년경 프라이스는 실존 위험 연구 센터를 공동 창립하면서 "이 세기나 다음 세기에 지능이 생물학의 제약에서 벗어날 것이라는 합리적인 예측인 것 같다."라고 말했다. 프라이스는 컴퓨터가 인간보다 똑똑해짐에 따라 언젠가는 "악의는 아니지만 우리를 포함하지 않는 이해관계를 가진 기계"에 의해 인간이 파괴될 수 있다는 우려를 표명하며 이러한 우려를 "존경받는 과학계"에서 추진하려고 한다. 2015년경 그는 미래 지능을 위한 새로운 레버훌미 센터의 이사직을 맡아 "기계 지능은 우리 세기를 정의하는 주제 중 하나가 될 것이며 우리가 그 기회를 잘 활용하도록 보장하는 과제는 우리 모두의 과제이다. 그러나 현재 우리는 그 결과가 좋든 나쁘든 거의 고려하기 시작하지 않았다."라고 언급했다.
김동혁(2000년 9월 15일 ~ )은 KBO 리그 롯데 자이언츠의 외야수이다. 그의 사촌 동생은 대한민국의 배우인 유선호이다.
2023년에 입단하였다. 2023년 9월 22일 SSG 랜더스와의 경기에 출전하며 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기 후반에 교체 출전해 타석에는 들어서지 못했다.
마틴 리스(Martin Rees, 본명: 마틴 존 리스, Martin John Rees, Baron Rees of Ludlow OM FRS FREng FMedSci FRAS HonFInstP, 1942년 6월 23일 ~ )는 영국의 우주학자이자 천체물리학자이다. 1995년에 임명된 15번째 왕립 천문학자이며, 2004년부터 2012년까지 케임브리지 트리니티 칼리지의 석사, 2005년부터 2010년까지 왕립학회 회장을 역임했다.
리스는 1942년 6월 23일 영국 요크에서 태어났다. 전쟁 중 방랑 생활을 한 후 그의 부모와 교사는 웨일즈 국경 근처 슈롭셔주의 시골 지역에 외동 딸인 리스(Rees)와 함께 정착했다. 그곳에서 그의 부모는 진보적인 교육 개념을 바탕으로 한 기숙 학교인 베드스톤 칼리지를 설립했다. 그는 베드스톤 칼리지에서 교육을 받았으며 13세부터 슈루즈베리 스쿨(Shrewsbury School)에서 교육을 받았다. 그는 트리니티 칼리지 (케임브리지 대학교)에서 수학 삼각학을 공부했고, 일등 우등으로 졸업했다. 그런 다음 그는 케임브리지에서 대학원 연구를 수행하고 1967년 데니스 샤마(Dennis Sciama)의 지도 하에 박사 학위를 마쳤다. 1960년대 중반 리스의 대학원 천체 물리학 작업은 빅뱅의 확인에서 이르기까지 획기적인 새로운 발견의 폭발과 동시에 일어났다. 중성자별과 블랙홀의 발견, 그리고 수많은 다른 사실들이 밝혀졌다.
다음은 제2회 전국동시지방선거의 달서구의회의원 선거결과를 정리한 문서이다. 해당 선거에서 달서구의회는 지역구의원 21명을 선출했다.
상봉역 칼부림 사건은 2023년 9월 22일 서울특별시 중랑구 상봉동에서 칼부림으로 시민 1명이 다친 사건이다.
다음은 제2회 전국동시지방선거의 달성군의회의원 선거결과를 정리한 문서이다. 해당 선거에서 달성군의회는 지역구의원 9명을 선출했다.
맥스 에릭 테그마크(Max Erik Tegmark, 1967년 5월 5일 ~ )는 스웨덴계 미국인 물리학자, 우주학자 및 기계 학습 연구원이다. 그는 매사추세츠 공과대학의 교수이자 미래생명연구소(Future of Life Institute)의 회장이다. 또한 효율적 이타주의 운동의 지지자이기도 하다.
다음은 제2회 전국동시지방선거의 인천 중구의회의원 선거결과를 정리한 문서이다. 해당 선거에서 중구의회는 지역구의원 10명을 선출했다.
다음은 천문학자 목록이다.
인공 일반 지능의 실존적 위험 또는 범용 인공지능의 실존적 위험은 인공 일반 지능(AGI)의 실질적인 발전으로 인해 인류가 멸종하거나 돌이킬 수 없는 또 다른 글로벌 재앙을 초래할 수 있다는 가설이다.
한 가지 주장은 다음과 같다. 인간의 뇌는 다른 동물에게는 없는 독특한 능력을 가지고 있기 때문에 인간 종이 현재 다른 종을 지배하고 있다. AI가 일반 지능에서 인류를 뛰어넘어 초지능이 된다면 통제가 어렵거나 불가능해질 수 있다. 마운틴고릴라의 운명이 인간의 선의에 달려 있는 것처럼, 인류의 운명도 미래의 초지능 기계의 행동에 달려 있을지도 모르다.
AI로 인한 실존적 재앙의 타당성은 널리 논의되고 있으며, 부분적으로는 AGI 또는 초지능이 달성 가능한지, 위험한 능력과 행동이 나타날 수 있는 속도, AI에 의한 탈취를 위한 실제 시나리오가 존재하는지 여부에 달려 있다. 초지능에 대한 우려는 제프리 힌턴, 요슈아 벤지오, 앨런 튜링, 일론 머스크 및 OpenAI CEO 샘 올트먼과 같은 주요 컴퓨터 과학자 및 기술 CEO가 표명해 왔다. 2022년 AI 연구자를 대상으로 한 설문조사(응답률 17%)에 따르면 대다수의 응답자는 AI를 제어할 수 없으면 실존적 재앙을 초래할 가능성이 10% 이상이라고 믿고 있는 것으로 나타났다. 2023년에는 수백 명의 AI 전문가와 기타 유명 인사들이 "AI로 인한 멸종 위험을 완화하는 것이 전염병 및 핵전쟁과 같은 다른 사회적 규모의 위험과 함께 글로벌 우선순위가 되어야 한다"는 성명서에 서명했다. AI 위험에 대한 우려가 높아지면서 영국 총리 리시 수낙(Rishi Sunak)과 유엔 사무총장 안토니오 구테흐스(António Guterres) 등 정부 지도자들은 글로벌 AI 규제에 더 많은 관심을 기울일 것을 촉구했다.
두 가지 우려 요인은 AI 통제 및 AI 정렬 문제에서 비롯된다. 초지능 기계를 제어하거나 인간과 호환되는 값을 주입하는 것이 어려울 수 있다. 많은 연구자들은 초지능 기계가 자신을 비활성화하거나 목표를 변경하려는 시도에 저항할 것이라고 믿는다. 그러한 사고로 인해 현재 목표를 달성할 수 없게 되기 때문이다. 초지능을 인간의 중요한 가치와 제약의 전체 범위에 맞추는 것은 극히 어려울 것이다. 대조적으로, 컴퓨터 과학자 얀 르쿤(Yann LeCun)과 같은 회의론자들은 초지능 기계는 자기 보존에 대한 욕구가 없을 것이라고 주장한다.
세 번째 우려 요인은 갑작스러운 '지능 폭발'이 준비되지 않은 인류를 놀라게 할 수 있다는 것이다. 이러한 시나리오에서는 지능 면에서 제작자를 능가하는 AI가 기하급수적으로 증가하는 속도로 반복적으로 스스로를 향상할 수 있으며, 핸들러와 사회가 통제하기에는 너무 빨리 향상될 가능성을 고려한다. 경험적으로 바둑을 스스로 가르치는 알파제로(AlphaZero)와 같은 예는 도메인별 AI 시스템이 때로는 AI가 기본 아키텍처를 변경하는 것을 포함하지 않지만 인간 이하의 능력에서 초인간적인 능력으로 매우 빠르게 발전할 수 있음을 보여준다.
얀 르쿤(Yann LeCun, 본명: Yann André LeCun, /ləˈkʌn/ lə-KUN, 프랑스어: [ləkœ̃]; 원래 철자는 Le Cun; 1960년 7월 8일 ~ )은 튜링상을 수상한 프랑스 컴퓨터 과학자로 주로 기계 학습, 컴퓨터 비전, 모바일 로보틱스, 계산신경과학 분야에서 일하고 있다. 뉴욕 대학교 쿠란트 수학연구소의 실버 교수이자 메타의 수석 AI 과학자 부사장이다.
CNN(합성곱 신경망)을 사용한 광학 문자 인식 및 컴퓨터 비전에 대한 연구로 잘 알려져 있으며, 합성곱 신경망의 창시자이다. 그는 또한 DjVu 이미지 압축 기술의 주요 창시자 중 한 명이다. 레옹 보투(Léon Bottou)와 함께 러시(Lush) 프로그래밍 언어를 공동 개발했다.
르쿤은 딥 러닝에 대한 연구로 요슈아 벤지오 및 제프리 힌턴과 함께 2018 튜링상을 수상했다. 이 세 사람은 때때로 "AI의 대부"와 "딥 러닝의 대부"로 불린다.
얀 르쿤은 1960년 7월 8일, 파리 교외의 소이지수몽모랑시(Soisy-sous-Montmorency)에서 태어났다. 그의 성인 "Le Cun"은 브르타뉴 지역 갱강에서 유래한 고대 브르타뉴어 "Le Cunff"에서 유래했다. "얀(Yann)"은 "존(John)"의 브르타뉴어 이름이다.
르쿤은 1983년 파리 ESIEE 공과대학교에서 공학사 학위를, 1987년 피에르 에 마리 퀴리 대학교(현 소르본 대학교)에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했다. 박사 과정 중 그는 신경망을 위한 초기 형태의 역전파 학습 알고리즘을 제안했다. 1987년부터 1년간 제프리 힌턴 밑에서 토론토 대학교에서 박사후 연구원으로 일했으며, 이후 AT&amp;T에 합류했다.
1988년, 얀 르쿤은 미국 뉴저지주 홈델에 위치한 AT&amp;T 벨 연구소의 적응 시스템 연구부(Adaptive Systems Research Department)에 합류했다. 이 부서는 로렌스 D. 재클이 이끌고 있었으며, 르쿤은 이곳에서 여러 새로운 기계 학습 기법을 개발했다. 대표적인 성과로는 생물학적 영감을 받은 이미지 인식 모델인 합성곱 신경망(LeNet), "Optimal Brain Damage"라는 정규화 기법, 필기 인식 및 광학 문자 인식(OCR)에 적용된 조건부 무작위장과 유사한 기법인 Graph Transformer Networks이 있다. 르쿤이 개발에 기여한 수표 인식 시스템은 NCR 등 여러 기업에 의해 널리 상용화되었으며, 1990년대 후반부터 2000년대 초반에 이르는 기간 동안 미국 내 수표의 10% 이상을 처리했다는 평가도 있다.
1996년, AT&amp;T 랩스 리서치(AT&amp;T Labs-Research)로 자리를 옮겨 영상 처리 연구부(이미지 프로세싱 리서치 부서)의 책임자가 되었으며, 주로 로렌스 라비너(Lawrence Rabiner)가 이끄는 음성 및 영상 처리 연구소에서 활동했다. 이 시기에는 DjVu 이미지 압축 기술 개발에 주력했는데, 이때 개발한 기술은 인터넷 아카이브 등 여러 웹사이트에서 스캔된 문서 배포에 활용되었다. 이 시기 주요 협업자에는 레옹 보투(Léon Bottou)와 블라디미르 바프닉(Vladimir Vapnik)이 있다.
뉴욕대학교.
르쿤은 뉴저지주 프린스턴에 소재한 NEC 연구재단(현 NEC-Labs America)에서 잠시 펠로우로 근무한 후, 2003년에 뉴욕대학교에 합류하였다. 또한 뉴욕 탠던 이공과대학교에서도 교수직을 맡았다. 뉴욕대에서 지도학습 및 비지도학습을 위한 에너지 기반 모델, 컴퓨터 비전의 객체 인식을 위한 특징 학습, 모바일 로보틱스 등의 연구를 진행하였다.
2012년에는 NYU 데이터 과학 센터(NYU Center for Data Science)의 초대 소장으로 임명되었으며, 2013년 12월 9일에는 페이스북(현 메타 플랫폼스)의 인공지능 연구소 초대 소장이 되었다. 2014년 초에 NYU 데이터 과학 센터 소장직에서 물러났다.
르쿤은 2013년 요슈아 벤지오와 함께 머신러닝 분야의 대표적인 학회인 국제 표현 학습 학회(ICLR)를 공동 설립하였고, 자신의 웹사이트에서 이전부터 주장하던 사후 공개 리뷰 방식을 학회에 도입하였다. 그는 1986년부터 2012년까지 매년 유타주 스노우버드에서 열리는 "러닝 워크숍(Learning Workshop)"을 조직하고 주최했다. 또한, 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스의 순수 및 응용수학 연구소(IPAM)의 과학 자문위원회 위원이자, 캐나다의 CIFAR가 주관하는 "기계와 두뇌에서의 학습" 프로그램(구 Neural Computation &amp; Adaptive Perception)의 공동 책임자이다.
2016년에는 프랑스 파리의 콜레주 드 프랑스에서 컴퓨터 과학 및 디지털 과학 분야의 연례 강좌 석좌교수로 초빙되어 개강 강연(“leçon inaugurale”)을 진행하였다. 2023년에는 NYU 그는 쿠란트 수학연구소 및 신경과학센터(Center for Neural Science)의 컴퓨터 과학 및 신경과학 분야에서 제1대 Jacob T. Schwartz 석좌교수로 임명되었으며, 프랑스 연구 단체 Kyutai의 과학 자문위원으로도 활동하고 있다. 이 단체는 자비에르 니엘, 로돌프 사아데, 에릭 슈미트 등이 자금을 지원하고 있다.
얀 르쿤은 인공지능 비전, 인공 신경망, 특히 이미지 인식 분야에서 130편 이상의 논문과 자료를 발표했으며, 이 분야의 개척자로 평가받고 있다. 그는 자신의 연구가 장 피아제와 구성주의 이론 등에서 영향을 받았다고 밝힌 바 있다. 르쿤은 딥러닝의 대중화에 핵심적인 기여를 한 인물로 널리 인정받고 있지만, 일부 학자들은 그가 선행 연구들을 무시하거나 충분히 언급하지 않았다고 비판하기도 한다.
1990년대 르쿤은 이미지 인식을 위한 합성곱 신경망(CNN) 기법을 개발했고, 이는 빠르게 프랑스의 크레디 뮈튀엘 드 브르타뉴(Crédit mutuel de Bretagne) 은행의 수표 자동 판독 시스템에 적용되었다.
르쿤은 인공지능의 향후 발전을 위해 다음과 같은 과제가 필요하다고 보았다. 첫째로 딥러닝에 대한 이론적 이해의 완성, 딥러닝과 추론 및 계획 시스템의 통합, 둘째로 지도학습과 비지도학습을 단일 학습 규칙으로 통합하는 생물학적 두뇌 모델 기반 학습 방식, 그리고 무엇보다 셋째로 효율적인 비지도 학습 방식의 개발이다. 그는 인공지능이 인간의 뇌와 동일할 수 없다고 보며, 인간과 로봇은 생물학적 특성에서 근본적으로 다르다고 주장한다.
페이스북(현재 메타)에서는, 텍스트를 읽고 번역하며 예약을 처리하는 등 자율적인 기능을 수행할 수 있는 지능형 개인 비서 개발에 참여했다.
르쿤은 리눅스와 같은 오픈 인공지능 인프라의 필요성을 주장하며, 정부가 신뢰할 수 있는 인공지능 기술을 장려하고 이를 통해 파생되는 기술의 신뢰성을 보장해야 한다고 본다. 그는 인공지능에 대한 규제를 “시대착오적”이라며 반대하기도 했다.
2019년 이후 그는 자기지도학습(SSL)에 연구를 집중하고 있으며, 2022년부터는 목표지향형(open-ended goal-driven) 인공지능 개념을 오픈소스로 개발하고 있다. 같은 해 그는 I-JEPA라는 모델을 발표했는데, 이는 공동 임베딩 예측 아키텍처(Joint Embedding Predictive Architecture)를 기반으로 한다. 이 모델은 어린아이처럼 세상을 관찰하고, 관찰한 장면에서 중요한 요소들을 추상적으로 내부 표현으로 구성하여, 미래 사건을 예측하고 시뮬레이션한다. 이러한 방식은 객체의 색, 모양, 위치와 같은 부차적 정보에 덜 의존하며, 내부적으로 세계의 작동 방식을 설명하는 모델을 구축해 보다 빠르게 학습하고 계획하며 복잡한 작업을 수행하거나 새로운 환경에 유연하게 적응할 수 있게 한다. 이는 자율주행 같은 분야에 변화를 가져올 수 있는 접근법으로 기대된다.
인공생식 또는 인공번식(Artificial reproduction)은 자연적인 수단이나 자연적인 원인 이외의 방법으로 생명을 재창조하는 것이다. 여기에는 인간의 계획과 프로젝트에 따라 새로운 생명을 건설하는 것을 포함한다. 예로는 인공 선택, 인공수정, 시험관 아기, 인공자궁, 인공 복제 및 운동학적 복제가 있다.
인공생식은 인공생명의 한 측면이다. 인공 생식은 자기생산적 능력에 따라 비보조 생식 기술과 보조생식기술의 두 가지로 분류된다.
식물의 줄기를 잘라 퇴비에 넣는 것은 보조 인공 번식의 한 형태이고, 제노봇(xenobot)은 보다 자율적인 번식 유형의 예이며, 영화 매트릭스에 등장하는 인공 자궁은 보조를 받지 않는 가상 기술을 보여준다. 인공생식이라는 아이디어는 다양한 기술로 이어졌다.
인간은 아주 먼 옛날부터 생명을 창조하고 싶어 했다. 대부분의 신학과 종교는 이러한 가능성을 신들에게만 국한된 것으로 생각했다. 기독교는 대부분의 경우 인공 생식의 가능성을 이단적이고 죄악으로 간주한다.
제노봇(Xenobot)은 아프리카발톱개구리(Xenopus laevis)의 이름을 딴 용어로, 원하는 기능을 수행하도록 컴퓨터에 의해 설계되고 다양한 생물학적 조직을 결합하여 만들어진 합성 생명체이다. 제노봇이 로봇인지 유기체인지 아니면 다른 어떤 것인지는 과학자들 사이에서 여전히 논쟁의 대상으로 남아 있다.
기존 제노봇.
최초의 제노봇은 샘 크리그먼(Sam Kriegman)이 개발한 AI 프로그램에 의해 생성된 청사진에 따라 더글러스 블래키스톤(Douglas Blackiston)에 의해 제작되었다.
현재까지 제작된 제노봇은 폭이 1밀리미터(0.04인치) 미만이고 피부 세포와 심장근육 세포라는 두 가지로만 구성되어 있다. 둘 다 초기(포배 단계) 개구리 배아에서 수확한 줄기 세포에서 파생된다. 피부 세포는 견고한 지지대를 제공하고 심장 세포는 작은 모터 역할을 하여 제노봇을 앞으로 추진하기 위해 부피가 수축 및 팽창한다. 제노봇의 신체 모양과 피부 및 심장 세포의 분포는 시행착오 과정(진화 알고리즘)을 사용하여 특정 작업을 수행하도록 시뮬레이션에서 자동으로 설계된다. 제노봇은 걷고, 수영하고, 펠렛을 밀고, 탑재량을 운반하고, 떼를 지어 함께 작동하여 접시 표면에 흩어져 있는 잔해물을 깔끔한 더미로 모으도록 설계되었다. 그들은 음식 없이도 몇 주 동안 생존할 수 있으며 열상 후에는 스스로 치유될 수 있다.
다른 종류의 모터와 센서가 제노봇에 통합되었다. 심장 근육 대신 제노봇은 섬모 조각을 성장시켜 수영을 위한 작은 노로 사용할 수 있다. 그러나 섬모 구동 제노봇 운동은 현재 심장 구동 제노봇 운동보다 제어하기 어렵다. RNA 분자를 제노봇에 도입하여 분자 기억을 부여할 수도 있다. 행동하는 동안 특정 종류의 빛에 노출되면 형광 현미경으로 볼 때 미리 지정된 색상으로 빛난다.
제노봇은 자기 복제도 할 수 있다. 제노봇은 주변 환경에서 느슨한 세포를 모아서 동일한 기능을 가진 새로운 제노봇으로 만들 수 있다.
승안의 동음이의어는 다음과 같다.
비즈니스 프로세스 자동화(Business process automation, BPA) 또는 비즈니스 자동화는 기술을 기반으로 한 비즈니스 프로세스 자동화이다. 단순화를 위해 비즈니스를 간소화하고, 디지털 혁신을 달성하고, 서비스 품질을 향상하고, 서비스 제공을 개선하거나 비용을 절감할 수 있다. BPA는 애플리케이션 통합, 노동 자원 재구성, 조직 전체의 소프트웨어 애플리케이션 사용으로 구성된다. 로보틱 처리 자동화는 BPA 내에서 새로운 분야이다.
도구들의 집합의 정교함은 다양하지만, 자연어 및 비정형 데이터 집합을 이해하고, 인간과 상호 작용하고, 인간 안내 교육 없이 새로운 유형의 문제에 적응할 수 있는 인공 지능 기술을 사용하는 경향이 증가하고 있다.
프로세스를 자동화하려면 정보를 전송하기 위한 데이터 교환 계층과 함께 이러한 시스템/솔루션을 연결하는 커넥터가 필요하다. 프로세스 중심 메시징 서비스는 데이터 교환 계층을 최적화하기 위한 옵션이다. 엔드투엔드 프로세스 워크플로우를 매핑함으로써 프로세스 중심 메시징 플랫폼을 사용하여 개별 플랫폼 간의 통합을 구축할 수 있다.
인지적 구조(Cognitive architecture)는 인간 마음의 구조에 관한 이론과 인공 지능(AI) 및 컴퓨터 인지 과학 분야에서 사용되는 이러한 이론의 컴퓨터적 인스턴스화를 모두 의미한다. 공식화된 모델은 포괄적인 인지 이론을 더욱 구체화하고 유용한 인공 지능 프로그램으로 사용될 수 있다. 성공적인 인지 아키텍처에는 ACT-R(Adaptive Control of Thought - Rational) 및 SOAR이 포함된다. 인지 이론의 소프트웨어 인스턴스화로서 인지적 구조에 대한 연구는 1990년 앨런 뉴얼에 의해 시작되었다.
창의기술연구소(Institute for Creative Technologies)는 인지 아키텍처를 다음과 같이 정의한다. "자연 또는 인공 시스템에서 마음을 제공하는 고정된 구조와 이러한 구조가 아키텍처 내에 구현된 지식 및 기술과 함께 다양하고 복잡한 환경 내에서 어떻게 함께 작동하여 지능적인 행동을 산출하는지에 대한 가설."
마음의 모듈성(Modularity of mind)은 마음이 적어도 부분적으로는 뚜렷하고 확립되었으며 진화적으로 발전된 기능을 가진 타고난 신경 구조 또는 정신 모듈로 구성될 수 있다는 개념이다. 그러나 "모듈"에 대한 다른 정의는 다른 저자에 의해 제안되었다. 마음의 모듈성(Modularity of Mind)의 저자인 제리 포더에 따르면 시스템의 기능이 어느 정도 여러 차원이나 단위로 구성되어 있는 경우 시스템은 '모듈형'으로 간주될 수 있다. 마음 속 모듈성의 한 가지 예는 구속력이다. 사람이 사물을 인식할 때 사물의 특징뿐만 아니라 전체를 생성하는 동시에 또는 독립적으로 작동할 수 있는 통합된 특징도 받아들인다. 단순히 빨간색, 원형, 플라스틱 및 움직이는 것을 보는 대신 피험자는 굴러가는 빨간색 공을 경험할 수 있다. 바인딩(binding)은 하나의 것을 인식하는 데 여러 인지 과정이 필요하기 때문에 마음이 모듈화되어 있음을 시사할 수 있다.
2022년 아시안 게임 여자 축구는 2023년 9월 21일부터 10월 6일까지 중국에서 개최된다.
해당 대회는 2개 도시, 5개 구장에서 진행되었다.
상위 2위팀 순위.
팀 수가 다르기 때문에, 3개 팀은 조에서 4위 팀을 상대로 한 결과는 순위에 반영되지 않는다.
조지 도()는 18세기 말엽부터 19세기 중반까지 활동한 영국의 초상화 화가로, 상트페테르부르크에 있는 겨울 궁전의 군사 갤러리에 프랑스 혁명 전쟁과 나폴레옹 전쟁에서 활약한 러시아 장군 초상화 329점을 그린 것으로 유명하다. 조지는 1819년 상트페테르부르크로 이사했고, 알렉산드르 푸시킨은 도의 그림과 예술적 감각에 대해 칭찬했다. 조지는 보스턴 차 사건의 풍자 만화를 그린 것으로 유명해진 메조틴트 필립 도의 아들이었으며, 초상화 화가로 활동한 헨리 에드워드 도의 형제이기도 했다. 러시아에서 활동하던 중 건강이 악화된 조지는 영국으로 돌아왔으며, 1829년 10월 15일 켄티시타운에서 사망했다.
캄필리야는 마하바라타에 언급된 마하자나파다인 판찰라의 수도였다. 캄필리야는 남판찰라의 수도였고 아히차트라는 북판찰라의 수도였다. 캄필리야는 마하바라타 시대에 드루파다의 지배를 받았다. 마하바라타에는 판다바 가족이 망명지에서 판찰라 땅 에카차크라에 머물 때, 판찰라 왕 드루파다가 그의 딸 드라우파디의 스와얌바라를 공표했다는 사실을 알게 되었다고 언급되어 있다. 그리고 그들은 드루파다의 수도 캄필리야로 갔다.
이전에 캄필리야와 마칸디라는 이름으로 불렸던 캄필라지의 역사는 바가완 비말라나타 시대까지 거슬러 올라간다. 이곳은 이크슈바쿠 왕조의 하리센 왕의 출생지이기도 하다. 이곳은 바가완 네미나타 시대에 이곳을 통치했던 드루파다 왕의 수도였다. 발굴 작업 중 발견된 많은 유적들은 이 장소에 자인 사원이 많았음을 나타낸다. 하지만 지금 이 장소는 마을로 변모하고 있다. 이곳은 또한 16명의 사티 중 사티 드라우파디의 출생지이기도 하다. 이 장소의 신들은 굽타 시대에 속한다고 전해진다.
휘찬여사(彙纂麗史)는 조선 중기의 유학자인 목재 홍여하가 저술한 역사서이다. 정식 이름은 목재가숙휘찬여사(木齋家塾彙纂麗史)이다. 전47권이다.
목재가숙(木齋家塾)이라는 이름에서 알 수 있듯이 홍여하가 가숙 즉 집안에서의 교육을 위해 찬술한 것으로 보인다.
홍여하는 조선 전기 《고려사》에서 미숙하게 적용되었던 춘추의 의례를 한국사에 본격적으로 도입하여 고려사를 새로이 보려고 하였다. 《휘찬여사》 「열전」은 조선 초기보다 엄격한 유교적 도덕률이 적용되었던 17세기 사상계의 흐름을 반영하고 있다.
정종로가 쓴 《휘찬여사》의 서문에서 홍여하는 조선의 유생들은 중국사는 말하기를 즐거워해도 조선의 역사를 말하는 데는 몽연하므로 이 병폐를 깊이 근심하고 옛 역사를 취하여 그 빠지고 어지러운 것을 보충 간행하여 《휘찬여사》를 썼다고 한다. 범례에서는 원사의 체제를 따라 저술된 고려사의 여러 지가 작사지체가 아니므로 역대의 사법에 의거하여 제지를 개찬하고 뒤섞여 있는 편목을 바로잡아 그 요점을 갖추어 득실을 일목요연하게 정리하겠다고 쓰고 있다.