shopkeeper/kowiki-cleaned-020126 huggingface dataset:
체이너

체이너(Chainer)는 파이썬 기반의 NumPy 및 CuPy 파이썬 라이브러리 위에 순수 파이썬으로 작성된 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크이다. 일본 벤처 기업 Preferred Networks가 IBM, 인텔, 마이크로소프트, 엔비디아와의 협력을 통해 개발을 주도하고 있다.

체이너는 "정의-실행(define-by-run)" 방식의 조기 채택과 대규모 시스템에서의 성능으로 유명하다. 첫 버전은 2015년 6월에 출시되었으며, 그 이후 일본에서 큰 인기를 얻었다. 또한 2017년에는 KDnuggets에서 상위 10개 오픈 소스 기계 학습 파이썬 프로젝트에 선정되었다.

2019년 12월, Preferred Networks는 체이너에서 PyTorch로의 개발 노력 전환을 발표했으며, v7 출시 후에는 유지 보수 패치만 제공할 예정이다.

Define-by-run
체이너는 정의-실행(define-by-run) 방식을 도입한 최초의 딥 러닝 프레임워크이다. 네트워크를 훈련하는 전통적인 절차는 두 단계로 이루어져 있었다. 첫째, 네트워크에서 수학적 연산(행렬 곱셈 및 비선형 활성화 등) 간의 고정된 연결을 정의하고, 둘째, 실제 훈련 계산을 실행하는 것이다. 이를 정의-실행(define-and-run) 또는 정적 그래프 방식이라고 한다. 테아노와 텐서플로는 이러한 방식을 채택한 주요 프레임워크이다. 반면, 정의-실행(define-by-run) 또는 동적 그래프 방식에서는 훈련 시작 시 네트워크의 연결이 결정되지 않는다. 네트워크는 실제 계산이 수행됨에 따라 훈련 중에 결정된다.

이 방식의 장점 중 하나는 직관적이고 유연하다는 것이다. 네트워크에 조건문과 반복문과 같은 복잡한 제어 흐름이 있을 경우, 정의-실행 방식에서는 이러한 구조를 위한 특별히 설계된 연산이 필요하다. 반면, 정의-실행 방식에서는 if 문과 for 루프와 같은 프로그래밍 언어의 기본 구조를 사용하여 이러한 흐름을 설명할 수 있다. 이러한 유연성은 특히 순환 신경망을 구현하는 데 유용하다.

또 다른 장점은 디버깅이 쉽다는 것이다. 정의-실행 방식에서는 훈련 계산 중 오류(예: 숫자 오류)가 발생했을 때, 네트워크를 정의하는 코드와 실제 오류 발생 지점이 분리되어 있어 문제를 검사하기 어려운 경우가 많다. 정의-실행 방식에서는 언어에 내장된 디버거를 사용하여 계산을 중단하고 네트워크 코드에서 흐르는 데이터를 검사할 수 있다.

정의-실행 방식은 체이너의 도입 이후 인기를 얻었으며, PyTorch 및 텐서플로를 포함한 다른 많은 프레임워크에서도 구현되었다.

확장 라이브러리
체이너는 ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV 및 ChainerUI의 네 가지 확장 라이브러리를 가지고 있다. ChainerMN은 체이너를 여러 GPU에서 사용할 수 있게 하며, 다른 딥 러닝 프레임워크보다 훨씬 빠른 성능을 제공한다. 1024개의 GPU에서 체이너를 실행하는 슈퍼컴퓨터는 ResNet-50 네트워크에서 90 에포크의 이미지넷 데이터셋을 15분 만에 처리했는데, 이는 페이스북이 보유한 이전 기록보다 4배 빠르다. ChainerRL은 최신 딥 강화 학습 알고리즘을 추가하고, ChainerUI는 관리 및 시각화 도구이다.

 응용 
체이너는 사용자 입력을 최소화하여 흑백, 선화, 스케치 그림을 자동으로 컬러링하는 서비스인 페인츠체이너(PaintsChainer)의 프레임워크로 사용된다.

 같이 보기 
 딥 러닝 소프트웨어 비교
 기계 학습
 인공 신경망

 각주 

 외부 링크 
 

분류:파이썬으로 작성된 자유 소프트웨어
분류:MIT 라이선스 소프트웨어
분류:딥 러닝 소프트웨어
분류:오픈 소스 인공지능
LAION

LAION(Large-scale Artificial Intelligence Open Network의 약자)은 오픈 소스 인공지능 모델과 데이터셋을 만드는 독일의 비영리 단체이다. 이 단체는 웹에서 스크랩한 대규모 이미지 및 캡션 데이터셋을 공개하여 잘 알려져 있으며, 이 데이터셋은 스테이블 디퓨전과 이마젠을 포함한 여러 유명 텍스트-이미지 모델을 훈련하는 데 사용되었다.

2023년 2월, LAION은 게티이미지가 스테이블 디퓨전을 상대로 제기한 소송에 비당사자로 언급되었다. 2023년 4월, LAION은 자신의 이미지를 훈련 세트에서 제거하기를 원하는 독일 사진작가에 의해 직접 고소되었다. 2024년 9월, 함부르크 지방법원은 독일과 EU 전반에서 "AI 훈련 데이터에 대한 TDM(텍스트 및 데이터 마이닝) 예외에 대한 획기적인 판결"로 묘사되는 소송을 기각했다.

2023년 4월 15일, LAION과 기여자들은 OpenAssistant라는 오픈 소스 AI 어시스턴트 챗봇을 공개 출시했다.

이미지 데이터셋
LAION은 AI 연구자들이 널리 사용하는 대규모 이미지-캡션 쌍 데이터셋을 다수 공개했다. 이 데이터는 스크랩된 웹 페이지 데이터셋인 Common Crawl에서 파생되었다. 개발자들은 크롤링된 HTML에서 태그를 검색하고 해당 Alt 속성을 캡션으로 처리했다. 그들은 CLIP을 사용하여 내용이 캡션과 일치하지 않는 이미지를 식별하고 폐기했다. LAION은 스크랩된 이미지 자체의 콘텐츠를 호스팅하지 않으며, 데이터셋은 이미지에 대한 URL을 포함하고 있어 연구자들이 직접 다운로드해야 한다.

최초의 데이터셋인 LAION-400M은 2021년 8월에 공개되었으며, 4억 개의 이미지-캡션 쌍으로 구성되어 있었다. 이 쌍들은 2014년에서 2021년 사이에 Common Crawl에 의해 스크랩된 웹페이지의 무작위 하위 집합에서 추출되었다. 이는 오픈AI가 CLIP 모델 훈련에 사용한 4억 개의 이미지-캡션 쌍을 수집한 과정을 재현하려는 시도였다. 이 회사는 모델의 코드와 가중치는 오픈 소스로 공개했지만, 훈련 데이터셋은 공개하지 않았다. 2022년 구글 브레인에서 발표한 텍스트-이미지 모델인 이마젠은 LAION-400M과 개인 내부 데이터셋을 조합하여 훈련되었다.

50억 쌍 이상으로 구성된 후속작인 LAION-5B는 2022년 3월에 공개되었다. 출시 당시, 이 데이터셋은 현존하는 가장 큰 무료 이미지-캡션 쌍 데이터셋이었다. 이 데이터셋의 제작은 Doodlebot, 허깅 페이스, 그리고 스테이블 디퓨전 텍스트-이미지 모델의 자금 지원을 담당한 AI 기업인 Stability AI의 자금 지원을 받았다. 이 모델은 LAION-5B로 훈련되었다.

 비판 
여러 연구에 따르면 LAION-5B의 이미지에는 강간, 포르노그래피, 악의적인 고정관념, 인종차별적 비방 및 기타 매우 문제가 되는 내용의 이미지와 텍스트 쌍이 포함되어 있다.

바이어리셔 룬트풍크의 조사에 따르면 허깅 페이스에서 호스팅되는 LAION의 데이터셋에는 공개 웹사이트에서 수집된 대량의 사적이고 민감한 데이터가 포함되어 있다.

2023년 12월, 스탠포드 인터넷 옵저버토리는 LAION-5B에 대한 보고서를 발표했는데, 3,226건의 아동 성착취물 링크 의심 사례가 발견되었으며 이 중 1,008건이 외부에서 확인되었다. 이에 LAION은 "불법 콘텐츠에 대한 무관용 정책"과 "과도한 주의"를 이유로 LAION-5B와 LAION-400M을 일시적으로 제거했다. 2024년 8월, LAION은 Re-LAION-5B라는 이름의 정제된 데이터셋을 출시했다.

 OpenAssistant 

OpenAssistant는 작업을 이해하고, 타사 시스템과 상호 작용하며, 이를 위해 정보를 동적으로 검색할 수 있는 인공지능 (AI) 오픈 소스 챗 기반 어시스턴트이다. 이 프로젝트는 LAION과 협력하여 자원봉사자 그룹에 의해 개발되고 있다. 개발 목표 중 하나는 소비자 하드웨어에서 로컬로 실행할 수 있는 대형 언어 모델에 대한 무료 액세스를 포함한다. 이 프로젝트는 60만 건의 사람이 생성한 데이터 포인트를 만든 13,500명 이상의 자원봉사자가 참여한 전 세계적인 크라우드소싱 노력의 지원을 받는다.

 같이 보기 

 인공지능과 저작권

 각주 

분류:인공지능의 응용
분류:독일의 비영리 단체
분류:오픈 소스 인공지능
LightGBM

LightGBM은 Light Gradient-Boosting Machine의 약자로, 기계 학습을 위한 자유-오픈 소스 분산 그라디언트 부스팅 프레임워크이며, 원래 마이크로소프트에서 개발했다. 이 프레임워크는 결정 트리 알고리즘을 기반으로 하며 순위 학습, 통계적 분류 및 기타 기계 학습 작업에 사용된다. 개발 중점은 성능과 확장성에 있다.

개요
LightGBM 프레임워크는 GBT, GBDT, GBRT, GBM, MART 및 RF를 포함한 다양한 알고리즘을 지원한다. LightGBM은 희소 최적화, 병렬 훈련, 다중 손실 함수, 정규화, 배깅, 조기 종료 등 XGBoost의 많은 장점을 가지고 있다. 두 가지의 주요 차이점은 트리의 구성에 있다. LightGBM은 대부분의 다른 구현에서와 같이 레벨별로(행 단위로) 트리를 성장시키지 않는다. 대신 잎(leaf)-단위로 트리를 성장시킨다. 최대 델타 손실을 가진 잎을 선택하여 성장한다. 또한 LightGBM은 XGBoost 또는 다른 구현에서처럼 정렬된 특성 값에서 최적의 분할 지점을 검색하는 널리 사용되는 정렬 기반 결정 트리 학습 알고리즘을 사용하지 않는다. 대신 LightGBM은 고도로 최적화된 히스토그램 기반 결정 트리 학습 알고리즘을 구현하여 효율성과 메모리 소비 모두에서 큰 장점을 제공한다. LightGBM 알고리즘은 Gradient-Based One-Side Sampling (GOSS) 및 Exclusive Feature Bundling (EFB)이라는 두 가지 새로운 기술을 활용하여 높은 수준의 정확도를 유지하면서 알고리즘을 더 빠르게 실행할 수 있도록 한다.

LightGBM은 리눅스, 윈도우, macOS에서 작동하며 C++, 파이썬, R, C#을 지원한다. 소스 코드는 MIT 허가서에 따라 라이선스가 부여되며 깃허브에서 사용할 수 있다.

경사 기반 단측 샘플링
경사 하강법을 사용할 때, 모델의 가능한 구성 공간을 계곡으로 생각하는데, 이 계곡의 가장 낮은 부분이 데이터에 가장 근접하게 맞는 모델이다. 이 비유에서, 계곡이 얼마나 더 낮아지는지 배우기 위해 다른 방향으로 걷는다.

일반적으로 경사 하강법에서는 전체 데이터 집합을 사용하여 계곡의 기울기를 계산한다. 그러나 이 일반적으로 사용되는 방법은 모든 데이터 포인트가 동일하게 유익하다고 가정한다.

대조적으로, 경사 부스팅 결정 트리를 위해 처음 개발된 방법인 Gradient-Based One-Side Sampling (GOSS)은 모든 데이터가 동일하게 유익하다는 가정에 의존하지 않는다. 대신, 더 작은 경사(더 얕은 기울기)를 가진 데이터 포인트를 무작위로 제거하여 덜 유익한 것으로 간주한다. 이는 노이즈의 영향을 받았을 수 있는 데이터를 걸러내어 모델이 데이터의 기본 관계를 더 정확하게 모델링할 수 있도록 하기 위함이다.

배타적 특징 번들링
배타적 특징 번들링(EFB)은 유효 특징의 수를 줄이는 거의 무손실 방법이다. 희소 특징 공간에서 많은 특징은 거의 배타적이며, 이는 동시에 0이 아닌 값을 거의 취하지 않는다는 것을 의미한다. 원-핫 인코딩된 특징은 배타적 특징의 완벽한 예이다. EFB는 이러한 특징들을 묶어 차원수를 줄여 효율성을 향상시키면서 높은 수준의 정확도를 유지한다. 배타적 특징을 단일 특징으로 묶는 것을 배타적 특징 번들(exclusive feature bundle)이라고 한다.

 같이 보기 
 TabPFN
 ML.NET
 데이터 비닝
 캣부스트
 Scikit-learn

 각주 

더 읽어보기
 
 
 

 외부 링크 
 GitHub - microsoft/LightGBM
 LightGBM - Microsoft Research

분류:마이크로소프트 리서치
분류:MIT 라이선스 소프트웨어
분류:기계 학습 및 데이터 마이닝 소프트웨어
분류:응용 기계 학습
분류:자유-오픈 소스 소프트웨어
분류:2016년 소프트웨어
분류:마이크로소프트의 자유 소프트웨어
분류:오픈 소스 인공지능
인공지능 마크업 언어

인공지능 마크업 언어(AIML, Artificial Intelligence Markup Language)는 자연어 소프트웨어 에이전트 개발을 위한 XML 방언이다.

 역사 
AIML이라는 XML 방언은 1995년부터 2002년 사이에 리처드 월리스와 전 세계 자유 소프트웨어 커뮤니티에 의해 개발되었다. AIML은 처음에는 크게 확장된 엘리자였던 "A.L.I.C.E."("Artificial Linguistic Internet Computer Entity")의 기반이 되었고, 이는 매년 열리는 뢰브너 인공지능 대회에서 세 번 우승했으며, 2004년에는 Chatterbox Challenge의 챔피언이기도 했다.

A.L.I.C.E. AIML 세트가 GPL로 배포되었고, 대부분의 AIML 인터프리터가 자유 또는 오픈 소스 라이선스로 제공되기 때문에, 원래 프로그램 구현과 AIML 지식 기반을 바탕으로 많은 "앨리스봇 클론"이 만들어졌다. 여러 언어로 된 자유 AIML 세트가 사용자 커뮤니티에 의해 개발되어 제공되었다. 자바, 루비, 파이썬, C++, C 샤프, 파스칼 및 기타 언어(아래 #자유/오픈 소스 AIML 구현 참조)에서 사용할 수 있는 AIML 인터프리터가 있다.
AIML에 대한 준정식 사양 및 W3C XML 스키마를 사용할 수 있다.

2013년 초부터 A.L.I.C.E. 재단은 AIML 2.0 사양 초안을 작업 중이다.

 AIML 요소 
AIML은 여러 요소를 포함한다. 이 중 가장 중요한 것들은 아래에서 더 자세히 설명한다.

 카테고리 
AIML의 카테고리는 지식의 기본 단위를 형성한다. 카테고리는 적어도 두 가지 추가 요소인 패턴 및 템플릿 요소로 구성된다. 다음은 간단한 카테고리이다.

WHAT IS YOUR NAME

이 카테고리가 로드되면 AIML 봇은 "What is your name"이라는 입력에 "My name is Michael N.S Evanious."라고 응답할 것이다.

 패턴 
패턴은 하나 이상의 사용자 입력을 일치시키기 위한 문자열이다. 다음과 같은 리터럴 패턴은

 WHAT IS YOUR NAME

대소문자를 무시하고 "what is your name"이라는 단일 입력만 일치시킬 것이다. 그러나 패턴은 하나 이상의 단어를 일치시키는 와일드카드를 포함할 수도 있다. 다음과 같은 패턴은

 WHAT IS YOUR *

"what is your name", "what is your shoe size", "what is your purpose in life" 등 무한한 수의 입력을 일치시킬 것이다.

AIML 패턴 구문은 정규 표현식보다 훨씬 덜 복잡하고 따라서 촘스키 위계에서 레벨 3보다 낮은 매우 간단한 패턴 언어이다.
간단한 패턴 매칭 기능를 보완하기 위해 AIML 인터프리터는 약어를 확장하고, 오타를 제거하는 등의 전처리 기능을 제공할 수 있다.

AIML 구문 자체는 유한 상태 기계만큼 복잡하며 따라서 촘스키 위계에서 최소 레벨 3이다. 이는 상태가 하나의 주제와 관련되기 때문이다. 이러한 동작을 구현하려면 상태가 우연히 벗어나지 않도록 주제가 "*" 패턴을 가져야 한다. 상태 전환은 태그로 구현된다. 이러한 방식으로 봇은 대화 중인 주제 또는 대화 중에 얻은 사용자 권한을 "기억"할 수 있다.

 템플릿 
템플릿은 일치하는 패턴에 대한 응답을 지정한다. 템플릿은 다음과 같은 간단한 리터럴 텍스트일 수 있다.

 My name is John.

템플릿은 다음과 같은 변수를 사용할 수 있다.

 My name is .

이는 봇의 이름을 문장에 대체하거나,

 You told me you are years old.

이는 (알려진 경우) 사용자의 나이를 문장에 대체할 것이다.

템플릿 요소에는 기본 텍스트 서식, 조건부 응답(if-then/else) 및 무작위 응답이 포함된다.

템플릿은 또한 (인공지능의 상징적 축소)라는 요소를 사용하여 다른 패턴으로 리디렉션할 수 있다. 이는 이 예제와 같이 동의어를 구현하는 데 사용될 수 있다(CDATA는 XML 이스케이프의 필요성을 피하기 위해 사용됨):

WHAT IS YOUR NAME

My name is <bot name="name"/>.

WHAT ARE YOU CALLED

첫 번째 카테고리는 단순히 "what is your name"이라는 입력에 봇의 이름을 나타내는 문장으로 응답한다. 그러나 두 번째 카테고리는 "what are you called"라는 입력이 "what is your name"이라는 입력과 일치하는 카테고리로 리디렉션되어야 한다고 말한다. 즉, 두 문구가 동등하다는 것을 의미한다.

템플릿은 봇이 대화하는 사용자 인터페이스에 의해 처리될 수 있는 다른 유형의 콘텐츠를 포함할 수 있다. 예를 들어, 템플릿은 서식을 위해 HTML 태그를 사용할 수 있으며, HTML을 지원하지 않는 클라이언트는 이를 무시할 수 있다.

 각주 

분류:XML 마크업 언어
자율 에이전트

자율 에이전트(Autonomous agent)는 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 인공지능(AI) 시스템이다.

 정의 
자율 에이전트에 대한 다양한 정의가 있다. 브루스톨로니(1991)에 따르면:

메이스(1995)에 따르면:

프랭클린과 그래서(1997)는 다른 정의들을 검토하고 그들의 정의를 제안한다:

그들은 다음과 같이 설명한다:

 에이전트의 외형 
리 외(2015)는 외부 외형과 내부 자율 에이전트의 조합이 자율주행차에 대한 인간의 반응에 미치는 영향에서 안전 문제를 제기한다. 그들의 연구는 인간과 유사한 외형의 에이전트와 높은 수준의 자율성이 사회적 존재감, 지능, 안전 및 신뢰성과 강하게 연관되어 있음을 보여준다. 특히, 외형은 정서적 신뢰에 가장 큰 영향을 미치며, 자율성은 인지적 신뢰와 정서적 신뢰 모두에 가장 큰 영향을 미치는데, 인지적 신뢰는 지식 기반 요소로 특징지어지고 정서적 신뢰는 주로 감정에 의해 주도된다.

 같이 보기 
 행위자 모델
 생활환경지능
 Auto-GPT
 챗봇
 지능형 에이전트
 다중 에이전트 시스템
 소프트웨어 에이전트

 각주 

 외부 링크 

 자율 에이전트 구현을 위한 요구 사항
 

분류:인공지능
분류:인지
인공 두뇌

인공 두뇌(artificial brain) 또는 인공 정신(artificial mind)는 동물 또는 인간 두뇌와 유사한 인지 능력을 가진 소프트웨어 및 하드웨어이다.

"인공 두뇌" 및 뇌 에뮬레이션을 조사하는 연구는 과학에서 세 가지 중요한 역할을 한다.
신경과학자들이 인지신경과학으로 알려진 인간 두뇌의 작동 방식을 이해하기 위한 지속적인 시도.
인공지능 철학의 사고 실험으로, 적어도 이론상으로는 인간의 모든 능력을 가진 기계를 만드는 것이 가능함을 보여준다.
포유류와 특히 인간과 같은 복잡한 중추신경계를 가진 동물의 행동과 비교할 수 있는 행동을 보이는 기계를 만들기 위한 장기 프로젝트. 인간과 유사한 행동이나 지능을 보이는 기계를 만드는 궁극적인 목표는 때때로 강한 인공지능이라고 불린다.

첫 번째 목표의 예는 영국 버밍엄의 애스턴 대학교에서 보고된 프로젝트이다. 여기서 연구원들은 알츠하이머, 운동 뉴런 및 파킨슨병을 포함한 질병에 대한 새로운 치료법을 개발하기 위해 생물학적 세포를 사용하여 "신경구"(작은 뉴런 덩어리)를 만들고 있다.

두 번째 목표는 존 설의 중국어 방 논증, 휴버트 드라이퍼스의 인공지능 비판 또는 로저 펜로즈의 The Emperor's New Mind에서의 논증과 같은 주장에 대한 반론이다. 이 비평가들은 기계로 시뮬레이션할 수 없는 인간 의식 또는 전문성의 측면이 있다고 주장했다. 그들의 주장에 대한 한 가지 답변은 뇌 내의 생물학적 과정이 어떤 정확도로든 시뮬레이션될 수 있다는 것이다. 이 답변은 일찍이 1950년에 앨런 튜링이 그의 고전 논문 "계산 기계와 지능"에서 제시했다.

세 번째 목표는 연구원들이 일반적으로 인공 일반 지능이라고 부른다. 그러나 레이 커즈와일은 "강한 인공지능"이라는 용어를 선호한다. 그의 저서 The Singularity is Near에서 그는 인공 두뇌 구현을 위한 접근 방식으로 재래식 컴퓨터를 사용한 전뇌 에뮬레이션에 초점을 맞추고, (컴퓨터 성능의 기하급수적 성장 추세가 지속된다는 근거로) 2025년까지 이것이 가능할 수 있다고 주장한다. 블루 브레인 프로젝트(뇌 에뮬레이션을 시도하는 프로젝트)의 이사인 헨리 마크럼은 2009년 옥스퍼드 TED 컨퍼런스에서 비슷한 주장(2020년)을 했다.

 뇌 시뮬레이션 접근 방식 
섬네일|right|400px|다양한 수준에서 인간 두뇌를 에뮬레이션하는 데 필요한 처리 능력 추정치(레이 커즈와일, 앤더스 산드버그 및 닉 보스트롬 출처), 연도별 TOP500에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 매핑 고성능 컴퓨팅 엔진에서 인공 신경망을 사용하는 직접적인 인간 뇌 에뮬레이션이 일반적으로 논의되는 접근 방식이지만, 다른 접근 방식도 있다. 대안적인 인공 두뇌 구현은 홀로그래픽 신경 기술(HNeT) 비선형 위상 일관성/비일관성 원리를 기반으로 할 수 있다. 핵심 시냅스 알고리즘이 양자 역학적 파동 방정식과 강한 유사성을 가지기 때문에 양자 과정에 비유된다.

EvBrain은 "뇌와 같은" 신경망, 예를 들어 망막 바로 뒤의 네트워크를 진화시킬 수 있는 진화 소프트웨어의 한 형태이다.

2008년 11월, 펜타곤은 지능형 컴퓨터 제작 연구를 위해 IBM에 490만 달러의 보조금을 지급했다. 블루 브레인 프로젝트는 로잔에서 IBM의 도움으로 수행되고 있다. 이 프로젝트는 3천만 개의 시냅스를 적절한 3차원 위치에 배치함으로써 "컴퓨터 내"에서 뉴런을 인위적으로 연결하는 것이 가능하다는 전제에 기반을 두고 있다.

일부 강한 인공지능 옹호자들은 2009년에 블루 브레인 및 소울 캐처와 연결된 컴퓨터가 2015년경에 인간의 지적 능력을 초과할 수 있으며, 2050년경에 인간 두뇌를 다운로드할 수 있을 가능성이 높다고 추측했다.

블루 브레인이 복잡한 신경 연결을 대규모로 나타낼 수 있지만, 이 프로젝트는 뇌 활동과 뇌가 수행하는 행동 사이의 연결을 달성하지 못한다. 2012년, Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network) 프로젝트는 매핑 외에도 복잡한 행동을 생성하는 대규모 신경 연결 표현을 통해 인간 두뇌의 여러 부분을 모델링하려고 시도했다.

Spaun의 디자인은 인간 뇌 해부학의 요소를 재현한다. 약 250만 개의 뉴런으로 구성된 이 모델은 시각 및 운동 피질, GABAergic 및 도파민성 연결, 배쪽 피개부(VTA), 흑질 등의 특징을 포함한다. 이 디자인은 타이핑되거나 손글씨로 작성된 문자의 시각적 입력과 기계 팔로 수행되는 출력을 사용하여 8가지 작업에 대한 여러 기능을 허용한다. Spaun의 기능에는 그림 복사, 이미지 인식 및 계산이 포함된다.

구현 전략에 관계없이 가까운 미래에 인공 두뇌를 실현할 것이라는 예측은 낙관적이라고 믿을 만한 충분한 이유가 있다. 특히 뇌(인간 두뇌 포함)와 인식은 현재 잘 이해되지 않고 있으며, 필요한 계산의 규모도 알려져 있지 않다. 또 다른 단기적인 한계는 현재의 모든 뇌 시뮬레이션 접근 방식이 인간 두뇌에 비해 훨씬 더 큰 전력 소비를 필요로 한다는 것이다. 인간 두뇌는 약 20W의 전력을 소비하는 반면, 현재의 슈퍼컴퓨터는 최대 1MW를 사용할 수 있다. 즉, 100,000배 더 많다.

 인공 두뇌 사고 실험 
일부 뇌 시뮬레이션 비평가는 자연을 모방하지 않고 직접 일반 지능형 행동을 만드는 것이 더 간단하다고 믿는다. 일부 해설자는 초기 비행 기계 제작 시 새를 본떴지만, 현대 항공기는 새처럼 보이지 않는다는 비유를 사용했다.

 같이 보기 

 AI에 의한 탈취
 애니맷
 인공 의식
 인공지능
 인공지능과 선거
 인공지능 시스템
 인공생명
 인공지능 철학
 생물학적 신경망
 블루 브레인
 CoDi
 인지적 구조
 효과적 이타주의
 고급 인공지능으로 인한 실존적 위험
 인류 미래 연구소
 인간 두뇌 프로젝트
 다중 에이전트 시스템
 신경형태 컴퓨팅
 무한 언어 학습 시스템
 닉 보스트롬
 인공지능의 개요
 OpenWorm
 로봇공학
 시뮬레이션된 현실
 초지능
 튜링의 내기

 내용주 

 각주 

 외부 링크 
 
 
 Artificial Brains – the quest to build sentient machines

분류:인공지능
분류:계산신경과학
분류:뇌
분류:심리철학에 관한 사고 실험
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.

 구어 및 문어 텍스트의 전파와 지식 분류로 이어지는 범주화 과정을 주로 정보 이론에 의존하여 조사한다.
 소위 자연스러운 대화에서 이야기가 어떻게 출현하고 스토리텔링을 위한 문학적 표준의 상승으로 이어지는 선택적 과정을 주로 구체화된 의미론에 의존하여 연구한다.
 인간의 개체 발생 및 계통 발생 발달에서 리듬과 운율이 수행하는 진화적 역할과 인지 지도 처리 중 의미론적 연관성의 관련성을 탐구한다.
 문학 텍스트의 멀티미디어 본문비평 판본을 위한 과학적 기반을 제공한다.

이러한 연구에 헌신한 창립 사상가 및 주목할 만한 학자들은 다음과 같다.
 앨런 리처드슨: 초기 근대 및 현대 문학에서 마음 이론을 연구한다.
 아나톨 피에르 푹사스
 브누아 드 코르뉼리에
 데이비드 허먼: 노스캐롤라이나 주립 대학교 영어 교수이자 듀크 대학교 언어학 겸임 교수. 그는 "Universal Grammar and Narrative Form"의 저자이며 "Narratologies: New Perspectives on Narrative Analysis"의 편집자이다.
 도메니코 피오르몬테
 프랑수아 르카나티
 질 포코니에르, 샌디에이고 캘리포니아 대학교 인지과학 교수. 그는 실용적 척도와 정신 공간에 대한 연구를 통해 1970년대 인지 언어학의 창시자 중 한 명이었다. 그의 연구는 언어의 출현하는 구조 측면에서 개념적 통합과 개념적 매핑의 압축 영역을 탐구한다.
 훌리안 산타노 모레노
 루카 노빌레
 독일의 만프레드 얀
 마크 터너
 파올로 카네티에리

 같이 보기 
 인공지능
 인지 고고학
 인지언어학
 인지 시학
 인지심리학
 인지 수사학
 정보 이론
 문헌학

 각주 

 외부 링크 

 인지문헌학 저널
 인지 문학: 문학과 인지 언어학
 인지문헌학
 예술의 심리적 연구 기관

분류:인공지능
분류:역사언어학
분류:쓰기
분류:문헌학
분류:인지심리학
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.

 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.

 트리의 각 상위 계층은 바로 아래 계층보다 더 긴 계획 및 실행 시간 간격으로 작동한다.
 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.

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.

 제어 시스템 구조 
섬네일|500px|제조 제어 작업의 기능적 수준

첨부된 다이어그램은 산업 제어 시스템의 컴퓨터 제어를 사용하여 기능적 제조 수준을 보여주는 일반적인 계층적 모델이다.

다이어그램을 참조하면:

 레벨 0에는 유량 및 온도 센서와 같은 현장 장치와 제어 밸브와 같은 최종 제어 요소가 포함된다.
 레벨 1에는 산업화된 입출력(I/O) 모듈 및 관련 분산 전자 프로세서가 포함된다.
 레벨 2에는 시스템의 프로세서 노드에서 정보를 수집하고 운영자 제어 화면을 제공하는 감독 컴퓨터가 포함된다.
 레벨 3은 생산 제어 수준으로, 공정을 직접 제어하지는 않지만 생산 모니터링 및 목표 모니터링과 관련이 있다.
 레벨 4는 생산 스케줄링 수준이다.

 응용 분야 

 제조, 로봇공학 및 차량 
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.

 인공지능 
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.

섬네일|right|400px|제임스 알버스의 참조 모델 아키텍처에서 노드의 구성 요소
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.
 행동 생성은 상위 부모 노드로부터 수신된 작업을 실행하는 책임이 있다. 또한 하위 노드에 대한 작업을 계획하고 발행한다.
 감각 지각은 하위 노드로부터 감각을 수신한 다음, 이를 그룹화, 필터링 및 기타 방식으로 처리하여 상위 수준의 추상화로 만들어 로컬 상태를 업데이트하고 상위 노드로 전송되는 감각을 형성하는 책임이 있다.
 가치 판단은 업데이트된 상황을 평가하고 대안적인 계획을 평가하는 책임이 있다.
 세계 모델은 제어되는 시스템, 제어되는 프로세스 또는 하위 노드의 추상화 수준에서의 환경에 대한 모델을 제공하는 로컬 상태이다.
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.

 같이 보기 
 지휘 계통, 계층적 권력 구조
 계층적 조직, 계층적 조직 구조

 각주 

 더 읽어보기 
 

 

 

 

 

 외부 링크 
 The RCS (Realtime Control System) Library
 Texai 알버스 계층 제어 시스템을 사용하여 인공지능을 생성하는 오픈 소스 프로젝트

분류:인공지능
분류:제어이론
분류:제어공학
우지군

frame|교토부 우지군의 위치 (하늘색: 후에 다른 군에서 편입된 구역)
우지군()은 일본 교토부(야마시로국)에 있던 군이다.

 군역 
1879년 행정 구역으로 발족 당시의 군역은 아래 구역에 해당한다.

 교토시
 후시미구의 일부
 야마시나구 전역
 우지시의 일부

 역사 
frame|1.야마시나촌 2.다이고촌 3.가사토리촌 4.우지촌 (보라: 교토시, 분홍: 우지시)
 1879년 4월 10일 - 군구정촌 편제법이 교토부에서 시행됨에 따라, 행정 구역으로서의 우지군(宇治郡)이 발족.
 1889년 4월 1일 - 정촌제 시행으로, 아래의 정촌이 발족.(4촌)
 야마시나촌(山科村): 현 교토시 야마시나구
 다이고촌(醍醐村): 현 교토시 후시미구
 가사토리촌 (笠取村): 현 우지시
 우지촌 (宇治村): 현 우지시
 1899년 7월 1일 - 군제 시행.
 1926년 10월 16일 - 야마시나촌이 정제 시행으로 야마시나정(山科町)이 됨.(1정 3촌)
 1931년 4월 1일
 야마시나정이 교토시에 편입.히가시야마구의 일부이 됨.
 다이고촌이 교토시에 편입. 당일 발족한 후시미구의 일부이 됨.(2촌)
 1942년
 4월 1일 - 가사토리촌·우지촌이 합병하여, 히가시우지정 (東宇治町)이 발족.(1정)
 1951년 3월 1일 - 히가시우지정이 구세군 우지정, 마키시마촌, 오구라촌, 오쿠보촌과 합병하여 우지시 (宇治市)가 발족. 당일 우지군은 폐지됨.

 
분류:교토부의 폐지된 군
분류:야마시로국의 군
분류:히가시야마구의 역사
분류:후시미구의 역사
분류:야마시나구의 역사
분류:우지시의 역사
지능형 제어

지능형 제어(Intelligent control)는 신경망, 베이즈 확률론, 퍼지 논리, 기계 학습, 강화 학습, 진화 연산 및 유전 알고리즘과 같은 다양한 인공지능 컴퓨팅 접근 방식을 사용하는 제어 기술의 한 종류이다.

 개요 
지능형 제어는 다음과 같은 주요 하위 영역으로 나눌 수 있다:
 신경망 제어
 기계 학습 제어
 강화 학습
 베이즈 제어
 퍼지 제어
 뉴로-퍼지 제어
 전문가 시스템
 유전적 제어

지능적 행동의 새로운 모델이 생성되고 이를 지원하는 전산 방법이 개발됨에 따라 새로운 제어 기술이 지속적으로 만들어지고 있다.

 신경망 제어기 
신경망은 거의 모든 과학 기술 분야의 문제를 해결하는 데 사용되어 왔다. 신경망 제어는 기본적으로 두 가지 단계를 포함한다:

 시스템 식별
 제어

비선형, 연속적이고 미분 가능한 활성화 함수를 가진 피드포워드 네트워크는 보편적 근사 능력을 가지고 있음이 밝혀졌다. 순환 네트워크 또한 시스템 식별에 사용되었다. 주어진 입출력 데이터 쌍 세트에서 시스템 식별은 이 데이터 쌍들 간의 매핑을 형성하는 것을 목표로 한다. 이러한 네트워크는 시스템의 동역학을 포착해야 한다. 제어 부분에서는 심층 강화 학습이 복잡한 시스템을 제어하는 능력을 보여주었다.

 베이즈 제어기 
베이즈 확률론은 많은 고급 제어 시스템에서 일반적으로 사용되는 여러 알고리즘을 만들어냈으며, 제어기에서 사용되는 일부 변수의 상태 공간 추정량 역할을 한다.

칼만 필터와 파티클 필터는 인기 있는 베이즈 제어 구성 요소의 두 가지 예이다. 제어기 설계에 대한 베이즈 접근 방식은 제어되는 시스템에서 사용 가능한 센서 측정값과 상태 변수를 연결하는 수학적 관계인 소위 시스템 모델 및 측정 모델을 도출하는 데 중요한 노력이 필요하다. 이러한 측면에서, 이는 시스템 이론적 접근 방식과 제어 설계와 매우 밀접하게 관련되어 있다.

 같이 보기 
 행동 선택
 인공지능 효과
 인공지능 응용
 인공지능 시스템 통합
 함수 근사
 하이브리드 인텔리전트 시스템

 목록
 신기술 목록
 인공지능의 개요

 각주 

 

 

 더 읽어보기 
 제프리 T. 스푸너, 만프레디 마지오레, 라울 오르도네즈, 케빈 M. 파시노, Stable Adaptive Control and Estimation for Nonlinear Systems: Neural and Fuzzy Approximator Techniques, John Wiley & Sons, NY;
 
 

분류:인공지능
분류:제어이론
야마시나정

야마시나정()은 일본 교토부 우지군에 설치되었던 정이다. 현재의 교토시 야마시나구에 해당한다.

 역사 
 1889년 4월 1일 - 정촌제 시행에 따라 우지군 야마시나촌(山科村)이 발족.
 1926년 10월 16일 - 야마시나촌이 정제 시행으로 야마시나정(山科町)이 됨.
 1931년 4월 1일 - 야마시나정이 교토시에 편입, 히가시야마구의 일부가 됨.
 1976년 10월 1일 - 히가시야마구에서 구 야마시나정 지역이 분리되어 야마시나구(山科区)가 됨.

 참고 문헌 
 角川日本地名大辞典編纂委員会, 『角川日本地名大辞典 26 京都府』1982, 角川書店

분류:교토부의 폐지된 시정촌
분류:우지군
분류:야마시나구의 역사
우지촌 (교토부)

우지촌()은 일본 교토부 우지군에 설치되었던 촌이다. 현재의 우지시의 일부에 해당한다.

 참고 문헌 
 角川日本地名大辞典編纂委員会, 『角川日本地名大辞典 26 京都府』1982, 角川書店

분류:교토부의 폐지된 시정촌
분류:우지군
분류:우지시의 역사
릴리스 관리

섬네일|소프트웨어 개발의 여러 단계에서 버전의 일반적인 이름
릴리스 관리(Release management)는 소프트웨어 빌드를 여러 단계와 환경에서 관리, 계획, 스케줄링 및 제어하는 프로세스이다. 여기에는 소프트웨어 릴리스를 테스트하고 배포하는 것이 포함된다.

프로세스와의 관계

애자일 소프트웨어 개발을 채택한 조직들은 훨씬 더 많은 양의 릴리스를 생산하고 있다. 애자일 개발의 인기가 높아지면서 지속적 전달로 알려진 새로운 소프트웨어 릴리스 접근 방식이 소프트웨어가 개발에서 릴리스로 전환되는 방식에 영향을 미치기 시작했다. 지속적 전달과 데브옵스의 한 가지 목표는 더 안정적인 애플리케이션을 더 빠르고 자주 릴리스하는 것이다. 애플리케이션이 "빌드"를 거쳐 다양한 환경에서 "릴리스"로 프로덕션에 이르는 과정은 지속적 전달 파이프라인의 일부이다. 릴리스 관리자들은 작업을 더 빠르고 안정적이며 반복 가능하게 자동화하여 지속적 전달 프로세스를 발전시키고 데브옵스 문화를 통합하는 데 도움이 되는 애플리케이션 릴리스 자동화 및 지속적 통합 도구를 활용하기 시작했다. 더 많은 소프트웨어 릴리스는 이러한 복잡한 애플리케이션 릴리스 프로세스를 실행하기 위한 릴리스 관리 및 자동화 도구에 대한 의존도를 높였다.

 ITIL/ITSM과의 관계 
IT 서비스 관리 패러다임, 특히 ITIL 프레임워크를 사용하여 IT 운영을 관리하는 조직에서는 릴리스 관리가 ITIL 개념 및 원칙의 지침을 받게 된다. 릴리스 관리와 관련된 몇 가지 공식적인 ITIL 프로세스가 있으며, 주로 릴리스 및 배포 관리 프로세스는 "릴리스를 테스트 및 라이브 환경으로 이동하는 것을 계획, 스케줄링 및 제어하는 것을 목표로 한다." 그리고 변경 활성화 프로세스이다. ITIL 조직에서는 애자일 개발 환경보다 릴리스가 덜 빈번한 경향이 있다. 릴리스 프로세스는 IT 운영팀이 IT 서비스 관리 티켓 시스템을 사용하여 관리하며, 릴리스 프로세스 자동화에 대한 초점은 덜하다.

 각주 

 외부 링크 

 "Current Trends in Release Engineering 2016" - 소프트웨어 구성 연구 그룹, RWTH 아헨, 독일의 학술 과정 

 ITIL 프레임워크의 릴리스 및 배포 관리

분류:소프트웨어 프로젝트 관리
분류:버전 관리
특이점 연구

특이점 연구(singularity studies)는 기술적 특이점의 아이디어를 탐구하는 학제 간 연구 분야이다. 기술적 특이점은 인공지능이 인간 지능을 넘어설 수 있는 가설적인 시점으로, 인공지능(AI), 로봇공학 및 기타 기술과 과학에 의해 달성될 수 있으며, 그 사회적 영향도 함께 다룬다.

이 학문 분야에서는 정보과학, 로봇공학, 사회 정보학, 경제학, 철학, 윤리학 등 광범위한 영역에 걸쳐 연구가 진행된다. 특이점 연구의 주요 목표는 AI의 폭발적인 진화와 함께 발생하는 사회 시스템의 변화, 그리고 이러한 변화가 인간의 관점, 윤리 및 법률 시스템에 미칠 영향을 통합적으로 이해하는 것이다.

역사
기술적 특이점에 대한 학술 연구는 1990년대 초부터 컴퓨터 과학, 철학, 사회학, 법 분야에서 나타났다.

지능 폭발에 대한 초기 논의는 1993년 공상 과학 작가 버너 빈지에 의해 대중화되었고, 이후 미래학자 레이 커즈와일에 의해 체계화되었다. 2010년대부터 옥스퍼드, 스탠퍼드, 게이오와 같은 대학들이 전담 프로그램을 설립했으며, 피어 리뷰 저널들은 시나리오 분석 및 정책 연구를 발표하기 시작했다. 현재 진행 중인 논쟁들은 특이점 시나리오의 예측 가치에 의문을 제기하고 기술에 대한 결정론적 관점에 대해 경고한다.

 연구의 특징 
특이점 연구는 단순한 미래 예측을 넘어 바람직한 미래를 선제적으로 설계하고 창조하기 위한 지적 기반을 제공한다. 이 분야의 주요 연구 주제는 다음과 같다.
 AI 윤리;
 기술의 사회적 함의;
 인간과 AI의 조화로운 공존 가능성;
 AI와의 소통; 및
 사회 시스템의 재설계.
 기술자 및 학자 
 버너 빈지: 1993년 특이점 개념을 제창하여 학계와 공상과학 분야에 막대한 영향을 미쳤다.
 레이 커즈와일: 2005년 저서 특이점이 온다에서 2045년경 기술적 특이점의 도래를 예측했다.
 닉 보스트롬: 초지능 및 AI가 제기하는 위험에 대한 철학적 성찰을 제공했다. 그는 현재 해체된 옥스퍼드 대학교 미래 인류 연구소의 설립 이사이다.
 일본 
 사사노 겐토: 사회 정보학자, AI 교육자, 발명가. 그는 일본 특이점 연구회 회장이다.
 도전과 전망 
특이점 연구는 학문 분야로서 여전히 발전 중이며, 이론 체계화, 연구 방법론, 교육 커리큘럼과 관련하여 해결되지 않은 많은 과제가 남아 있다. 그럼에도 불구하고, 기술 및 사회 변화가 가속화되는 현대 시대에 학제 간 접근 방식은 중요성이 커지고 있으며, 학술 연구, 기업 간 협력 및 정책 기획 분야에서 많은 주목을 받고 있다.

 같이 보기 

 
 
 
 

 각주 

더 읽어보기
 
 
 
 마커스, 게리, "내가 인간인가?: 연구자들은 인공지능을 자연적인 것과 구별하는 새로운 방법이 필요하다", 사이언티픽 아메리칸, Vol. 316, No. 3 (2017년 3월), pp. 58–63. 여러 가지 인공지능 효능 테스트가 필요한데, "운동 능력을 테스트하는 단일 테스트가 없듯이, 지능에 대한 궁극적인 테스트는 하나일 수 없기" 때문이다. 그러한 테스트 중 하나인 "건축 챌린지"는 인식과 물리적 행동을 테스트할 것이다—"원래 튜링 검사에서는 완전히 빠져 있던 지능적 행동의 두 가지 중요한 요소"이다. 또 다른 제안은 기계에 학생들이 치는 과학 및 기타 분야의 동일한 표준화된 테스트를 제공하는 것이었다. 인공지능에 대한 지금까지 극복할 수 없는 난관은 신뢰할 수 있는 중의성 해소 능력 부족이다. "[사람들이 생성하는] 사실상 모든 문장은 종종 여러 면에서 모호하다." 한 가지 두드러진 예는 "대명사 중의성 문제"로 알려져 있는데, 기계는 문장의 대명사—"그", "그녀" 또는 "그것"과 같은—가 누구 또는 무엇을 가리키는지 판단할 방법이 없다.
 외부 링크 
 
 
 지능 폭발 FAQ - Machine Intelligence Research Institute
 다가오는 기술적 특이점: 탈인간 시대에 살아남는 방법 (버너 빈지 웹사이트, 2019년 7월 검색)

분류:철학
분류:학문 분야
분류:기술
분류:인공지능
분류:학문