인공 지능의 한계를 주장한 드레퍼스 교수의 opinion에 대한 반론 및 인공지능의 응용
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작성일 23-01-22 20:11
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신경망의입출력 데이터는 서로 다른 형태를 취할 수 있으며 신경망에서 계산되는 정보 형태는 뉴런 레벨에서의 활성화된 상태들이다. 하나 또는 그 이상의 소스로부터 입력을 받아들인다.
먼저 인공 지능의 결점 중 생물학적 측면의 결점인 뇌와 컴퓨터의 기본적으로 구조가 차이가 난다고 하였다. 결국 이것은 뇌가 신경망에 의해서 정보를 처리하는 것과 같…(To be continued )
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다. 신경망 컴퓨터에 있어서 정보처리의 체계는 사실상 신경망과 관련된 미분방정식의 시스템을 수행하도록 설계되어 있따 더군다나 신경망 컴퓨터의 구조를 스스로 조직화하는 능력은 병렬구조를 이용하여 어떤 특정한 문제들을 풀기 위한 중요한 특성(特性)이라 할 수 있따
신경망 컴퓨터는 어떠한 분야에서 쓰이든지를 막론하고 기본적으로 그림에서 보시는 바와 같이 구성되어야 한다.
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저는 이것에 상대하여 반론을 제기하고자 합니다. 하지만 이것은 신경망 컴퓨터의 등작으로 해결을 할 수 있다고 생각한다. 여기서 신경망 컴퓨터란 신경망을 작동하도록 최적화된 새로운 클래스의 컴퓨터라고 할 수 있따 이것의 구조는 대규모의 병렬성처리성을 이용하지만 계산을 위한 알고리즘도 중요한 의미를 지닌다.
