- 인공지능의 최종 목표는 인간을 기계로 이해하는 데 있다?
- 인공지능은 신체에서 이탈하여 정신을 유지할 수 있는 불멸을 제시한다?
- 인공지능의 기계장치는 인간의 초인적 뇌 지능을 능가할 수 있다?
- 1960년대 인지심리학자는 심리학을 컴퓨터 프로그램의 한 형태로 생각했다?
- 인공지능의 근본 문제는 철학적 심신론에서 시작되었다?
- 공상과학 소설과 만화가 인공지능의 이론적 발전을 앞당겼다?
- 인공지능은 언어, 기억력, 계산, 추론, 감정의 인지 과정을 수행한다?
- 튜링 기계의 계산 이론은 인공지능의 뉴런 이론과 밀접하다?
- 체스 같은 게임 플레이에서 인공지능이 이기는 이유는 무엇일까?
- 미래에 인공지능의 뇌는 과연 생각하는 기계가 될 수 있을까?
이 책은 인공지능의 정의는 물론, 인공지능이 형성하는 역사적 과정에서 과학적으로 시도했던 것과 실패했던 것부터, 인공지능의 과거, 현재 그리고 미래에 대한 전망, 인공지능 시스템이 어떻게 작동하거나 구축되는지, 인공지능의 철학적 이론과 과학적 현실가능성에 대한 이론과 실제, 그리고 문제점까지 인공지능에 대한 모든 것을 시각적 예와 함께 알기 쉽게 풀어냈다.
Contents
인공지능
인공지능 문제의 정의
에이전트란 무엇인가?
경험적 과학으로서의 인공지능
이질적 인공지능 공학
인공지능 문제 해결
한계를 내포한 야망
인공지능을 극한까지 몰고 가기 : 불멸과 트랜스휴머니즘
초인적 지능
인접 학문 분야
인공지능과 심리학
인지심리학
인지과학
인공지능과 철학
심신 문제
존재론과 해석학
긍정적 출발
낙관주의와 대담한 주장
지능과 인지
생명체의 모방
복잡한 행동
엘시는 지능을 가졌는가?
영리한 한스 : 경고성 이야기
언어, 인지 및 환경
인공지능 문제와 관련된 두 조류
인공지능의 핵심 신조 : 인지주의
계산이란 무엇인가?
튜링 기계
컴퓨터 장치로서의 두뇌
계산과 인지주의
기계 두뇌
기능주의자의 뇌와 정신의 분리
물리적 기호 체계 가설
지능적 행동 이론
기계가 정말 생각할 수 있을까?
튜링 테스트
뢰브너 상
튜링 테스트의 문제
기계 내부 : 존 설의 중국어 방
존설의 중국어 방
설에 대한 대답
복잡성 이론 적용
이해 작용은 창발성인가?
올바른 재료로 만든 기계
인공지능과 이원론
인공뇌 실험
로저 펜로즈의 양자 효과
펜로즈와 괴델의 정리
양자 중력과 의식
인공지능은 정말로 생각하는 기계에 대한 것일까?
지향성 문제 해결
인지론자의 관점 탐색
엘시를 넘어서
인지 모델링
모델은 설명이 아니다
선충
진정한 행동의 이해
묘사 수준 줄이기
문제 단순화
분해 및 단순화
모듈 기반
마이크로 월드
초기 성공 : 게임
자체 개선 프로그램
내부적으로 게임 구현하기
무차별 대입 ‘검색 공간’ 탐색
무한한 체스 공간
직관 활용
딥 블루
진척 부족
기계 지식 제공
논리와 사고
CYC 프로젝트와 취약점
CYC 프로젝트가 성공할 수 있을까?
인지 로봇 : 쉐이키
쉐이키의 환경
감지-모델-계획-실행
계획의 제한
신형 쉐이키
쉐이키의 한계
연결주의자의 입장
생물학적 영향
신경 계산
신경망
신경망의 해부학
생물학적 신뢰성
병렬 분산 처리
병렬 대 직렬 계산
강건성 및 점진적 성능 저하
머신러닝과 연결주의
신경망 학습
국소 표상
분산 표상
복합 활동
분산 표상 해석
보완적 접근법
신경망이 생각할 수 있을까?
중국 체육관
기호 접지 문제
기호 접지
순환에서 벗어나기
인공지능의 소멸?
새로운 인공지능
마이크로 월드는 일상 세계와 다르다
전통적인 인공지능의 문제점
진화에 근거한 새로운 주장
생물학으로부터의 논쟁
비인지적 행동
철학으로부터의 논거
형식주의에 반대하다
육체를 떠난 지능은 없다
새로운 인공지능
행동 기반 로봇 공학
설계 단위로서의 행동
장기스 로봇
설계된 행동
에이전트 집합
토킹 헤드 실험
객체 분류
이름붙이기 게임
객체 분류
피드백 과장
인지 로봇의 자기조직화
미래
가까운 미래
더 가까운 미래
소니 드림 로봇
노래하고 춤추고
SDR은 심각한 로봇이다
미래 가능성
모라벡의 예측
인공지능 : 새로운 종류의 진화?
생물학 없는 진화
예측
기계화된 인지
미래를 향한 길
Author
헨리 브라이튼,하워드 셀리나,정용찬
학문적 영역과 비즈니스 영역에서 머신러닝에 관한 연구를 수행했다. 최근 들어 그는 다중 에이전트 집단의 언어 진화를 모델링하기 위해 머신러닝 기술을 사용하는 언어의 진화 문제에 연구의 초점을 맞추고 있다.
학문적 영역과 비즈니스 영역에서 머신러닝에 관한 연구를 수행했다. 최근 들어 그는 다중 에이전트 집단의 언어 진화를 모델링하기 위해 머신러닝 기술을 사용하는 언어의 진화 문제에 연구의 초점을 맞추고 있다.