Основные понятия
이 연구는 에피소드를 설명하고 인식하며 논리적 추론을 수행하기 위한 계산 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크는 관계형 데이터베이스와 그래프 데이터베이스로 구성되며, 행동과 참여자로 구성된 에피소드를 기록한다. 범주론에 기반한 연산을 통해 에피소드 간 비교와 연역적 추론, 이야기의 추상화 등이 가능하다.
Аннотация
이 연구는 인간과 유사하게 생각하지만 기계의 정확성과 엄밀성을 갖는 데이터베이스 기반 인공지능을 개발하는 것을 목표로 한다. 현재 페타바이트 규모의 데이터베이스 기술을 활용하여 신경망 기반 인공지능보다 더 많은 지식을 저장할 수 있다. 이 프레임워크는 인지언어학을 참고하여 설계되었으며, 다양한 인간 정신 활동을 모델링할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
에피소드는 "행동"과 "참여자"로 구성되며, 이들 간 인과관계를 나타내는 화살표로 연결된다. 범주론에 기반한 연산을 통해 에피소드 간 비교와 연역적 추론, 이야기의 추상화 등이 가능하다. 이 프레임워크는 인간의 인지 과정을 모방하여 설계되었으며, 논리 프로그래밍이나 신경망 기반 인공지능과는 다른 접근법을 취한다.
Статистика
행동은 참여자에 의해 수행된다.
행동과 참여자는 인과관계로 연결된다.
인과관계는 필요조건과 충분조건으로 구분된다.
에피소드는 범주론을 이용해 표현할 수 있다.
에피소드는 관계형 데이터베이스와 그래프 데이터베이스로 구현할 수 있다.
Цитаты
"행동은 주요 개체이다."
"행동과 참여자의 조합은 에피소드 설명의 기본 단위이다."
"인과관계는 인간 인지의 필수적인 부분이다."