수세기 동안 인간의 사고는 논리와 이성의 렌즈를 통해 이해되었습니다. 전통적으로 사람들은 논리와 공제를 사용하여 세상을 이해하는 합리적인 존재로 여겨졌습니다. 하지만, Geoffrey Hinton주요 인물 인공 지능 (AI),이 오랜 믿음에 도전합니다. 힌튼은 인간이 순전히 합리적이지 않고 오히려 유추 기계주로 세상을 이해하기 위해 유추에 의존합니다. 이 관점은 인간의 인식이 어떻게 작동하는지에 대한 우리의 이해를 변화시킵니다.
AI가 계속 발전함에 따라 힌튼의 이론은 점점 더 관련성이 높아집니다. 인간이 순수한 논리보다는 비유로 생각한다는 것을 인식함으로써 AI는 우리가 정보를 자연스럽게 처리하는 방법을 더 잘 모방하기 위해 개발 될 수 있습니다. 이 변화는 인간의 마음에 대한 우리의 이해를 바꿀뿐만 아니라 AI 발전의 미래와 일상 생활에서의 역할에 중요한 영향을 미칩니다.
힌튼의 비유 기계 이론 이해
Geoffrey Hinton의 비유 기계 이론은 인간인지에 대한 근본적인 재고를 제시합니다. 힌튼에 따르면, 인간의 두뇌는 주로 엄격한 논리 나 추론을 통해서가 아니라 유추를 통해 작동합니다. 공식적인 공제에 의존하는 대신, 인간은 과거의 경험에서 패턴을 인식하고 새로운 상황에 적용함으로써 세상을 탐색합니다. 이 비유 기반 사고는 의사 결정, 문제 해결 및 창의성을 포함한 많은인지 과정의 기초입니다. 추론은 역할을하는 반면, 수학적 문제와 같이 정밀도가 필요할 때만 작동하는 2 차 프로세스입니다.
신경 과학적 연구는이 이론을 뒷받침하여 뇌의 구조가 순수한 논리적 처리의 중심이 아니라 패턴을 인식하고 유추를 그리는 데 최적화되어 있음을 보여줍니다. 기능적 자기 공명 영상 (FMRI) 연구에 따르면 사람들이 비유 또는 패턴 인식과 관련된 작업에 참여할 때 기억 및 연관 사고와 관련된 뇌 영역이 활성화되어 있음을 보여줍니다. 유사성 사고는 인간이 친숙한 패턴을 인식하여 새로운 환경에 신속하게 적응하여 빠른 의사 결정을 돕기 때문에 진화론 적 관점에서 의미가 있습니다.
힌튼의 이론은 인간의 사고의 중심 과정으로 논리와 추론을 오랫동안 강조한 전통적인인지 모델과 대조한다. 20 세기 동안 과학자들은 뇌를 연역적 추론을 적용하여 결론을 도출하는 프로세서로 뇌를 보았습니다. 이 관점은 인간 사고의 창의성, 유연성 및 유동성을 설명하지 않았습니다. 반면에 힌튼의 비유 기계 이론은 세상을 이해하는 우리의 주요 방법은 광범위한 경험에서 유추를 이끌어내는 것과 관련이 있다고 주장합니다. 추론은 중요하지만 수학 또는 문제 해결과 같은 특정 상황에서만 이차적이며 만 역할을합니다.
이러한인지에 대한 재고는 20 세기 초의 정신 분석이 미치는 혁명적 영향과 다릅니다. 정신 분석이 인간 행동을 유발하는 무의식적 동기를 발견 한 것처럼, Hinton의 비유 기계 이론은 마음이 유사성을 통해 정보를 처리하는 방법을 밝힙니다. 그것은 인간 지능이 주로 합리적이라는 생각에 도전하며, 대신 우리 주변의 세계를 이해하기 위해 유추를 사용하여 패턴 기반 사상가임을 시사합니다.
유사성 사고가 AI 개발을 형성하는 방법
Geoffrey Hinton의 비유 기계 이론은 인간의 인식에 대한 우리의 이해를 재구성 할뿐만 아니라 AI의 발전에도 깊은 영향을 미칩니다. 특히 현대 AI 시스템 대형 언어 모델 (LLMS) GPT-4와 마찬가지로 문제 해결에 대한 인간과 같은 접근 방식을 채택하기 시작했습니다. 이 시스템은 이제 논리에만 의존하지 않고 이제 방대한 양의 데이터를 사용하여 패턴을 인식하고 유사성을 적용하여 인간의 생각을 밀접하게 모방합니다. 이 방법은 AI가 자연어 이해와 같은 복잡한 작업을 처리하고 이미지 인식 Hinton이 묘사하는 비유 기반 사고와 일치하는 방식으로.
기술이 발전함에 따라 인간의 사고와 AI 학습 사이의 연관성이 커지고 있습니다. 초기 AI 모델은 논리적 패턴에 따라 출력을 생성하는 엄격한 규칙 기반 알고리즘을 기반으로 구축되었습니다. 그러나 GPT-4와 같은 오늘날의 AI 시스템은 인간이 과거의 경험을 사용하여 새로운 상황을 이해하는 방법과 마찬가지로 패턴을 식별하고 유추를 그리는 것으로 작동합니다. 이러한 접근 방식의 변화는 AI가 논리적 공제, 행동 및 결정이 아니라 유사한 인간과 같은 추론에 더 가깝게 나타납니다.
AI 시스템의 지속적인 발전으로 Hinton의 작업은 미래의 AI 아키텍처의 방향에 영향을 미치고 있습니다. 그의 연구, 특히 Glom (글로벌 선형 및 출력 모델) Project, AI가 유사성 추론을보다 깊이 통합하도록 설계 할 수있는 방법을 모색하고 있습니다. 목표는 다양한 아이디어와 경험에 대한 연결을 만들 때 인간이하는 것처럼 직관적으로 생각할 수있는 시스템을 개발하는 것입니다. 이로 인해 문제를 해결할뿐만 아니라 인간의인지 과정을 반영하는 방식으로보다 적응할 수 있고 유연한 AI가 발생할 수 있습니다.
유추 기반 인식의 철학적, 사회적 의미
Geoffrey Hinton의 비유 기계 이론이 주목을받는 것처럼, 그것은 심오한 철학적, 사회적 영향을 가져옵니다. 힌튼의 이론은 인간의 인식이 주로 합리적이며 논리에 근거한다는 오랜 믿음에 도전한다. 대신, 인간은 패턴과 연관성을 사용하여 세상을 탐색하는 근본적인 유추 기계임을 시사합니다. 이러한 이해의 변화는 전통적으로 합리적 사고를 강조한 철학, 심리학 및 교육과 같은 분야를 재구성 할 수 있습니다. 창의성이 단순히 아이디어의 새로운 조합의 결과 일뿐 만 아니라 다른 영역 사이의 유사성을 만드는 능력이라고 가정합니다. 이 경우 창의성과 혁신 기능에 대한 새로운 관점을 얻을 수 있습니다.
이 실현은 교육에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 인간이 주로 비유 적 사고에 의존한다면, 교육 시스템은 순수한 논리적 추론에 덜 집중하고 패턴을 인식하고 다른 분야에 걸쳐 연결하는 학생들의 능력을 향상시켜 조정해야 할 수도 있습니다. 이 접근법은 경작 할 것입니다 생산적인 직관학생들이 새롭고 복잡한 상황에 비유를 적용하여 문제를 해결하도록 돕고 궁극적으로 창의성과 문제 해결 기술을 향상시킵니다.
AI 시스템이 발전함에 따라 비유 기반 추론을 채택함으로써 인간인지를 반영 할 가능성이 증가하고 있습니다. AI 시스템이 인간과 유사한 방식으로 유사성을 인식하고 적용하는 능력을 개발하면 의사 결정에 접근하는 방법을 변화시킬 수 있습니다. 그러나이 발전은 중요한 윤리적 고려 사항을 제공합니다. AI가 유추를 그리는 데있어 인적 능력을 능가 할 수 있으므로 의사 결정 과정에서의 역할에 대한 의문이 생길 것입니다. 이러한 시스템이 인간의 감독과 함께 책임감있게 사용되도록 보장하는 것은 오용 또는 의도하지 않은 결과를 방지하는 데 중요합니다.
Geoffrey Hinton의 비유 기계 이론은 인간인지에 대한 매혹적인 새로운 관점을 제시하지만 일부 우려 사항을 해결해야합니다. 하나의 관심사 중국 방 논쟁은 AI가 패턴을 인식하고 유사 할 수 있지만 그 뒤에있는 의미를 진정으로 이해하지 못할 수도 있다는 것입니다. 이것은 AI가 달성 할 수있는 이해의 깊이에 대한 의문을 제기합니다.
또한, 유추 기반 사고에 대한 의존은 정확한 논리적 추론이 필수적인 수학이나 물리학과 같은 분야에서는 효과적이지 않을 수 있습니다. 또한 유추가 어떻게 만들어지는 지에 대한 문화적 차이가 다른 맥락에서 힌튼 이론의 보편적 적용을 제한 할 수 있다는 우려도있다.
결론
Geoffrey Hinton의 비유 기계 이론은 인간인지에 대한 획기적인 관점을 제공하여 우리의 마음이 순수한 논리보다 유사성에 더 의존하는 방법을 강조합니다. 이것은 인간 지능에 대한 연구를 재구성 할뿐만 아니라 AI 개발을위한 새로운 가능성을 열어줍니다.
인간 유추 기반 추론을 모방하는 AI 시스템을 설계함으로써보다 자연스럽고 직관적 인 방식으로 정보를 처리하는 기계를 만들 수 있습니다. 그러나 AI 가이 접근법을 채택하기 위해 진화함에 따라 인간의 감독을 보장하고 AI의 이해 깊이에 대한 우려를 해결하는 것과 같은 중요한 윤리적이고 실질적인 고려 사항이 있습니다. 궁극적 으로이 새로운 사고 모델을 수용하면 창의성, 학습 및 AI의 미래를 재정의하여 더 똑똑하고 적응 가능한 기술을 촉진 할 수 있습니다.
게시물 Beyond Logic : Geoffrey Hinton의 비유 기계 이론으로 인간의 생각을 다시 생각합니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.