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구성주의적 정보 철학의 관점에서 본 근대와 그 이후의 주체 개념
박충식,김형주 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2022 인공지능인문학연구 Vol.12 No.-
이 글은 구성주의적 정보 철학의 관점에서 ‘주체’의 개념사 구성을 시도해 보고 그 구성요소에 대한 평가를 내림으로써 구성주의적 정보 철학의 특성의 한 면을 간접적으로 구체화하는 것을 목표로 한다. 구성주의의 핵심은 모든 지식은 구성적이라는 것으로 그 배경에는 세계 내 경험적 존재자는 주관적 관점에서 그가 경험한 사태를 구성하여 지식화, 정보화한다는 전제가 놓여있다. 한편 정보 철학은 정보 자체의 의미와 이와 관련된 원리와 개념에 대한 메타적인 분석과 설명을 제시하는 것이라 할 수 있다. 이러한 이해 위에서 박충식은 구성적 정보 철학(2018)이라는 개념을 만들어 이를 구성주의적 관점의 정보 철학으로 정의한다. 이 글은 이를 구성주의적 정보철학으로 고쳐 기술할 것이다. 이 이론에 따르면 자기 생산적 정보처리체계는 그것이 놓여진 환경에서 자신의 존재를 지속하기 위해 정보를 구성하는 기능적인 계산 모델이다. 구성주의적 정보 철학 관점에서는 보면 철학적 개념으로서의 ‘주체’는 단순히 만들어진 개념에 불과하다. 이 글은 구성주의적 정보 철학의 관점에서 데카르트부터 루만에 이르는 서양 지성사의 주체 개념을 구성해 보고, 각 장면을 구성하는 이론을 평가한다.
박충식 한국과학철학회 2018 과학철학 Vol.21 No.3
구성적 정보 철학적 관점에서 ‘성찰하는 정보 행위자’는 허용된 범위 내에서 자신의 정보처리 과정을 관찰할 수 있는 행위자이므로 상황을 감지하고 자신의 욕구나 목적에 따라 가능한 여러 행위들을 평가하고 선택할 수 있다. 정보 행위자가 자신의 세계 모델로부터 세계의 구조와 인과를 인지하게 되면 단순히 생존과 종족 번식과는 다른 새로운 욕구나 목적을 스스로 가지게 될 수 있다. 성찰하는 정보 행위자는 성찰을 통하여 공동체의 규범적 가치로 내면화하여 윤리적 정보 행위자가 될 수 있는 것이다. 성찰의 구조는 상태(목적을 포함하여)로 기술되고 성찰의 기능은 평가, 가설, 시뮬레이션, 최적화, 계획으로 이루어진다. 이러한 성찰의 계산적 모델은 윤리적 인공지능 로봇의 핵심적인 아이디어가 된다. From the Perspective of Constructive Philosophy of Information, because "reflective information agents" are capable of observing their information processing, they can perceive a situation, evaluate possible behaviors according to their own needs and purposes, and select one of them. Once information agents recognize the causal structure of the world from their model of the world, they may have another new needs and purposes beyond survival and breeding species. Information agents can be ethical by internalizing the normative values o f the community through their reflection. The structures of the reflection is described as the states (including goals) and the functions of it are composed of evaluation, hypothesis, simulation, optimization and planning. The computational model of this reflection is the core idea of a n ethical artificial intelligence robot.
인공지능 거버넌스로서의 소셜머신: 구성적 정보 철학 관점에서
박충식 동국대학교 영어권문화연구소 2019 영어권문화연구 Vol.12 No.3
There are many concerns in the world of artificial intelligence, but there are also many expectations. Many of these concerns and expectations can be said to be the problem of artificial intelligence itself, but also of humans surrounding it, which is intertwined with interests. These problems in the human community can only be solved through effective governance of artificial intelligence. Because artificial intelligence governance is a matter of communication among members after all, one can think of this information and communication technology called “social machine” as an active way to contribute to the coexistence of humans and humans and artificial intelligence. This study discusses the conceptual nature and principles of information, and the humanities and sociological implications of social machines for artificial intelligence governance on the basis of the philosophy of information with themes of mechanics, utilization and science. In particular, the constructivism-based philosophy of information provides a theoretical basis for promoting communication among members of society with the concept of Valera's autopoiesis and Luhmann's social systems in artificial intelligence governance.
박충식,조재현,김광백,Park, Choong-Shik,Cho, Jae-Hyun,Kim, Kwang-Baek 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.7
기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 XOR과 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지 소속 함수(Fuzzy Membership Function)를 적용하여 단층 구조로 XOR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입 한 개선된 델타규칙을 적용함으로써 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 XOR 문제와 패턴 분류에 적용하여 Epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다. Even if the linearly separable patterns can be classified by the conventional single layer perceptron, the non-linear problems such as XOR can not be classified by it. A fuzzy single layer perceptron can solve the conventional XOR problems by applying fuzzy membership functions. However, in the fuzzy single layer perception, there are a couple disadvantages which are a decision boundary is sometimes vibrating and a convergence may be extremely lowered according to the scopes of the initial values and learning rates. In this paper, for these reasons, we proposed an enhanced fuzzy single layer perceptron algorithm that can prevent from vibration the decision boundary by introducing a bias term and can also reduce the learn time by applying the modified delta rule which include the learning rates and the momentum concept and applying the new linear activation function. Consequently, the simulation results of the XOR and pattern classification problems presented that the proposed method provided the shorter learning time and better convergence than the conventional fuzzy single layer perceptron.