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컴퓨터 사용에서 2차 인식

전문가 제언: ○ 이 글에서는 2차 인식을 인공지능(전산학)과 인지심리학 관점에서 개설하였다. 교육, 발달심리학에서 2차 인식 기술에 관한 연구가 많이 발전됐다. 2차 인식의 문제풀이 적용은 문제 식별, 표현, 진행계획, 해답평가 등을 효과적으로 사용하여 성능을 향상시킨다. 우수한 학습모델은 스스로 문제, 해답, 설명을 만들 수 있다.

○ Wilson과 Schooler 등은 자기반성이 성능을 저하시킴을 증명하여 2차 인식이 모든 분야에서 만병통치가 아님을 보였다. Metccalfe는 인식 작업이 인간의 실제성능을 과대계산, 오판한 사례를 조사했다. 자기반성은 경비를 생각하면 비효과적이다. 그러나 계산의 폭발을 피하려면 지기반성, 자기지식은 무시할 수 없다.

○ Minsky는 기계가 자신과 세상 질문에 답하기 위해서는 자기의 수행모델을 가져야한다고 했다. 논리 신뢰시스템은 지식기반과 추론기능으로 세상 질문에 답한다. McCarthy는 기계의 정신세계와 반성에 대하여 연구하여, 반성은 인간 수준 지능에 필수라고 했다.

○ 전문가시스템이 규칙리스트를 제공하여 결론을 설명함은 그 자신 추론의 반성으로 해석하여 2차 인식 적용이라 했다. Batali는 계획수립을 Meta-level 추론작용에 포함시켰다. DARPA는 LISP function을 추론하여 프로그램을 제어하는 self-adaptive software 시스템을 개발했다.

○ AI의 현 추세는 2차 추론을 통한 anytime 시스템의 제어다. 문제는 어렵고, 행위자는 성능향상을 위해 2차 추론을 해야 하고, 계산은 시간 제한적이다. 해답의 절대 기대 유용값 비교, dynamic program 기법, 내성학습 기법으로 2차 인식 문제의 정확한 해법을 제시했다.

○ 2차 인식은 다루기 어려우나, 지능시스템을 튼튼하고, 에러와 변화를 허용하는 의사결정시스템으로 만든다. 2차 인식적 탐색은 가장 효과적인 선택과 임무수행을 가능하게 하여, 새 것, 새 기준, 새 문제, 새 의사결정 방법 등을 만들 수 있게 한다. 그래서 우리는 과거 지능시스템의 한계를 넘는 능력을 가질 수 있을 것이다.

저자: Cox, MT
자료유형: 학술정보