행사안내 2024년도 1학기 해외연사 초청 세미나 개최
본문
강의 제목 Generalization in People and Machines
강의 내용 인간의 일반화 능력은 어떻게 작동할까요? 이번 강연에서는 일반화 능력의 두 가지 원천을 살펴보겠습니다.
첫 번째는 질적 표현(qualitative representations)입니다. 이는 상세한 정성적 모델보다도 인과적이나 공간적인 모델을 인지하기 더 쉽게끔 합니다. 이를 정량적 모델이 존재하지 않는 시점에 현상을 모델링하는 데 질적 표현이 사용되는 것을 통해 설명하겠습니다.
두 번째는 유추입니다. 유추 과정은 일련의 예시에서 공통점을 파악함으로써 일반화를 구축하는 수단을 제공합니다. 매칭, 검색, 일반화에 대한 인지 모델로 구성된 유추 스택이 어떻게 작동하는지, 그리고 인지 시뮬레이션 및 성능 중심 AI 시스템에 어떻게 사용되었는지에 대해 논의하겠습니다. 마지막으로, 지식의 연속성 가설에 대해서도 논의합니다. 이 가설은 지식이 구체적으로 시작되어 단계적으로 점진적이고 부분적으로 추상화된다는 이론입니다.
두 번째는 유추입니다. 유추 과정은 일련의 예시에서 공통점을 파악함으로써 일반화를 구축하는 수단을 제공합니다. 매칭, 검색, 일반화에 대한 인지 모델로 구성된 유추 스택이 어떻게 작동하는지, 그리고 인지 시뮬레이션 및 성능 중심 AI 시스템에 어떻게 사용되었는지에 대해 논의하겠습니다. 마지막으로, 지식의 연속성 가설에 대해서도 논의합니다. 이 가설은 지식이 구체적으로 시작되어 단계적으로 점진적이고 부분적으로 추상화된다는 이론입니다.
일시 2024. 7. 31. (수) 16:00
장소 942동 2층 메이커스페이스 및 온라인 (AI연구원 YouTube 채널을 통하여 생중계)
강의 대상 AI연구원 겸무교수 및 학내 구성원, 사전 신청한 외부 참석자
연사 Kenneth D. Forbus 미국 노스웨스턴 대학교 컴퓨터 공학 및 교육학 교수
강연자 소개 Kenneth D. Forbus 교수는 MIT에서 컴퓨터 공학 학사와 석사, 인공지능학 박사를 취득했습니다. 이후 일리노이 주립대학 컴퓨터 공학과 조교수를 거쳐 현재 노스웨스턴 대학교 컴퓨터 공학부 및 교육 사회 정책학부 교수로 재직 중입니다. OECD/NASEM(전미 과학 공학 의학 한림원) AI 미래학 연구에 기술 자문을 맡고 있으며 동국대학교 AI 대학원 과정 고문으로도 활동하고 있습니다. 주 연구 분야는 질적 추론, 유추 및 학습, 공간적 추론, 스케치 이해, 자연어 이해, 인지 구조, 추론 시스템 설계, 지능형 교육 소프트웨어, 대화형 엔터테인먼트에서의 AI입니다. 그는 American Association for the Advancement of Science 및 다른 저명한 학회의 석학회원이기도 합니다. 인지과학학회 학회장으로서 Humboldt Research Award를 수상했습니다.
본 세미나는 영어로 진행합니다.
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