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이 논문의 연구 히스토리 (7)

초록·키워드

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정확하고 빠르고 강건하게 이동하는 모빌리티 인공지능(MAI) 구현을 위해서 체화된 인공지능(EAI)은 고전적 인공지능의 한계를 극복할 것을 주장하지만, 그 자신의 고유한 난점들에 직면해 있다. 그러한 난점의 주요 원인 중 하나는 EAI를 규정하는 “상황 속에서 환경과의 역동적인 실시간 상호작용”이 지니는 의미가 불명료한 데에도 있다. 이 문제를 고찰하면서 본 논문은 세 가지를 제안하고자 한다. 첫째, ‘상황’을 “과제유관 맥락”으로, ‘환경’을 “과제무관 맥락”으로 구분하여 정의할 것을 제안한다. 둘째, 이러한 구별에 기초하여 EAI가 해결해야할 두 가지 목표(1. ‘상황’에서 정확·신속·강건하게 이동하는 AI 구현 및 2. ‘환경’에 적응하여 학습·발달·진화하는 AI 구현)를 분명히 구분하고, 상황과 환경에 대한 현상학적 분석에 기초하여 목표 2의 달성이 목표 1의 달성의 토대임을 확인할 것을 제안한다. 셋째, 두 목표의 해결 모두 키네스테시스에 기초해야 함을 제안한다.

Embodied artificial intelligence, expecially Mobility AI, focuses, beyond the boundaries of so-called classical AI, on the embodiment to enact exact, fast and robust movements, but faces its own unique challenges. One of the major causes of such difficulties is the unclear meaning of “dynamic, real-time interaction with the environment in the situation” that defines the EAI. In this paper, I propose to define situation as the “task-relevant context” and environment as the “task-irrelevant context.” Based on this distinction, we will identify two challenges that EAI needs to address: 1) to implement AI that acts correctly, quickly, and robustly in a situation, and 2) to implement AI that develops and evolves adapting to the environment. Based on the phenomenological analysis of the environment and situation, this paper will argue that the achievement of the goal 2) is the basis for achieving the goal 1) and that achievements of both goals should be based on kinaestheses.

목차

【요약문】
1. 들어가며
2. 체화된 인공지능의 두 가지 목표
3. 3세대 인지과학에서 상황과 환경
4. 상황에 대한 현상학적 고찰: 키네스테시스를 중심으로
5. 환경에 대한 현상학적 고찰: 키네스테시스 습관성을 중심으로
6. 상황/환경 구분의 의의: 프레임 문제와 관련하여
참고문헌
〈Abstract〉

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