마음의 탄생(챕터 7)

1. 디지털신피질도 생물학적 신피질과 마찬가지로 새로운 기술을 배우기 위해선 수많은 반복교육을 거쳐야 한다. 하지만 언젠가 어디선가 디지털신피질 하나가 학습에 성공하기만 하면, 이 신피질은 지체 없이 새롭게 확보한 지식을 다른 디지털신피질과 공유할 것이다.

2. 블루브레인 같은 시뮬레이션된 뇌가 학습할 수 있는 방법은 두 가지다. 하나는 인간의 뇌가 학습하는 방식으로 시뮬레이션하면서 계속 교육시키는 것이다. 다른 하나는 의미있는 언어로 대화하고 성숙하게 행동할 만큼 충분한 지식을 갖춘 인간의 생물학적 뇌 속에 담겨 있는 패턴을 시뮬레이션한 뇌에 복제해 넣는 것이다.

3. 신경망 구조와 시냅스 가중치는 임의로 설정되기 때문에 학습되지 않은 신경망의 대답 역시 임의적이다. 신경망의 핵심은, 그것이 모방하고자 하는 포유류의 뇌처럼 어떤 주제에 대해 학습할 수 있어야 한다는 것이다. 신경망은 처음에 무지한 상태로 출발한다. 신경망의 선생은 학생 신경망이 올바른 출력을 내면 상을 주고 그렇지 못하면 벌을 준다. 여기서 '선생'이란 인간이 될 수도 있고, 컴퓨터프로그램이 될 수도 있고, 이미 학습을 거친 좀더 성숙한 다른 신경망이 될 수도 있다.

4. 희소코딩 : 백터양자화 - 인간의 음성언어를 이해하려는 시도

5. 마르코프모형은 각 사건이 성공적으로 발생할 확률을 계산해낸다. 마르코프과정은 사건의 선형적 나열을 계층을 이루는 시스템으로 가정하지만 그 사건을 직접 관찰을 수 없다. 이것이 바로 '은닉'이라는 이름이 붙은 이유이다.

6. 유전알고리즘의 핵심은 인간설계자가 해법을 직접 프로그래밍하지 않는다는 것이다. 경쟁과 개선을 시뮬레이션한 반복적인 과정 속에서 해법이 생성되도록 한다.

7. LISP는 1958년 인공지능의 개척자 '존 맥카시'가 처음 설계한 컴퓨터언어이다. LISP는 'List Processor'의 줄임말로, 이름 그대로 리스트를 처리한다.