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Robotics

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개념(concept)을 표현할 수 있는 방법은... (위 그림은 말하고자 하는 내용과는 전혀 무관함..ㅡ,.ㅡ) 우리가 어떤 지식을 이해(understand)한다는 것을 어떻게 정의할 수 있을까? 예를들어서 '숟가락'을 이해한다는 것을 어떻게 표현할 수 있을까? 아참, 일단 위에서 표현이라고 한것은 데이터로 표현한다는 것을 의미한다. 즉, color 이미지를 24bit RGB값의 조합으로 표현하는 것과 의미가 다르지 않다. 컴퓨터로 처리할 수 있는 어떤 데이터를 의미한다. 어쨋든, 영상처리에서 인식 알고리즘을 통한 결과를 가지고 이해했다고 하지는 않는다. 그냥 숟가락이라고 부르는 물체가 있는 것만 알지.. 결국에는 어떤 대상의 function, 즉 기능을 인식해야 한다고 볼 수 있다. 기능을 인식한다는 것은 무엇을 의미하는가.. 예를들면 숟가락의 기능을 ..
python을 이용한 google 검색 데이터 수집 글쎄.. 잘은 모르겠다. 이렇게 접근하고 있는 것이 과연 적절한 방법인지. 어떤 로봇이든 agent든.. 사람이 아닌 기계가 어떤 객체를 이해한다는 것은 무엇을 의미하는가. 영상이든 음성이든 인식을 한다는 것과 이해를 한다는 것은 다르다. 영상을 인식한다는 것은 영상에 나타난 어떤 객체의 특징을 보고 이 객체의 이름이 무엇인지를 기존에 학습한 데이터에서 분류를 하는 것이다. 학습하지 않은것은 당연히 무엇인지 알 수 없다. 지금 하고자 하는 것은 인식의 문제가 아니라, 인식이 이루어지고 난뒤에 그 객체가 가지는 특성, 개념들을 우리가 임의로 정의하지 않고 얻을 수 있는 방법이 무엇이 있을까를 고민하다가, 매일 접하는 웹에서 데이터를 일단 얻어보기로 했다. 아무래도, 객체의 특성이나 객체들이 개념들이 for..
python으로 구현한 google crawling and lexical semantics를 통한 어휘간 관계 그래프 표현 (위 이미지는 아래글과 관계가 없음) 최근에 간단한(?) 실험을 하나 해보려고 하는게 하나 있다. 간단하게 설명하면 특정사물을 지칭하는 단어와 그 단어와 이웃하는 단어들간의 관계를 Web에서 크롤링한 데이터로부터 확률적인 값으로 위의 그림과 같이 네트워크를 구축한 뒤에, 입력으로 어떤 두 사물의 이름을 넣었을때 그 사물이름간의 관계를 확률적인 값으로 얻을 수 있을까이다. 복잡한 구조는 아니다. 단순히 단어간의 근접도와 빈도만으로 네트워크를 형성하는 것이니. 실험은 Google 검색엔진에 특정 keyword로 query를 던지고, 나오는 결과의 URL을 Parsing하여 모두 모은뒤에, 각 URL을 방문하여 해당 페이지의 Text 데이터를 긁어온다. 그 Text 데이터에서 html및 script, css등..
Cognitive Architecture Cognitive architecture라 함은 인간의 마음이나 행동, 인지 기능을 모델링하여 Computational Architecture로 만든것을 말한다. A.I.에서 전통적인 expert system과 접근 하는 방법이 다르다. 인지심리나 생리학에 기반하여 각종 심리학적 이론을 모델링한다. 분명 이론에 대한 과학적 근거는 대부분 없다고 본다. 사람의 마음이라는 것이 논리적이다라고 생각하지 않기때문에, 논리적이어야 하는 컴퓨터에 어떻게 적용하겠나... 그래서 많은 이론들은 모순을 차단하기위한 전제조건을 걸거나, 어떠한 가정을 둔다. 내가 이것을 연구하는 이유는 딴거없다. 겉모습이 사람같은 로봇말고, 그 내부또한 사람같은 로봇의 지능?마음?을 심어주기 위해서이다. 이 cognitive archite..
텍스트 마이닝(Text Mining) 텍스트 마이닝(Text Mining) 이란 비정형 텍스트 데이터에서 정보를 찾아내는 기술이다. 이 기술은 자연어처리에 기반하고 있는데, 자연어라는 것은 인간이 사용하는 언어인데, 자연어처리가 필요한 이유는 인간이 쓴는 자연어를 컴퓨터에서 이해시키기 위해서 필요한 처리를 말한다. 아래는 공개 또는 상업용 text mining program들이다. Commercial Text Mining / Text Analytics Software ActivePoint, offering natural language processing and smart online catalogues, based contextual search and ActivePoint's TX5(TM) Discovery Engine. Aiaioo L..
A.I.와 워드넷(WordNet) 요즘에 한창 관심을 가지고 연구하고 있는것이 있다. 집단 지성(collective intelligence), 사회적 지성(social intelligence)과 온톨로지, 그리고 인공지능이다. 사람은 시각과 청각으로부터 대부분의 정보를 수집한다. 물론 이것외에 오감을 이용하지만, 사실 상대적으로 저 두가지에 크게 편중되어 있다고 한다. 저런 감각정보는 다른 감각정보보다 전달속도가 빠르기때문에, 우리가 촉감을 느끼고, 맛을 보고, 냄새를 맡기 전에 받아들여진다. 수많은 객체들이 놓여있는 어떤 한 특정공간에서 우리가 잠시 그 공간을 들여다보고 난뒤에 얼마의 시간이 지나고, 다시 그 공간을 기억을 했을때 정확히 그 공간상에 놓여있는 객체를 정확히 얼마나 기억할까? 언젠가 EBS 다큐멘터리에서 이런상황을 실험을..
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앞으로 지능은 어떻게 발전할 것인가... 매일매일 내 머릿속에는 움직이는 기계덩어리에 'REAL 인공지능'이라는 것을 만들어서 넣어주고, 사람과 같은 사고를 하며 판단하게 만들어줄 수 있는 방법에 대해서 고민한다. 최근에는 심리학에서 이야기하는 인간의 기억(Memory)이라는 것을 어떻게 공학적으로 접근하여 구현해 낼것인가에 대한 하나의 아이디어를 얻었는데, 사실 기존 연구사례에 대해서는 아직 조사해본 바는 없다. 아마 분명 누군가는 이미 시도를 해봤거나 적어도 나와 비슷한 생각은 해봤으리라 생각한다. 일단 초기에 생각했던 인간의 기억이라는 부분과 지식(knowledge)라는 부분을 이 집단지성(collective intelligence)이라는 것을 이용해서 접근해 보려고 한다. 현재 아이디어를 간단하게 스케치하였고, 현재는 정리된 부분부터 실..

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