제8장 마음과 소프트웨어 Mind & Software
2013. 08. 02
가천대학교
8.1 개요 8.2 마음
8.3 폰 노이만 모델 8.4 신경망 모델
익힘 문제
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8.1 개요
마음Mind?
동물이 뇌에서 정보를 처리하는 상태(절차, 과정) Software?
문제를 해결하기 위한 처리 절차와 방법
마음과 소프트웨어의 공통점은?
정보처리
두뇌와 컴퓨터는 정보처리 방법이 어떻게 다른가?
마음은 어디에서 유래하는가?
두뇌? 심장?
心
마음
?
두뇌
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8.1 개요
심리학과 컴퓨터
인지심리학의 주요 개념
1) 행동은 마음의 과정에 의해 야기된다.
2) 마음은 컴퓨터다.
인간과 컴퓨터의 정보처리
구 분 인간 컴퓨터
문 법 보편 문법 기계어 문법
언 어 한국어, 영어, 중국어,, C, Java, BASIC,,
정보처리 수단 사고(생각) 프로그램
처리 기반 두뇌 신경망 하드웨어(CPU, Memory,,)
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보편문법과 기계어 문법
인간: 여러 나라의 말을 할 수 있는 문법 능력 기계: 기계어 문법
언어와 프로그램 관계
독어 영어 독어 말/글
영어 글/ 말 C 언어 Pascal
Intel 8080 기계어 문법
보편 문법 C 프로그램
Pascal 프로그램
독일어 영어
(a) 컴퓨터 언어 (b) 자연 언어
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8.1 개요
마음과 소프트웨어의 원리?
인과율 因果律 Causality:
고전물리학
이전의 사건에 의하여 이후의 사건이 발생한다는 가정.
뉴턴 역학: 절대 시간, 절대 공간 기반의 우주 지배 법칙.
문제점: 절대 공간의 이론적 검증 불가 : ex. 빛의 성질 마하의 현상주의 : 모든 것은 관측자와 관련
전통 논리학
어떤 존재나 사건에는 그것을 야기시키는 근거가 있다는 가정.
** 현재 상태를 알 수 있다면 장래를 알 수 있다는 논리.
Ernst Mach(1838-1916): 오스트리아 물리학 자, 철학자. 뉴턴역학 비판 상대성원리 탄 생
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마음과 소프트에어의 원리
두뇌: 뉴런, 시냅스, 신경전달물질로 구성된 신경계
기계: CPU, RAM, ROM, HDD, PPU, i/O 튜링 & 폰노이만 구조. SW:
인과적 구조, Windows OS: event-driven
마음:
기능주의적이고 물리주의적 요소로 결합… by 현대적 주류 기능주의: 심리상태의 인과적 역할
물리주의: 마음의 구성 요소는 물질 물질(신경계)로 이루어진 인과구조
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8.1 개요
마음과 소프트에어의 원리
HW/SW/마음: 인과적 구조
그러므로 SW는 어느 HW에서도 실행된다.
마음과 SW는 마음과 마음처럼 언어로 소통 가능.
마음 자연
언어
인과적 구조 표현
이해
표현
이해 인공
언어 SW
변환
Why Mind in computer science?
마음 = consciousness 意識 : 소프트웨어 Why Mind in human?
운동을 위하여
의식과 무의식
의식 意識 consciousness
- 신경계가 대상을 체험하는 상태.
- 신경계가 언어로 내부와 외부 세계를 반영하는 상태.
- 뇌의 신경세포들이 같은 주파수로 진동하는 현상.
- 뇌에서 정보를 처리하는 상태.
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8.2 마음
의식 이론
이 론 내 역 비 고
이원론 의식과 두뇌는 독립적 물심이원론자, 데카르트
일원론 의식과 두뇌는 하나 유물론자, 포이어바흐 신비주의 의식은 알 수 없는 것 신비주의자, 포더
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의식 이론
근대 이후 마음의 역사
관념론 행동주의
기능주의 속성 이원론
존재한다는 것은 지각된다는 것
행동은 생각에 의해 야기되는 것이 아니라 외부 자극에 의해 야기된다.
마음의 내용을 알 수는 없지만 기능이나 작용은 알 수 있다.
인간은 하나의 실체지만 두 개의 속성(마음과 물질)
이원론 마음과 물질(두뇌)은 독립적인 실체 데카르트
기능주의적
유물론 의식적인 경험을 구조적인 속성과 동일시
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8.2 마음
의식 이론
1) 환원주의: 인간의 마음을 한 가지 기본 원리로 환원 가능.
2) 모듈 이론: 인간의 마음을 이해할 수 있지만 한 가지 원리로는 이해하지 못한다.
3) 불가지론: 인간의 마음은 너무 복잡해서 완전히 이해할 수 없다.
마음의 모듈 구성도
일반 모듈 언어
모듈
시각 모듈
청각 모듈
촉각 모듈
미각 모듈 후각
모듈
마 음
(a) 일반 목적 프로그램 (b) 특수 목적 프로그램 (c) 신 특수 목적 프로그램
의식이론
의식:
감각운동 이미지가 발생하는 전역적인 뇌 기능 상태.운동이 신경계로 내면화 된 것.
컴퓨터 소프트웨어 구성도
마음운영 체제 loder
compiler DB
converter
통신 eidtor
응용
core program
Input/
Output 관리 Processor
관리
Memory 관리 File
관리 응용
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8.2 마음
의식이론
무의식에도 사고와 감정이 있으며 의식보다 더 크다.
의식과 무의식의 관계
무의식
의식
사고 감정
언어 전의식(점선)
일상생활 시의 무의식은 약 70%
의식의 조건
by Edelman1) 신피질의 발달
시상과 신피질의 연결
2) 가치-범주 기억
가치: 생존에 피요한 욕구
범주화: 정보를 이해하고 기억하기 위한 신호 변환
3) 1)과 2)의 연결
이성과 본능의 절충
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8.2 마음
언어영역과 실어증
전 두
엽 언어
1
운동 영역
시각 언어 영역
2
브로카 영역
베르니케 영역 발화
(2) (1)
(3) (4) 후
두 엽 책
읽 기
가상 컴퓨터(VM)를 이용한 소프트웨어 이식
하드웨어 B 하드웨어 A
VM 운영체제 M
운영체제 M
응용 A 응용 B
응용 A 응용 B
하드웨어 A
응용 A 응용 B
하드웨어 B 운영체제 N
응용 A’ 응용 B’
(a) VM 설치 이전 (a) VM 설치 이후
운영체제 M VM
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8.2 마음
VM과 운영체제
Motorora 68000 Xen
Unix Windows 응용
C
응용 D
응용 A
응용 B
Intel 80586 VMware Fusion
Unix Windows 응용
C
응용 D
응용 A
응용 B
통증과 인과 구조
동감고통통증
뇌
뇌
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8.2 마음
신경계와 유비쿼터스 시스템
튜링 모델:
컴퓨터 동작의 기본 원리
폰 노이만 모델:
원리만 알면 구현할 수 있는가?
컴퓨터 구현 모델
프로그램 내장 방식의 현대식 컴퓨터
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8.3 폰 노이만 모델
튜링 모델
튜링 기계 TM = (S, C, δ, H) S: set of states
C: set of input and output characters δ: transfer function
H: halting state
0
1 0
0 0 1 0
0
1 0
S: 상태
S1: 현재 상태
C: 입출력 문자
읽기/쓰기 헤드
δ: program
A
C B
D H
tape
폰 노이만 모델
1949: EDSAC 제작
(Electronic Delay Storage Automatic Calculator)
Program - data - code 제
어 장 치
ALU registers
누산기
load store
input output
입출력장치 제어
PPU CPU
Main Memory
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8.3 폰 노이만 모델
MicroComputer: 6502
레이블 명령어 피연산자 주석 START LDA 4 // load number to A
ADC 5 // add second number to A STA SUM // store SUM
SUM 9
Start LDA 4 ADC 5 STA SUM SUM 9
Main Memory load store Accumulator
CPU
Register ALU
Instructions of 6502 LDA load accumulator STA store accumulator ADC add with carry
CMP compare accumulator to memory
JMP jump to new location BNE branch if plus
AND logical and OR logical or
(a) 컴퓨터의 연산 기구 (b) 6502 컴퓨터의 명령어 집합
폰 노이만 모델의 전제
튜링 모델과 폰 노이만 모델의 문제점
1) 계산주의: 인간은 컴퓨터 알고리즘 식으로 규칙적으로 계 산.
2) 표상주의: 마음의 내용 요소들은 모두 정보로 표상.
문제점 내 역 비 고
처리 방식 하드웨어는 소프트웨어와 독립적 스스로 개선 불가 학습 능력 자동 학습 곤란
처리 속도 순차처리 방식: 느리다 병렬처리 필요
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8.4 신경망 모델
1950년대 컴퓨터 학자들의 관심
살아있는 뉴런들이 정보를 처리하는 방식 신경망 모델: McCulloch와 Pitts의 논문
인간=신경 세포로 이루어진 컴퓨터
Hebb의 학습
자극 반응 학습
생각 행동
신경계 반복
신경계 변화 종소리, 음식 침 종소리 침
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간단한 신경망
Outputc = Σ (Inputi * Weighti)
= Input
a * Weighta + Inputb * Weightb
= 1* 0.7 + 1* (-0.3) // 입력에 대한 가중치는 1로 간주
= 0.7 - 0.3
= 0.4
Outputi = Σ (Inputi * Weighti) ... (식 8.1)
A B
C
+1 +1
+0.7 -0.3
INPUT
PE PE
PE
(a) 신경망 (b) Processing Element
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8.4 신경망 모델
전통 방식
신경망 방식
자 료 분 석
판 단 처 리 전
처 리 입 ‘개’
력
출 력
‘원숭이’
입 ‘개’
력
입 력
출 력
출 력
신경망의 특성
특 성 내 역 비고
학습 능력 훈련에 의하여 회로가 학습 수행 뇌와 유사, 경험=학습
분산 병렬처리 수많은 뉴런들이 분산 및 병렬처리
단순성 처리 과정이 단순, 프로그램 불필요 복잡한 처리 가능
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8.4 신경망 모델
퍼셉트론
문턱 값(T)에 의하여 출력을 결정.
연결 강도의 집합을 스스로 발견 자동학습 능력
문제점: XOR을 해결하지 못함
Outputi = Σ (Inputi * Weightij) = {+1, if Outputi >= T) {-1, if Outputi < T) Wnew = Wold + Byx
B: {+1, if answer is right}
{-1, if answer is wrong}
y: answer
x: input pattern
뉴 뉴
W1 W2
출 출 : y
출 출 : X1
출 출 : X2
가중치 가중치
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다층 퍼셉트론
은닉층을 이용하여 XOR 문제 해결
H
최종출력 z = {+x, if OutputC > 0.5}
{-x, if OutputC <= 0.5}
다층 퍼셉트론: XOR 처리 회로
A B
C .5
출 출 출
+1 +1
0
입력층 출력층
H 1.5
+1 +1
-2
A B
C .5
+1 0
+1
H 1.5
+1 0
+1
(a) 입력: 1, 1 (b) 입력: 1, 0
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8.4 신경망 모델
다층 퍼셉트론의 문자 인식 실례
1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
출 출 출 2출 출 출 출 출 출 출 출 출 출 출 출
. .
. .
입력층 은닉층 출력층
유사 문자 이미지 인식
100100111101111
110100111101111
111100111101111
4 5 6 7 8
출 출 출 2출 출 출 출 출 출
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8.4 신경망 모델
신경망 모델의 단점
항 목 내 역 비교
기계 제작 복잡하고 수많은 노드 설치,
배선 곤란 하드웨어 문제
산술 연산 정확한 계산 곤란 튜링기계에 적합
내부 이해 설계 및 결과 예상 곤란 알고리즘 설계 난이
폰 노이만 모델과 신경망 모델 비교
비교 항목 폰 노이만 모델 신경망 모델
패러다임 튜링 모델 두뇌
처리 자료 디지털 아날로그
처리 기준 논리적(yes, no) 연결강도(강, 약) 기본 개념 계산주의, 표상주의 연결주의
학습 능력 없음 있음
정확성 정확 근사치
처리 방식 직렬처리 병렬처리
검색 방식 위치기반 내용기반
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8.5 기타: 차세대 모델
인간과 같은 기계가 되려면?
- 사고하는 과정에서 회로를 수정하고 만 수 있어야 회로를 만들 수 없으므로 소프트웨어를 수정해야 운영체제에 수정 기능을 갖추어야
인간과 같이 생각하려면?
- 인간과 같은 성격을 갖추어야
신경전달물질과 호르몬에 대한 개인별 특성을 소프트웨어 에 반영해야,,,
신경전달물질과 호르몬에 대한 조절 능력을 반영해야
