1. x


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2. 질문 - 답 학습


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3. 문장 - 맞는말인지 틀린말인지 학습


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4. 속성적으로 맞는 문장, 틀린문장을 출력하게 학습


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5. 이전수준을 입력하면 다음수준을 출력하게 학습


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6. 수준을 입력하면 그 수준에 맞는 지능데이터를 출력하게 학습


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7.어떤 명제를 input하면 , output으로 나오는 명제들이 참일경우 input명제는 참이라는 인공지능을 만듬

+ input 명제가 참인지 거짓인지 직관적으로 나누는 인공지능을 만듬

(합하는 방법도 있고 따로 만드는 방법도 있을듯)



이러면 전체적으로 형식주의적인 모델로 사용할 수 있음


얼마나 많은 형식주의적 가지치기가 됬는지에 따라서 그 기준으로 루트 명제에 대해서 난이도값을 레벨링도 할 수 있을듯


하지만 학습데이터가 없어보임


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8. x


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9. x


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10.덧붙이는 방식


잡다한 영감 5 ~ 8번 보셈


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11.초기 학습 뉴런 상태를 INPUT으로 주면 완전 학습된 뉴런 상태를 OUTPUT으로 출력하도록 하는거

+ 완전 학습된 신경망 수준이 초월적인지 구분하는 인공지능


이게 조금이라도 유의미하다면 학습속도에 유용할 수 도 있지 않을까, 많이 유의미하면 더 유용할 수 있고


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12. 좋은 학습데이터를 만드는거에 대한 강화학습


학습데이터를 만드는 인공지능을 만들고 ,


이 학습데이터로 학습했을때 학습이 빠르거나 , 수준이 선형적으로 올라가거나 , 학습 수준 한계치가 높을 수 록 높은 점수를 줌


예를 들어 [input랜덤 - output학습데이터] 를 먼저 가능한대로 학습시키고, 이후 강화학습


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잡다한 영감


1. 논리는 모순이란 구조가 있어서 어떤 진실이 맞으면 어떤 진실이 틀려야되니 진리에서도 다수결법칙이 어느정도 적용됨


2. x


3. 명제에 대해 강화학습 등등 여러 학습을 못하는 이유는 참거짓 승패 여부가 없기 때문임 , 좋은데이터가 없다는건데 , 좋은데이터 만드는것이 핵심적 부분 일 수 있지 않나 생각함 , 예를 들어 참거짓 여부나 명제 난이도를 레벨링 한다든가


4. 명제input - 명제output 구조 학습으로 , 명제백터를 유용하게 사용할 수 있을까


5. 어떤 인공지능 뉴런들에서 연결시킨 또다른 인공지능 뉴런들 이란 구조가 있다고 해보자

중간뉴런은 요약이라봄 , 그럼 이 요약을 다음 인공지능에 이용하는 구조를 만드는거임 , 다음인공지능 요약도 다다음 인공지능에서 이용하고









인공지능 프로그래밍은 해본적없음


됬으면 진작에 됬겠지라 생각되서 안되는거 아는데 걍 심심해서 상상하며 메모장에 적은거임