컴퓨터 과학의 탐구로만은 부족한것같음.


인간이 어떻게 학습하고 인지하는지도 아직 완벽하게 판명되지 않았는데 기기가 알아서 인간이 인지하는대로 데이터를 가공하고 분석하기를 바라는 것은 상당히 모호한 바람인 것 같다.


자연어는 "자동 오류 복구 능력"이 뛰어나다.


이를 구현하기 위해서는 우리의 뇌가 어떻게 모호한 개념을 처리 가능한 최저한의 구체적인 개념으로 바꾸는지에 대한 기작을 이해해야한다.


예들 들어보자.

서너개, 네댓개, several 등의 모호한 언어표현은 어떠한 스케일링(프로세싱?)을 거쳐서 행동으로 옮겨진다.

서너개라는 모호한 표현을 행동으로 옮길때는 "많을수록 좋은것인가, 적을수록 좋은것인가, 랜덤을 원하는것인가, 3개든 4개든 상관이 없는것인가, 3~4개에 근접한 값을 요구하는것인가"와 같은 일종의 표현가공 과정을 거친다.


그래서 좀 더 고차원의 패턴인식이나 자연어처리에 있어서는 이러한 모호한 언어표현을 인간이 인식하고 처리하는 식으로 가공하는 기제를 정확히 이해하고 추상화하여 구현하는 것이 필요할 것 같다.


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이쪽을 제대로 연구하시는 분이 보신다면 당연한 이야기 혹은 말도 안되는 이야기일수도 있겠습니다만은 한번 써봤습니다.