신경세포와 신경세포 사이의 연결을 강화하는 것

불필요하다고 여겨지거나 사용하지 않는 연결들이 사라지는 것

작업기억 모형의 구성요소. 작업 기억에서 언어와 청각 정보를 담당함

작업기억 모형의 구성요소. 작업 기억에서 시각과 공간 정보를 담당.

작업기억 모형의 구성요소. 저장하는 공간은 아니지만 음운루프나 시공간잡기장을 컨트롤하는 컨트롤 타워 역할을 함.

더 많은 추가 용량을 제공함. 음운루프, 시공간잡기장, 장기기얼의 정보들을 한 번 통합해서 처리하는 저장 시스템. 작업기억과 장기기억 사이에서 정보 교환 가능.

언어구사(발음)를 담당함. 전두엽에 위치하고 있음

언어이해(듣거나 읽어서 해독)를 담당함. 대뇌피질의 측두엽에 위치하고 있음.

활 모양의 섬유 다발 형태로, 브로카 영역과 베르니케 영역을 연결시킴. 연령에 따라 발달되며, 언어 발달과 밀접한 관계가 있음.

신경 세포의 축삭돌기가 수초에 둘러싸이는 현상으로, 신경 자극의 전달 속도를 더 빠르게 하고 전기 신호의 손실을 방지하는 역할을 함.

뉴런들의 돌기들 사이 마주하고 있는 영역. 학습을 통해 계속 만들어짐. 이것의 밀도는 학습 정도와 관련이 있음.

의식적, 의도적 학습환경으로, 직접적으로 학습. 단어를 의식적으로 암기하는 등

무의식적, 암시적 학습환경으로, 무의식적 학습. 미국 드라마를 보고 있으면 의도치 않게 미국 발음이나 문법을 배우게 되는 것

기호와 논리, 수학적 정리 증명 등 일정한 규칙에 따라 처리. 규칙에 어긋나는 정보들은 처리하기 힘들다. 학습을 통한 인공지능 구현의 어려움, 영상 인식을 위한 패턴 인식의 한계성을 지니고 있음.

특정 분야에서 인간의 지능을 흉내 내는 지능적 활동(중국어 방 논증 제안)

인간과 같은 지능을 가지고 다양한 일을 할 수 있는 인공지능. 인간과 비슷한 수준의 능력을 바탕으로 생각 판단 이해하는 능력이 있음. 법적 문제에 스스로 책임을 짐. 감정O

A의 경우, A를 사용하지 못하는 상황에서 억제량이 높다. 억제량이 높을 경우, B가 더 많이 들게 되고. 더 많은 통제를 필요로 한다.

학습을 통해 A의 밀도가 높아지면, B 상태(자극 반응에 신속해짐)가 됨. 동일한 자극을 반복 경험하면, 신경세포는 반응 감도를 낮춰 C 상태(익숙한 상황을 무의식적으로 대처함)가 된다.

A가 탄생하게 된 이유는, (1) 기존 신경망의 단점을 극복하기 위해서, (2) A의 핵심 하드웨어인 B의 발달 + C의 부활을 배경으로, (3)다량의 자료와 태그 정보를 가진 D와 머신러닝이 만나 탄생.

A의 진행 과정 : B, C, A 순으로 진행되며 반복하여 오차가 최소가 되는 지점에 도달하면 학습을 멈추는 진행 과정을 거친다.

빅데이터의 특성 5가지는 무엇인가 그리고 빅데이터를 두 가지의 다른 초점(데이터 규모, 업무 수행 방식)에 맞추어 정의한다면? : 빅데이터의 특성 5가지는 데이터크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety), 가치(Value), 정확성(Veracity)가 있다. 빅데이터를 A에 맞춰 정의하자면, ‘기존 데이터베이스의 관리 역량을 넘어서는 데이터’ 로 정의 가능하다. 빅데이터를 B에 맞춰 정의하자면, ‘다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용 으로 가치를 추출해내, 데이터의 빠른 수집과 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술’이라고 정의 가능하다. 또는 ‘향상된 시사점과 더 나은 의사결정을 위해 사용되는 정보 자산이자 비용 효율이 높고 혁신적이며 대용량, 고속, 다양성의 특징을 갖는 데이터’라고 정의 가능하다.

언어 지식은 A유무에 의해 명시적 지식과 암묵적 지식으로 나눌 수 있다.