Cognition of Objects and Likelihood

대상의 인지와 우도

Holland et al.(1986)propose four major factors to determine the outcome of the competition among the rules in an artificial intelligence system: match,sterength.specificity and support.They can be used as sriteria for the system to prefer rules in the cognition of objects from the given environment.The purpose of this paper is to explicate especially the concept of strength with that of likelihood in statistics.The stregth concept itself and the way of the application will be understood more fully by the likelihood concept.A concept is the more fruiful the more it can be brought into connection with otherconcepts.

홀랜드 등(1986)은 인공 지능 시스템 내에서 경쟁한는 여러 규칙들 사이에 그 결과를 결정할 수 있는 주요 요소로서 대응성,강도,명세성,지원도의 네 가지를 든 바 있다.이러한 요소들은 그 시스템이 주어진 환경내에서 어떤 대상들을 인지함에 있어 일정한 규칙을 선호할 수 있는 기준으로 작용 할 수도 있다. 본 논문의 목적은 이러한 기준 중 특히 강도의 개념을 통계학에서의 우도의 개념으로써 해명하는 일이다.강도의 개념 자체나 그 활용 방식들이 우도의 개념으로써 좀더 충분히 이해될수 있다고 생각한다.학문사의 개념들은 그것을 여타 개념들과 연결하면 연결할수록 좀더 풍부해질수 있다.