이 연구는 튜링의 탄생 백주년을 맞이하여 인지과학을 위한 그의 심대한 공헌을 고찰하기 위한 작업이다. 이 논문에서는 특히 튜링에게 가장 중요한 학문적 영향을 주었던 괴델의 시각을 통하여 튜링의 공헌과 입장이 논의된다. 이를 위하여 메타수학적 접근이 시도되며, (1) 튜링의 인지에 대한 수학적 분석, (2) 보편튜링기계, (3) 보편튜링기계의 한계, (4) 보편튜링기계의 한계를 넘는 모델로서의 오라클튜링기계, (5) 인지과학을 위한 튜링테스트가 논의된다. 이 연구에 의하면, 튜링의 공헌은 다음과 같이 정리될 수 있다. 첫째 튜링은 수리논리를 사용하여 마음과 물리적 세계의 새로운 가교를 발견했다. 둘째, 튜링은 마음의 작동에 대하여 새로운 형식적 분석을 제공했다. 셋째, 튜링은 자신의 튜링기계의 한계를 넘어서는 마음의 새로운 모델로서 오라틀 튜링기계와 연결주의적 신경망기계를 제시했다. 우리 인지과학자들은 튜링의 어깨 위에 서서 늘 새로운 튜링테스트를 기다리고 있게 될 것이다.
이 논문에서는 튜링의 기계주의에 대한 괴델의 비평을 다룬다. 여기에서 튜링의 기계주의란 튜링기계의 기호배열이 인간의 마음의 각 상태에 대응된다는 것을 의미한다. 첫째 부분에서는 계산으로서의 인지과정에 대한 튜링의 분석을 검토한다. 두 번째 부분에서는 튜링기계의 개념을 살펴보고, 세 번째 부분에서는 인지적 체계로서의 튜링기계가 갖는 계산적 한계를 설명한다. 네 번째 부분에서는 괴델이 튜링의 기계주의에 동의하지 않았음을 보이고, 마지막으로 오라클 튜링기계과 그 함의에 대하여 논의한다.
When we cut a key way on the axial or on the boss, we generally use a slotter or a broach. To do the key seating, turing operations have to be preceded and then the key on the axial or on the boss can be seated. For this reason, the production process of key way cutting becomes complicated. If is necessary to simplify the process and we have developed a small practical machine for key way cutting. The machine is located on the carriage of the lathe. Using this small and practical key way machine, after operation the turing, you do not have to remove the workpiece from the chuck of the lathe to carry on the key seating process. The developed machine will save cutting time and the cost.
루카스의 이른바 괴델 논변에 의하면,괴델의 정리는 기계론 논제 즉 인간 인지 체계가 튜링 기계라는 논제를 반박한다.이 논문에서는 필자는 이 논변이 성공적이지 못하다는 것을 보이려고 한다.그러나 필자는 또한 괴델 논변에 대한 기존의 많은 반론들 역시 받아들일 만하지 않다는 것을 주장한다.그리고 나서 필자는 괴델 논변에 대한 "일관성" 반론을 강화한다. 그렇게 해서 얻어진 필자의 딜레마 반론에 의하면, 괴델 논변은 (1) 우리가 "전반적" 진리 개념을 가질 경우 거짓 전제를 가지고 (2) 우리가 그러한 진리 개념을 갖지 않을 경우 진술될 수 없으므로, 어떤 경우이든 성공적이지 못하다.
This paper proposes a study on the spherical lens manufacturing by simultaneous 3 axis for NC lathe. We use friction drive system for moving system in experimental diamond turing machine. The diamond turning machine use manufacturing for high quality lens, mirror and many optics products. Especially, the high tech industry require a lot of lens. For example, optical engineering. medical science, space engineering and material engineering etc. The friction drive system is very simple and quiet, compared to ball screw system. We find a problem at the simultaneous 3 axis and suggest a solution. Also, when we manufactured a micro lens. find a problem and solution.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제24권3호
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pp.321-330
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2020
Data classification and clustering is one of the most common applications of the machine learning. In this paper, we aim to provide the insight of the classification for Turing pattern image, which has high nonlinearity, with feature engineering using the machine learning without a multi-layered algorithm. For a given image data X whose fixel values are defined in [-1, 1], X - X3 and ∇X would be more meaningful feature than X to represent the interface and bulk region for a complex pattern image data. Therefore, we use X - X3 and ∇X in the neural network and clustering algorithm to classification. The results validate the feasibility of the proposed approach.
This study discusses cognition as a computable mapping in cognitive system and relates G del's Incompleteness Theorems to the computability of cognition from a metamathematical perspective. Understanding cognition as a from of computation requires not only Turing machine models but also neural network models. In previous studies of computation by cognitive systems, it is remarkable to note how little serious attention has been given to the issue of computation by neural networks with respect to G del's Incompleteness Theorems. To address this problem, first, we introduce a definition of cognition and cognitive science. Second, we deal with G del's view of computability, incompleteness and speed-up theorems, and then we interpret G del's disjunction on the mind and the machine. Third, we discuss cognition as a Turing computable function and its relation to G del's incompleteness. Finally, we investigate cognition as a neural computable function and its relation to G del's incompleteness. The results show that a second-order representing system can be implemented by a finite recurrent neural network. Hence one cannot prove the consistency of such neural networks in terms of first-order theories. Neural computability, theoretically, is beyond the computational incompleteness of Turing machines. If cognition is a neural computable function, then G del's incompleteness result does not limit the compytational capability of cognition in humans or in artifacts.
In order to detect and suppress chatter in turning process, a stability control methodology was studied through manipulation of spindle speeds regarding to chatter frequencies, The chatter frequency was identified by monitoring and signal processing of sound pressure during turing on a lathe. The stability control methodology can select stable spindle speeds without knowing a prior knowledge of machine compliances and cutting dynamics. Reliability of the developed stability control methodology was verified through turing experiments on an engine lathe. Experimental results show that a microphone is an excellent sensor for chatter detection and control .
컴퓨터는 인간처럼 생각하고 이해할 수 있는가? 이 논문은 인공지능의 가능성을 지지하는 논의와 반대하는 논의들을 분석한다. 컴퓨터의 이해능력에 대한 인정과 부인은 기본적으로 튜링과 써얼의 입장으로 대변된다. 여기서 필자는 그들의 논증을 비판적으로 검토함으로써, 인공지능의 사고 및 이해 개념을 무엇이며, 그러한 이해 개념은 인간의 이해능력에 어느정도 상응하는 개념인지 논의하려고 한다. 특히 주관적 의식의 문제에 있어서, 인공지능논제는 어떤 어려움을 가지며 그 이유는 무엇인지를 논의할 것이다. 물론 주관적 의식이 이해능력의 필수조건이라고 보기는 어렵다.그러나 언어를 갖는 인간의 조건과 관련하여 이문제를 고려해 볼때, 우리는 신체와 의식의 통일체로서의 인간을 전제하며, 인간의 신체 행동과 더불어 주관적 의식은 인격의 징표로 작용한다.
2016년 알파고(AlphaGo)와 이세돌(9단)의 경합은 인공지능의 등장을 대중적으로 확인하는 것이었다. 이 대국은 일종의 확장된 튜링테스트(Extended Turing Test)였다. 튜링테스트의 목적은 기본적으로 기계가 인간을 모방할 수 있는지를 관찰하는 것이다. 이 논문은 알파고 사례를 통하여 인간과 인공지능 사이의 상호작용과 그 사회적 성격을 분석할 것이다. 콜린스(Collins, H.)는 우리의 지능은 사회적이며, 튜링테스트의 목적은 궁극적으로 사회 구성원과 비구성원을 구별하려는 것이라고 제시했다. 그러므로 기계가 이 테스트를 통과한다면, 비록 특정한 수행 차원에 한정된 것이지만, 우리가 그 기계(비구성원)를 인간구성원과 구별할 수 없게 되었다는 것을 의미한다. 이세돌-알파고 대국을 튜링테스트 설정에 대입하면, 알파고는 인간의 진실을 흔드는 역할(A)을 수행했고, 이세돌은 인간의 진실을 증언하는 역할(B)을 수행했다. 이 테스트에서 중요한 것은 알파고의 기능적 성능이 아니라 면접관(C)의 사회적 승인이다. 이 대국 과정에서 다수의 관중들이 면접관의 역할을 수행했다. 여기서는 그들을 '인간면접관'이라고 부를 것이다. 그들은 대국과정에서 오랫동안 체화된 자신의 사회적 지식을 통하여 자신의 동료 구성원(인간)과 비구성원(기계)을 구분하고자 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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