조건화 규칙은 암암리에 사용될 뿐만 아니라 흔히 과학자드에 의해, 예컨대 모종의 통계적 추리 과정에서 노골적으로사용되기도 한다. 베이즈주의 통계학으로 알려진 통계학 분과느 조건화에 의한 갱신을 광범위하게 사용한다. (베이즈주의Bayesian’라는 이름은 조건화 규칙을 발견한 확률론의 선구자, 17세기 영국의 목사 토머스 베이를 homas Bayes를 가리킨다.)어떤 과학철학자들은 조건화에 의한 갱신을 과학적 추론의보편적 모형으로 삼아 확률적인 추론이 아닌 것에까지 적용하고 싶어한다. 모든 합리적인 과학자는 자신의 이론이나 가설에 초기 신뢰도를 가지고 있다가, 새로운 증거가 나타나면조건화 규칙에 따라 신뢰도를 갱신할 수 있다는 발상이다. 어느 과학자가 의식하는 추리 과정이 이와 전혀 비슷해 보이지않는다 해도, 베이즈주의 철학자들에 따르면 이는 유용한 이상화이다.


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또한 20년이라는 기간은 너무 대담한 예측을 잘못 발표하면, 큰 불명예를 뒤집어쓸 스다 있는 기간이기도 하며, 또한 예측자들의 남은 활동 기간과 거의 비슷한 전묘한 시간이기도 하다.


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극단적인 변화를 예언하는 사람들에게, 이 20년이라는 시간은 몹시 절묘한 시간 간격이다. 20년이라는 기간은 계속해서 관심의 대상이 될 수 있을 만큼 적절히 짧기도 하지만, 현재에는 짐작만 가능한 일련의 돌파구가 어쩌면 그때쯤에나 나타날 것이라고 상상할 수 있을 만큼, 긴 시간이기도 하다. 반면 이것보다 더 짧은 기간을 상정한 경우를 생각해보자. 앞으로 5년 또는 10년 안에 세상에 큰 영향을 미칠 기술들 중 대부분은 이미 제한적이나마 실제로 사용되고 있을 것이고, 15년 이내에 세계를 바꿀 만한 기술들은 이미 연구실 수준에서는 개발되었거나 개발 중일 것이다.


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애플의 공동 창업자인 스티브 워즈니악이 튜링 테스트 대신 그테스트 라는 것을 제안했어요. 튜링 테스트는 매우 지엽적인 것에 비해 1매우 지엽적인 것에 비해 커피 테스트는 그렇지 않거든요.


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"걱정하지 마요, 기계는 단지 우리의 일을 보완해줄 뿐 대체할 수 있진 않을 겁니다." 라고 보는 것이 맞습니다. 저희 분석에 따르면 60%의직업에서 1/3만큼의 업무만 기계가 대신해 준다고 나왔으니까요.


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