Que sais-je?

 이런 면에서 일반적으로 디지털 신경세포가 더 복잡하다고 할 수 있다.

단지 가중 총합이 한계치 이상인가 아닌가에 따라 1 이나 0 을 출력하는 대신,

디지털 신경세포는 입력물들의 가중 총합을 계산하고, 여기에서 한계치를 뺀 다음, 그 값을 곧바로 출력한다.

그러나 디지털 신경세포의 작동 방식은 생물학적 신경세포와 비슷하다.

높은 출력값은 일련의 빠른 펄스에 해당하고, 낮은 출력값은 일련의 느린 펄스에 해당한다.

그러나 결국 이런 종류의 신경세포, 이른 바 '지각자 (perceptron)'는 일반화되지 못했다.

출력이 단지 단선적으로 입력에 반응하기 때문에 신경세포가 배울 수 있는 기능은 아주 기초적이고 선형적인 것에 불과하다.

이것은 단지 입력의 변화가 출력의 변화로 이어진다는 것만을 의미한다.

어떤 입력물에 작은 변화를 가하면 출력물에도 그에 따른 작은 변화가 발생할 뿐이다.

출력이 입력에 정비례한다면 그 신경세포는 다소 지루하고 비효과적일 것이다.

이 점을 극복하기 위해 오늘날 일반적인 디지털 신경세포에는 한 가지 비결이 추가되었다.

일단 입력물들의 가중 총합을 계산하고 한계치를 빼고 나면, 신경세포는 그 값을 변형시킨다.

이것은 전송 함수나 활성화 함수로 계산되는데, 대개 S 자형 곡선 (sigmoid curve) 이 이용된다.

여러분이 수학을 좋아하는지 모르겠지만, 일반적인 함수는 y = 1/(1 + e^-x) 이다.

나도 그렇지만, 이 함수의 의미가 별로 감동적이지 않다 해도 걱정할 필요는 없다.

그것은 단지, 신경세포가 입력에 따라 0 이나 1 의 값을 출력할 때 비선형적 방식을 적용하게 하는 방법일 뿐이다.

그것은 신경세포가 이제 선형적 방식에서 벗어나 훨씬 더 복잡한 것들을 배울 수 있게 되었음을 의미한다.

이것이 대표적인 디지털 신경세포이다.

그것은 우리의 컴퓨터 안에 살면서 0 이나 1 로 된 수많은 입력물들을 받는다.

이때 신경세포는 그 입력물들의 가중치와 합을 계산하고 그 값에서 한계치의 값을 뺀다. 그리고 비선형적 S 자형 함수를 이용하여 그 값을 변형시킨 다음 결과를 출력한다.

출력물은 0 이나 1 의 값이다. ............

그리고 입력되는 값들은 다른 신경세포들에게서 전달되는데, 이 신경세포들은 하나의 신경망을 이룬다 ...................... (Peter J. Bentley 2001)

무슨 말일까? ㅡㅡ;

이 글은 스프링노트에서 작성되었습니다.

Technology Review caught up with Pentland to ask him about reality mining and its implications.

Technology Review: When you talk about reality mining, what do you mean?

Sandy Pentland: The real roots of it go back to early 1990s, when people first started talking about context-aware computing. Just look at a cell phone. It knows where you are, and this is obviously sort of useful. But the generalization is that maybe it can know lots of things about you. Take your Facebook friends as an example. The phone could know which ones you socialize with in person, which ones are your work friends, and which friends you've never seen in your life. That's an interesting distinction, and reality mining can make it automatic. It's about making the "dumb" information-technology infrastructure know something about your social life. All this sort-of Web 2.0 stuff is nice, but you have to type stuff in. Things are never up to date, and unless you consciously know about something, you can't put it in. Reality mining is all about paying attention to patterns in life and using that information to help you do things like set privacy policies, share things with people, notify people when you're near them, and just to help you live your life.

TR: What technologies are enabling reality mining now?

SP: Today's cell phones are on us all the time, and they come with hardware that can act as sensors for your environment. For instance, if Bluetooth is turned on, then the phone can see and be seen by other Bluetooth devices. You can start to make a record of the Bluetooth-enabled devices you encounter throughout the day. Then you can figure out, based on the frequency [with which] you encounter other people's Bluetooth phones, what sort of relationship you have with them.

The iPhone also has an accelerometer that could tell if you are sitting and walking. You don't have to explicitly type stuff in; it's just measured. And all phones have built-in microphones that can be used to analyze your tone of voice, how long you talk, how often you interrupt people. These patterns can tell you what roles people play in groups: you can figure out who the leader is and who the followers are. It's folk psychology, and some of the stuff people may already know, but we haven't been able to measure it, at such a large scale, before these phones.

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온톨로지의 어원: 철학의 존재론

존재론: 실재에 대한 정확한 이해를 추구하는 학문이다

실재: 우리의 눈에 보이는 이 세상의 모든 것

존재론 + 실재: 이 세상을 규정하기 위해 세상에 존재하는 실체들에 대한 명확한 이해와 정의를 연구하는 것

온톨로지는 이러한 존재론의 기본 철학을 정보시스템에 적용하여 정보시스템의 대상이 되는 자원의 개념을 명확하게 정의하고 상세하게 기술하여 보다 정확한 정보를 찾을 수 있도록 하는데 목적이 있다.

정보를 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 지향점

Tom Gruber: An ontology is a specification of a conceptualization (온톨로지는 개념화의 명세이다.)

개념화: 무언가를 개념으로 만드는 것 즉, 사물이나 추상적으로 존재하는 관념들을 구체적인 집합으로 만드는 것

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