마음을 키우는 방법: 통계, 구조, 그리고 추상화

세계에 대한 이해에 도달하는 과정에서—개념을 학습하고, 언어를 습득하며, 인과관계를 파악할 때—우리의 마음은 이용 가능한 데이터를 훨씬 넘어서는 추론을 수행합니다. 우리는 어떻게 그것을 할 수 있을까요? 이 리뷰는 인간 학습과 인지 발달을 역설계하는 최근의 접근법과 동시에, 보다 인간과 유사한 기계 학습 시스템을 설계하는 방법을 설명합니다. 유연하게 구조화된 표현 계층 위에서 확률적 추론을 수행하는 계산 모델은 인간 사고의 본질과 기원에 관한 가장 깊은 질문들 중 일부를 다룰 수 있습니다: 희박한 데이터로부터 학습과 추론을 안내하는 추상 지식은 어떻게 작동하는가? 우리의 지식은 다양한 영역과 과제에 걸쳐 어떤 형태를 띠고 있는가? 그리고 그 추상 지식 자체는 어떻게 획득되는가?