알고리즘만으로는 부족하다

들어가는 말

1장 서론: 인공지능과 자연지능 • 11
인간 지능의 발명 • 19
계산지능 • 23
자연지능 • 24
일반지능에서 "일반"이라는 의미 • 28
특화된 지능, 일반지능, 초지능 • 31

2장 인간 지능 • 41
지능테스트 • 44
문제 해결 • 47
통찰 문제 • 66
인간 지능의 특이한 속성 • 77
결론 • 87

3장 물리적 기호 시스템: 지능에 대한 기호 차원 접근 • 89
튜링 기계와 튜링 테스트 • 92
다트머스 여름 회의(1956년) • 100
표현 • 104
일반지능의 정의 • 125
결론 • 128

4장 계산지능과 기계학습 • 131
전문가 시스템의 한계 • 132
확률 추론 • 137
기계학습 • 140
기계학습의 종류 • 144
퍼셉트론과 퍼셉트론 학습규칙 • 151
기계학습의 시작 • 156
강화학습 • 169
요약: 기계학습 시스템의 예• 171
결론 • 173

5장 인공지능에 대한 신경 네트워크 차원 접근 • 175
신경망의 기본 • 181
돌고래 바이오소나의 예 • 186
전뇌 가설 • 196
결론 • 206

6장 인공지능의 최근 발달 상황 • 209
왓슨 • 217
시리와 그의 친척들 • 221
알파고 • 231
자율주행 자동차 • 237
포커• 242
결론 • 247

7장 지능의 구성요소 • 251
지각과 패턴 인식 • 254
모호성 • 258
지능과 언어 • 261
상식 • 272
상식 표현 • 276

8장 전문성 • 287
전문성의 원천 • 300
IO와 전문성 • 301
유동성 지능과 결정성 지능 • 303
전문성의 획득 • 306

9장 지능의 구현과 TRICS • 321
일반지능의 표현 • 346
결론 • 353

10장 알고리즘: 사람에서 컴퓨터로 • 355
최적의 선택: 알고리즘을 이용한 인간의 행동 유도 • 369
게임이론 • 391

11장 로보포칼립스의 가능성 • 395
초지능 • 399
초지능에 관한 우려 • 403
세상과 상호작용해야 할 때 • 413

12장 일반지능 • 429
지능의 정의 • 431
일반지능의 구현 • 435
일반지능의 창의성 • 467
발달하는 일반지능 • 469
전뇌 모방 • 471
유추 • 473
일반 인공지능 구현을 위한 스케치 • 488

참고문헌 • 493
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