| [ PhilosophyThought ] in KIDS 글 쓴 이(By): pinkrose (슈퍼따라지) 날 짜 (Date): 1999년 3월 23일 화요일 오후 04시 02분 41초 제 목(Title): 뉴론에 대한 질문... 쇼팽씨 포스팅이 아직도 저의 의문을 풀어주지 못하고있군요. 다음이 무척 궁금합니다. 1. 수용체(? 익건몹니까? 뉴론을 수용체라고 하나요?) 라는 개체가 있어서 vertical line 하고 horizontal line하고 구분하는 neuron 들이 따로있다고 하셨는데, 이건 아무리 인간이 단순무식하다고는 하지만 실제적 실험적 증거없이는 도저히 받아들일수 없군요. 고양이가 vertical strip만있는 우리안에 같혀있을경우 수평선은 인식못하는 경우를 예로 들었는데, 처음 정보를 받아들이는 neuron들하고 이런 뉴론들 이 많이 모여 네트워크를 이루는경우하고는 구별을 해야하지 않습니까? 고양이가 버티칼 스트립우리에서 가둬져서 컸기때문에 수평선을 구별못한다. 고로 고양이의 눈에는 호리존탈하고 버티칼을 각각 구분하는 수용체가 따로 있어야한다는 주장은 비논리적이군요. (근데 뉴론이 멉니까? 뉴론이 먼지 설명좀 부탁. ^^) 호리존탈하고 버티칼 구분하는건 수용체때문이 아니라, 뉴론의 상호연결구조로부터 생기는 (마치 컴퓨터 vision algorithm같이) 것이라는걸 어떻게 실험적으로 부정합니까? 이거 부정할수있는 실험적 방법은 존재하지 않는것같은데... 2. 제가 생각하는 두뇌가 선을 인식하는방법. 아무래도 machine vision에서 선을 인식하는방법하고 다르리라 생각지 않습니다. machine vision하고 두뇌하고 다른거라면 computational methodology의 문제이지 정보를 받아들이는 처음 sensor상황에서는 차이가 없는듯 보이네요. 머신비젼에서는 pixel(점) 이 input의 가장 기본적인 단위이거든요. 거의 대부분의 모든 비젼알고리듬이 pixel based입니다. 기계로 '선' '면'이라는걸 인식시킬방법이 '점'을 초월해서 존재할것같지는 않네요. 물론, 면이라는걸 인식하기위해서, small area 의 합으로써 면을 인식하는 방법이 있지만, 이거야 pixel(점)이 와장창모여 선이나 면이 된다는 방법에서 벗어나는 방법은 아닙니다. 머신비젼에서 대체적으로 문제시되는것은 digitized된 input의 문제가 아니라, 대부분이 이런 pixel들을 어떻게 처리해야하는가의 알고리듬적 문제입니다. 대부분의 머신 알고리듬이 지금까지는 array of pixels,voxels들을 sequencial process로 픽셀하나씩 처리하게되있습니다. 페럴럴 알고리듬이론에 대한발전으로, 각각의 픽셀들을 동시에 처리하는 방법이 대두되고있지만,여기에대해서는 제가 아는바가 없어서 얼마나 진척이 있는지는 모르겠군요. 아마도 이런 알고리듬적문제하고 인간의 눈의 물체인식과의 관계에대해 많은 연구가 필요한것같네요. 두뇌가 선을 인식하는것은 input으로 받아들이는영상을 process하는 후차적 산물인지, input과 동시에 바로 각각의 뉴론이 선을 인식한다는 쇼팽씨의 포스팅은 좀 황당그자체군요. 제가 쇼팽씨 포스팅을 제대로 이해했는지도 자신이 없네요. 좀쉬운말로 설명해주세요. 먼소리하는지 이해가 잘안됩니다. 아...오줌싸라가야지... 쫄쫄쫄... 스스로 겸허한 마음으로 자 신을 낮춰 낮은 곳에 위치하고 당분간은 자신의 연못에 물을 채우기에 전념하라． 개구리토정비결에 나온말. |