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문제 정의
- 제 4절에서는 현재 진햄되고 있는 인공지능의 패러다임 변화를 실-펴보고, 이로부터 “적응, 학습, 추론을 위한 생물 정보처리 기반의 지능 기슬”(Bio-inspired intelligence technologies for adaptation, learning, and inference), 즉 바이오지능(Biointelligence)의 개념을 도입한다. 바이오지늠 기술을 다시 분자 수준, 세포수준, 개체수준, 개체군수준에서의 지능 기슬로 세분하고 기기-의 특성 및 연구 주제에 대하여 서술한다. 마지막으로 제 5절에서는 현재 또는 단기적으로 바이오지능이 추구해야 할 발전 방향과, 나아가 인간 수준의 또는 인간을 능가하는 수퍼지능(superintelligence)의 실현이라는 궁극적인 인공지능의 목표 달성을 위해서 장기직으로 추구헤 나가야 할 연구 방향에 디해서 토론한다
- 본 고에서는 생물학과 생물정보학 및 인공지능의 학제적 면구 분야로서 바이오지능(Biointellicence) 을 정의하고 네 가지의 구체적인 연구영역을 소개하였다. 이것은 분자 수준의 Molecular Intelligence, 세포 수준의 Cellular Intelligence, 개체 수준의 Organismic Intelligence, 개체군 수준의 Ecological Intelligence이며, 각각 화학반응에 외한 초 병렬적 추론(Inference), 다세포 유기체의 구조형성과 ^(Morphogenesis), 신경계의 학습과정 (Learning) 및 개체군의 진화 과정(Evoluticn)을 모사하는데 특히 적합함을 제시하였다.
- 또한 짝짓기를 통해 자손을 낳으며 이때 부모의 유전 혐질이 후손에게 전달되고 변형됨으로써 진화히] 나간다. 본 절에서는 이와 같은 생물학적 정보처리 원리에 기반한 지능형 정보처리 기술에 대하여 살펴보고자 한다.
- 비-이오 지능에 디한 보다 구체적인 개념 정립과 그 세부 연구 대상은 이 원고의 후반부에서 다루기로 한다-이 특집호외 논문[25]에서 “생물학을 위한 인공지능 기술”에 관한 예들을 살펴보았다. 이기서는 주로 “생몰학에 기반한 인공지능 기술'에 관헤주로 다루고자 한다
- 전자의 해석이 컴퓨터를 도구로 히는 생물힉의 연구 분아를 의미히는 반면, 후자는 생물학에 기반한 컴퓨터를 면구하는 전산학의한 분야를 의미한디: 현재 주로 통용되는 해석은 전지-이며 실제로 본 특집호를 포함한 많은 논문들이 생물학 특히 분자생물학 분야에서 발생되는 대규모의 분자서멸 데이터를 분석하기 위한 알고리즘이나 데이터베이스 기법 및 인공지능 기술에 관하여 다루고 있다. 이에 반해서, 이기서는 후자의 측면 즉 생물학 시스템의 정보처리 원리를 이해 하이 이에 바탕을 둔 새로운 컴퓨터 기숲을 개발하는 연구 방향에 관해 초점을 맞추고자 한다.
- 진화 말고리름이 기존의 탐색 방법과 구별되는 점 중의 히나는 점(point)에 의한 탐색이 아니라 군(population)에 의한 타색이라는 것이다. 진화적 탐색에 있어서는 임의의 값들로 초기화된 가능한 해들의 집합 즉 탐섹군으로 시작하여 세매 교체를 반복함으로써 점섬 더 우수한 해의 집합들을 생성하려 시도한다
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