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영어

The recent development of artificial intelligence technology as part of the computer science discipline has enabled artificial intelligence computer systems to perform the language processing (understanding and generation) that humans alone are able to do. This human-like system of language processing is called a neural-network language model, and the AI computer system leverages such a neural network language model to emulate human learning, perception, and reasoning skills, living up to the original definition of artificial intelligence. Encompassing learning, perception, and reasoning with commonsense, this work first looks at recent attempts to develop neural network commonsense models from neural network language models to practically implement more human-like artificial intelligence. Next, when implementing human intelligence mechanically, human intelligence and artificial intelligence are expected to differ from each other due to the mapping problems the methodology and implementation confront, so we examine and evaluate the causes of the differences between the two types of intelligence in terms of commonsense.

한국어

최근 컴퓨터 공학 학제의 일부로서 인공 지능 기술의 발달은 인공 지능 컴퓨터 시스템이 전통적으로 사람이 해 온 언어 처리(이해 및 생성)를 사람처럼 수행할 수 있도록 하고 있다. 사람처럼 언어를 처리하는 시스템을 신경망 언어 모델이라고 하는 바, 신경망 언어 모델을 활용하여 인공 지능의 본래의 정의에 맞게, 인공 지능 컴퓨터 시스템이 인간의 학습 능력, 지각 능력, 추론 능력을 갖추게 하려고 노력하고 있다. 인간의 학습, 지각, 추론 능력을 일반적으로 상식(common sense)이라고 정의할 때, 본 연구의 목적은 먼저 인공 지능을 실질적으로 구현하기 위하여 신경망 언어 모델에서 신경망 상식 모델을 개발하는 최근의 시도들을 먼저 살펴보고, 다음으로 인간의 지능을 컴퓨터로 구현할 때 적용 방법론 및 컴퓨터 구현 가능성으로 인하여 인간 지능과 인공 지능이 서로 괴리가 예상되는 바, 상식의 측면에서 두 지능의 차이를 가져오는 원인 그리고 이 차이점을 극복하기 위한 시도들을 살펴보고 평가하는데 있다.