Automated Mathematician
Automated Mathematician (인공 수학자) 은 가장 일찍이 성공한 discovery system (새로운 과학적 개념이나 법칙을 발견하기 위한 AI 시스템) 중의 하나이다. 1977 년에 Douglas Lenat 가 Lisp 을 사용하여 만든 것으로, 그는 IJCAI Computers and Thought Award 을 수상했다. AM 은 Goldbach's conjecture 와 Unique Prime Factorization Theorem 을 재발견하기 위한 목적으로 운영된다. AM 은 나중에 Eurisko 로 발전되었다. ...... (Wikipedia : Automated Mathematician)
레넛의 AM 프로그램은 그의 박사 학위 논문 주제가 되었고, 지금까지 가장 독창적인 인공지능 (Artificial Intelligence) 프로그램 가운데 하나로 손꼽힌다. 저명한 AI 연구자인 뉴욕 대학의 어니 데이비스 (Eanie Davis) 는 그것을 다음과 같이 표현하였다. "그것은 내가 알고 있는 다른 어떤 것과도 완전히 다릅니다. 즉, 입력도 상호 작용도 전혀 없이, 그저 앉아서 끊임없이 수학적 개념들을 생각하고 가설들을 제시하는 프로그램입니다."
AM 의 주요한 과학적 기여는 경험적 학습의 개념을 구체화한 것이었다. ........ 컴퓨터 과학에서의 경험적 학습 (Learning) 이란 일종의 경험에 의한 추론 (Reasoning) 으로서, 최선의 해법으로 기대되지는 않지만 종종 아주 훌륭한 문제해결 (Problem Solving) 방식이다. AI 는 흔히 경험적 방법을 사용한다. AI 의 프로그램들은 가지고 있는 정보가 불완전한 상황들에 대처해야 하기 때문이다. 전문가 시스템 (Expert System) 에서는 경험적 방법이 특정한 상황에 적용되는 전문인들의 지식을 체현하고 있다. AM 은 새로운 지식을 발견하는 데 경험적 방법을 사용하였다. 이와 같은 경험적 방법 가운데 일부는 수학 이외의 범위에도 적용된다. ....... (Dennis Shasha 1995)
term :
Douglas Lenat Lisp 인공지능 (Artificial Intelligence) 학습 (Learning) 추론 (Reasoning) 문제해결 (Problem Solving) 전문가 시스템 (Expert System)
paper :
AM : 올바른 경험적 방법의 발견 : Dennis Shasha : ......
학습을 위한 발견 : AM (Discovery as Learning : AM) : Elaine Rich
수학에서의 사례사 : Philip N. Johnson-Laird