12 사람은 동시에 여러 작업을 수행 할 수 있지만 (예 : 음악을 들으면서 읽는 중) 주요 초점 또는 작업보다 효율성이 떨어지는 집중도가 낮은 소스의 정보를 기억합니다. 인공 지능의 경우 그러한 것들이 존재합니까? 예를 들어 신경망이 그러한 특성을 가지고 있다고 의심하지만 잘못되었을 수 있습니다. structured-data — 졸탄 슈미트 소스
7 문자 스트링 유추 문제를 해결하기위한 Douglas Hofstadter의 CopyCat 아키텍처는 의미 적으로 정보 된 '경 건성'개념을 유지하도록 의도적으로 설계되었습니다. 솔루션의 (일부)의 salience 값은 궁극적으로 수치로 표현되지만, 결정된 수단은 '선택적 관심'이 인간의인지에서 작동 할 수있는 방식에 (적어도 기능적으로) 광범위하게 적용되도록 의도됩니다. — 니체 소스
5 아마도 "초점"또는 "주의"로 이해하기 쉬운 농도는 인공 지능에서 꽤 오랜 역사를 가지고 있습니다. 이 답변은 CopyCat에 대해 언급하고 80 년대에도 신경망에 대한 작업이있었습니다 (예 : Neocognitron의 제작자 인 후쿠시마 ). 최근에는 신경망에 대한 관심 이 모멘텀을 얻고 있습니다. 이 메커니즘은 심층 신경망 학습에 적용됩니다. — 에릭 플라톤 소스