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AI를 위한 논증 타당성 확인 알고리즘 구현 - 프로그램 언어 R을 활용한 명제 논증의 타당성 입증을 중심으로 = Implementation of Argument Validation Algorithms for AI
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2022
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KCI등재후보
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학술저널
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53-76(24쪽)
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본 논문의 목적은 인공지능(Artificial Intelligence)이 개별 논증에 대한 타당성을 검토할 수 있는 알고리즘을 제안하는 것이다. 우리는 인간이 논리적이지 않다는 것을 납득할 수 있지만, AI가 논리적이지 않다는 것은 납득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 논리적인 AI를 제작하기 위해 다음과 같은 제안을 할 것이다. 첫째, 프로그램 R을 통해 AI가 개별 논증의 타당성을 검토할 수 있는 알고리즘을 제안할 것이다. 프로그램 R를 선택한 것은 이 언어가 본질적으로 함수형 프로그램밍(functional programming)이라는 특성을 가지고 있기 때문이다. 따라서 프로그램 R은 특정 자료 입력에 항상 동일한 결과를 양산한다. 즉, ‘참조 투명성(referential transparency)’을 갖으며, 그 결과 '부수효과(side effect)'가 발생하지 않는다. 둘째, 우리는 명제 논리를 JSON 형식으로 변환하여, AI가 특정논리식이 구성하고 있는 요소들이 무엇이고, 어떤 특징을 가지고 있으며, 특정기호가 무엇을 의미하는지를 알 수 있게 제안할 것이다. JSON 형식은 사람이 읽고 쓰기 쉬우며, 동시에 기계도 분석하고 생성하기 쉽다. 또한, 이 포맷으로 바꾸는 명제 논리식은 다른 프로그래밍 언어에서도 사용가능하다. 그 결과 명제 논리식을 JSON 형식으로 바꾸는 방법론은 명제 논리를 AI가 다루기 위해 좋은 방법론이다.
더보기This proposes an overall algorithm that AI may use to check whether an individual argument is valid or invalid. We can generally convince that humans are not logical, but it is challenging to persuade people AI is not rational. To produce such an AI, we will make the following proposals in this study. First, an algorithm that allows AI to examine the validity of individual arguments through the R program. The R program was chosen because the language is inherently functional. Therefore, R program always produces the same result for particular data input. It has ‘referential transparency’, and there is no ‘side effect’. Second, we will propose converting propositional logic into JSON format so that AI can know what elements constitute a specific logical expression, what characteristics it has, and what a specific symbol means. The JSON format can be easily read and written by humans while also easy for machines to parse and generate. Also, the propositional logic expression converted to this format can be used in other programming languages. Therefore, converting propositional logic expressions into JSON format is a good methodology for AI to handle propositional logic.
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