요약

J.C.R. 리클라이더는 1942년에 심리음향이라는 새로운 분야에서 박사 학위를 받았고, 1943년에 하버드대 심리음향 연구소에서 일하기 시작했습니다. 1950년에 MIT로 이적하여 피치 인식 등에 관한 몇몇 연구 논문을 집필했습니다. 그 후, SAGE 미사일 방어 프로그램의 일환으로 사람들이 컴퓨터와

리클라이더는 MIT에서 물러나서, 심리음향학에서 컴퓨터로 전환한 회사의 부사장이 되었습니다. 1957년, 볼트, 베라네크, 뉴먼

이것은 한 유행이었습니다. 다양한 분야의 사람들은 이러한 이상한 컴퓨터 물건을 발견하고 그것들을 조작하고 싶어했습니다. 하지만 한 번에 오직 한 사람만이 그것들을 사용할 수 있었기 때문에 시간을 쓰는 것은 비쌀 수 있었습니다. 존 매카시

이것은 컴퓨팅 및 리클라이더에게 결정적인 전환점입니다. 리클라이더는 ARPA에 합류하기 위해 떠나려던 중이었고, ARPANET과 개인용 컴퓨터를 도입하는 데 도움을 주었습니다. 그의 글은 분명히 시대들 사이의 연결고리를 제공합니다. MIT의 반네바르 부시와 클로드 샤노ן 같은 사람들의 글이 있

리클라이더에게 이 프로젝트의 또 다른 중요한 측면은 프로젝트의 기술적인 작업을 할 때 무엇이 필요한지 직접 보고 더 잘 이해하는 것이었습니다. 여기서, 우리는 리더십과 기술적 리더십의 조합을 볼 수 있습니다. 이는 종종 혁신적이고 변화를 가져오는 기술과 관련되어 있습니다. 이로부터, 그는 인간과 컴퓨터

이 논문의 여러 측면이 그것을 매력적이고 어렵게 만든다. 예를 들면, 이 논문의 언어가 어렵다. 이 언어는 1960년대 학계에서 비롯된 것이다. 이 언어는 남성 대명사만 사용하고, 곤충의 과학적 이름을 언급하며, 여러 학문 분야를 다루는데, 이들 분야는 대학의 학과와 몇몇 수십억 달러 규모의

우리가 직면하고 있는 문제들은 60년 이상의 기간 동안 우리가 생각하는 것만큼 변하지 않았습니다. 리클라이더는 인공 지능이 수십 년 후에 도래할 것이라고 설명합니다. 오늘날 논의되고 있는 인공 지능의 유형에 따라 이는 여전히 사실입니다. 그는 프로젝트에서 작업하는 사람들의 시간 추적 및 계획 또는

이 서명서는 다시 한번, ARPA가 거기에 도착했을 때 그가 운영할 프로젝트들을 위한 지침서입니다. 그의 작업은 전국의 수십 개 팀의 노력을 집중시켰고, MIT에서 일어나고 있는 일들 중 일부를 모방하도록 했습니다. 어느 정도 초점이 맞춰져 있었지만, 연구의 대부분은 컴퓨팅 분야의 이전 세대 거

ARPA가 원하는 바를 더 구체적으로 명시했다면 같은 결과가 나오지 않았을 것입니다. 그 팀은 다른 세대에서 온 사람들의 편견을 가지고 있었습니다. 때로는 새로운 세대가 신선한 견해를 가져오며, 자신만의 길을 가도록 허용되어야 합니다. 특히 1960년대와 1970년대의 카운터 문화에 영감을 받은 연구자들에게 이것이

J.C.R. 리클라이더는 ARPA 프로젝트에서 비롯된 많은 냉전 시대 컴퓨팅 발전의 주도자였습니다. 그는 아키텍처를 구축할 수 있을 정도로 기술적이었고, 시대의 심리학과 문화에 대해 잘 알고 있어서 자유를 제공할 수 있었으며, 자신의 강점을 알고 필요할 때 스스로를 대체할 수 있을 정도로 자각적이었습니다. 그는

해당 메모에서 릭은 60년대 초반의 연구 과학자들이 사용할 수 있는 컴퓨터 네트워크를 제안했습니다. 그 후 컴퓨팅 센터의 과학자들은 슈퍼 컴퓨팅 센터로 발전하였고, 이후 우리의 전화, 텔레비전, 그리고 시계에까지 적용되었습니다. 1968년 말, ARPA는 그의 전 고용주인 볼트 베라네크와 뉴

그는 도우글라스 엔겔바르트가 온라인 시스템

그는 1968년에 ‘통신 장치로서의 컴퓨터’라는 또 다른 논문을 집필했습니다. 그때는 이미 모든 것이 순조롭게 진행되고 있었고, 오늘날 우리가 알고 있는 인터넷은 결정적이었거나 단순히 시간 문제일 뿐이었습니다. 그 논문의 아이디어는 사실상 현대의 화상 회의 시스템입니다. 그리고 우리는 그가

인간과 컴퓨터의 공생
J. C. R. 리클라이더

요약
인간과 전자 컴퓨터의 공동 작업에서 기대되는 발전 방향은 인간과 전자 구성원들 간의 매우 밀접한 결합입니다. 주요 목표는 1) 컴퓨터가 지금처럼 정형화된 문제를 해결하는 데 도움이 되는 것처럼, 정형화된 생각을 가능케 하도록 하고, 2) 사람과 컴퓨터가 고정된 프로그램에 대한

1 소개

1.1 공생
무ร비나무는 오직 벌레인 Blastophaga grossorun에 의해 수분을 받는다. 이 벌레의 유충은 무르비나무의 과실 속에서 살면서 음식을 얻는다. 따라서 나무와 이 벌레는 매우 밀접히 의존하고 있다. 나무는 이 벌레 없이 번식할 수 없고, 이 벌레도 나무 없이 음식을 얻을 수 없다. 함께, 그들은 생존할 뿐만 아니

인간과 컴퓨터의 공생은 인간과 기계 시스템의 한 하위 분류입니다. 많은 인간과 기계 시스템이 존재하지만, 현재는 인간과 컴퓨터의 공생이 없습니다. 이 논문의 목적은 개념을 제시하고 바라건대, 인간과 컴퓨터 간의 상호 작용의 일부 문제를 분석하여 인간과 기계 공학의 적용 가능한 원리에 주목

1.2 '기계적으로 확장된 인간'과 '인공 지능' 사이에서
개념적으로, 인간과 컴퓨터의 공생은 노스

물론 어떠한 인간이 만들어낸 시스템도 인간을 도우려는 것이 목적이고, 시스템 바깥의 한 사람이나 여러 사람을 도우려는 것입니다. 그러나 시스템 내의 인간 운영자에 초점을 맞춘다면, 지난 몇 년 동안 기술의 특정 분야에서 놀라운 변화가 일어났음을 볼 수 있습니다. '기계적 확장'은

인간과 컴퓨터의 공생은 복잡한 기술 시스템의 궁극적인 패러다임이 아닐 수 있습니다. 적당한 시기에 전자적이거나 화학적인 '기계'가 우리가 지금 그것의 영역 내에서만 고려하는 대부분의 기능에서 인간의 두뇌를 능가할 것이 완전히 가능해 보입니다. 심지어 지금도, 평면 기하학에서 정리를 증명하는 겔너터의

인간과 컴퓨터의 공생의 두 가지 목적
오늘날의 컴퓨터는 주로 미리 정의된 문제를 해결하거나 미리 결정된 절차에 따라 데이터를 처리하도록 설계되어 있습니다. 계산의 과정은 계산 중 얻은 결과에 따라 조건적일 수 있지만, 모든 대안은 미리 예상되어야 합니다. (예상치 못한 대안이 발생하면, 전체 프로세스가 중단되

그러나, 미리 생각할 수 있는 많은 문제들은 미리 생각하기가 매우 어렵습니다. 컴퓨터가 협력하여 추리의 결함을 발견하거나 해결책의 예기치 않은 변화를 드러내는 직관적으로 지도되는 시도와 오류 절차를 통해 더 쉽게 해결할 수 있고, 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 다른 문제들은 컴퓨터의 도움 없이는 단

다른 주요 목적은 밀접히 연관되어 있습니다. 그것은 컴퓨터를 효율적으로 '실시간'에 발생하는 사고의 과정에 적용하는 것입니다. 실시간은 컴퓨터를 일반적인 방법으로 사용하는 데는 너무 빠르게 지나가는 시간입니다. 예를 들어, 이러한 일정에 따라 컴퓨터의 도움으로 전투를 지휘하려고 시도해 보십시오. 오늘

3. 형식적 및 실시간 생각에 컴퓨터 참여의 필요성
위의 단락들은 암묵적으로 이러한 가정을 하였습니다. 만약 그들이 생각의 과정에 효율적으로 도입될 수 있다면, 데이터 처리 기계가 수행할 수 있는 기능은 생각과 문제 해결을 중요하게 향상시키거나 용이하게 할 것입니다. 그러한 가정은 정당화가 필요할 수 있습니다.

3.1 기술적 사고에 대한 사전적이고 비공식적인 시간 및 동작 분석
발명 과정에 대한 심층적인 사례 연구를 포함하여, 생각과 문제 해결에 관한 방대한 문헌이 있음에도 불구하고, 과학 또는 기술 분야에서 일하는 사람의 정신적 작업에 대한 시간 및 동작 연구 분석과 비슷한 것은 찾을 수가 없었습니다. 따라서 1957년 봄과 여름에 저는 일을 할 시간으로 생각했던

나는 기록을 보관하는 것이 내가 한 주요 일이라는 것을 빠르게 깨달았고, 만약 초기 계획에 따라 세부사항을 기록했다면 이 프로젝트는 무한정 계속될 것이었습니다. 하지만, 그렇지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 나는 내 활동들에 대한 그림을 얻었는데, 그것은 나를 조금 놀라게 했습니다. 아마도 제 스펙트

제 '생각' 시간의 약 85%는 생각을 하고, 결정을 내리고, 알아야 할 것을 배우기 위한 준비 과정에 쓰였습니다. 정보를 찾거나 얻는 데 쓰인 시간이 이해하는 데 쓰인 시간보다 훨씬 더 많았습니다. 그래프를 그리는 데 몇 시간을 보냈고, 어시스턴트에게 그래프를 그리는 방법을 가르치는 데도 몇
제가 조사한 기간 내내, 간단히 말해 제 '생각' 시간은 주로 행정적이고 기계적인 활동에 바쳤습니다. 검색, 계산, 계획, 변환, 가정이나 가설의 논리적 또는 동적인 결과를 결정하고, 결정이나 통찰력을 위한 준비 작업을 하는 것입니다. 게다가, 무엇을 시도할지 여부에 대한 제 선택은 지나치게 행정적

방금 설명한 결과에서 전달되는 주요 제안은 기술적 사고에 바๊크된 대부분의 시간을 채우는 작업들은 사람보다는 기계가 더 효율적으로 수행할 수 있는 작업들이라는 것입니다. 이러한 작업들이 다양한 변수에 대해 수행되어야 하며, 예상치 못한 상황이나 지속적으로 변화하는 시퀀스에서 수행되어야 하기 때

현시점에서 우리는 '컴퓨터'라는 용어를 사용하여 계산, 데이터 처리, 정보 저장 및 검색을 위한 다양한 기계를 포함시키고 있다는 점을 인정하는 것이 적합할 수 있습니다. 이 분야의 기계들의 능력은 거의 매일 증가하고 있습니다. 따라서 이 분야의 능력에 대한 일반적인 발언을 하는 것은 위험할 수 있습니다. 아마도 인간의 능력

여러 면에서 이전에 언급했듯이, 인간은 소음이 많고, 제한된 대역폭의 장치이지만, 신경계에는 매우 많은 평행하고 동시에 활동하는 채널이 있습니다. 인간에 비해 컴퓨터는 매우 빠르고 정확하지만, 한 번에 하나나 몇몇의 기본 작업만 할 수 있습니다. 인간은 유연하며, 새로 받은 정보에 따라 '조건적으로 자신을

엄격히 말하자면, 이러한 특성 설명은 많은 제한사항을 포함해야 합니다. 그럼에도 불구하고, 그들이 제시하는 비슷성의 그림(그리고 그에 따른 잠재적인 보완성)은 기본적으로 유효합니다. 컴퓨터는 인간에게 어려운 혹은 불가능한 많은 일을 쉽고, 잘, 그리고 빠르게 할 수 있습니다. 그리고 인간은 컴퓨터에게

예상되는 공생 관계에서 남성과 컴퓨터의 4가지 분리 가능한 기능
많은 작업에서 인간 운영자와 장비의 기여도가 완전히 합쳐질 것 같습니다. 이는 분석을 통해 그들을 명확하게 구분하기 어렵게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 결정을 내리기 위한 데이터를 수집할 때, 인간과 컴퓨터 모두 경험에서 관련된 사례를 제시하고, 컴퓨터가 그런 다음 인간의 직관

물론, 적어도 초기에는 남성들이 목표를 설정하고 동기를 제공할 것입니다. 그들은 가설을 형식화할 것입니다. 그들은 질문을 할 것입니다. 그들은 메커니즘, 절차 및 모형을 생각할 것입니다. 그들은 1947년이나 세계 2차 대전 직후에 특정 주제에 대해 관련이 있을 수 있는 연구를 한 사람이 어떤 학술
게다가, 실제로 그러한 상황이 발생할 경우 남성은 매우 낮은 확률의 상황을 처리할 것입니다. (현재의 인간-기계 시스템에서, 이것은 인간 운영자의 가장 중요한 기능 중 하나입니다. 매우 낮은 확률의 대안들의 합은 종종 무시할 수 없을 정도로 크습니다.) 컴퓨터가 특정 상황

정보 처리 장비는 가설을 테스트할 수 있는 모형으로 변환하고, 그런 다음 모형을 데이터와 비교합니다(인간 운영자가 대략적으로 지정하고 컴퓨터가 그의 승인을 받을 때 관련성을 인정할 수 있습니다). 장비는 질문에 답할 것입니다. 그것은 메커니즘과 모형을 시뮬레이션하고, 절차를 수행하며, 결

또한, 컴퓨터는 형식적인 통계 분석을 지원할 수 있는 충분한 기반이 있는 경우 제안된 행동 방침에 대한 기본적인 평가를 하기 위한 통계적 추론, 의사 결정 이론 또는 게임 이론 기계의 역할을 할 것입니다. 마지막으로, 그것은 가능한 한 많은 진단, 패턴 매칭 및 관련성 인식을 할 것입

인간과 컴퓨터의 공생을 실현하는 5가지 전제 조건
위 절에서 암시된 데이터 처리 장비는 사용할 수 없습니다. 컴퓨터 프로그램은 작성되지 않았습니다. 사실, 비대συ대의 현재와 예상되는 대συ대의 미래 사이에는 여러 장애물이 있습니다. 이들 중 일부를 검토하여 무엇이 필요한지 그리고 그것을 달성할 수 있는 가능성이 얼마나 되는지 더 분명하게 보자면서

5.1 남성과 컴퓨터 사이의 속도 차이
오늘날 대규모의 컴퓨터는 한 사람과 실시간으로 협동적으로 생각하기에 너무 빠르고 비용이 많이 들습니다. 분명히, 효율성과 경제성을 위해 컴퓨터는 많은 사용자들 간에 시간을 분할해야 합니다. 타임 셰어링 시스템은 현재 적극적으로 개발되고 있습니다. 심지어 사용자들이 자신의 개인 프로그램 외에 다른 것

향후 10년 혹은 15년 후에, 현재 도서관의 기능과 정보 저장 및 검색의 향후 발전, 그리고 본 논문에서 앞서 제시된 상생적인 기능을 포함하는 '사고ศูนย'를 구상하는 것은 합리적인 일일 것 같습니다. 이 그림은 쉽게 이러한 센터들의 네트워크로 확대되며, 이들은 광대역 통신 회선을

5.2 메모리 하드웨어 요구 사항
우리가 기술 문학의 상당한 부분을 컴퓨터 메모리에 저장하는 것을 고려하기 시작할 때, 우리는 수십억 비트에 직면하게 되고, 상황이 현저하게 바뀌지 않는 한 수십억 달러의 비용을 직면하게 됩니다.

우리가 직면해야 할 첫 번째 것은 모든 기술적이고 과학적인 서문을 컴퓨터 메모리에 저장할 수는 없다는 것입니다. 우리는 가장 간결하게 요약할 수 있는 부분, 즉 수량적인 부분과 참조 인용문을 저장할 수 있지만, 전체를 저장할 수는 없습니다. 책은 가장 아름다운 공학적이고 인간이 설계한 구성 요
두 번째 점은 메모리의 매우 중요한 부분이 영구적일 것이라는 것입니다. 일부는 지워질 수 없는 메모리이고 일부는 게시된 메모리입니다. 컴퓨터는 지워질 수 없는 메모리에 한 번 쓰기를 할 수 있고, 그 후 무한히 다시 읽을 수 있지만, 지워질 수 없습니다. (그것은 또한 모든 0을 대문자로

메모리 요구 사항의 다른 측면에 관해서는, 일반적인 과학 및 비즈니스 컴퓨팅 기계의 지속적인 발전을 기대할 수 있습니다. 메모리 요소가 처리(논리) 요소만큼 빠르게 되는 가능성이 있습니다. 이러한 발전은 컴퓨터 설계에 혁명적인 영향을 미칠 것입니다.

5.3 메모리 조직 요구 사항
인간과 컴퓨터의 공생 개념에는 이름과 패턴으로 정보를 검색할 수 있어야 하며, 직렬 검색보다 훨씬 빠르게 절차를 통해 정보에 접근할 수 있어야 한다는 요구 사항이 내포되어 있습니다. 메모리 조직화의 문제 중 적어도 절반은 저장 절차에 있는 것으로 보입니다. 나머지는 대부분 저장 메커니즘이나 매

트리 메모리는 그 발명자인 프레드킨(Fredkin)에 의해 이러한 이름이 붙었습니다. [10] 이는 정보 검색을 용이하게 하도록 설계되었고, 분기형 저장 구조가 개발되면 나무처럼 보이기 때문입니다. 대부분의 일반적인 메모리 시스템은 인자의 함수를 인자에 의해 지정된 위치에 저장합니다

트라이 메모리 스키마는 작은 메모리에서는 비효율적이지만, 사용함에 따라 점점 더 효율적이 됩니다.
메모리 크기가 증가함에 따라 사용 가능한 저장 공간도 증가합니다. 이 방식의 매력적인 특징은 다음과 같습니다: 1) 검색 프로세스가 매우 간단합니다. 주어진 인자를 받고, 첫 번째 문자로 표준 초기 레지스터에 입력하고, 두 번째 문자의 주소를 가져온 다음 두 번째 레지스터로 이

방금 설명한 특성들은 원하는 모든 특성을 포함하지는 않지만, 그것들은 컴퓨터 저장소를 인간 운영자들과 그들이 사물을 이름 또는 포인터로 지정하는 경향과 조화를 이룰 수 있게 해줍니다.

5.4 언어 문제
인간 언어와 컴퓨터 언어의 근본적인 차이는 진정한 공생을 위한 가장 심각한 장애물일 수 있습니다. 그러나, 해석 프로그램, 특히 FORTRAN 같은 어셈블리 또는 컴파일러 프로그램을 통해 컴퓨터를 인간 언어 형태에 적응시키는데 이미 거대한 진전이 이루어졌다는 것을 알면 안심이 됩니다. Shaw, New

그러나, 인간과 컴퓨터간의 실시간 협동을 위해서는 추가적이고 다른 의사소통 및 제어 원리를 사용할 필요가 있습니다. 이 개념은 지능적인 인간에게 일반적으로 제공되는 지시사항과 컴퓨터와 함께 사용되는 지시사항을 비교하여 더 잘 설명될 수 있습니다. 후자는 취해야 할 개별 단계와 그 순서

남성들은 과정보다는 목표에 대해 더 자연스럽고 쉽게 생각하는 것 같습니다. 물론, 그들은 여행할 방향이나 일할 방향에 대해 알고 있는 경우가 많지만, 정확히 구체적으로 계획된 여정으로 시작하는 경우는 거의 없습니다. 예를 들어, 보스턴에서 로스엔젤레스로 가는 사람은 경로 사양을 세부적으로 알고 있겠습니까? 그대

목표 지정을 통한 컴퓨터 지시는 두 가지 방법으로 접근되고 있습니다. 첫 번째는 문제 해결, 언랜닝, 자체 조직화된 프로그램을 포함합니다. 두 번째는 사전 프로그래밍된 세그먼트와 닫힌 서브루틴의 실시간 연결을 포함하며, 인간 운영자는 이를 간단히 이름으로 지정하고 실행할 수 있습니다.

이 경로들 중 첫 번째를 따라, 유망한 탐사적인 작업이 이루어졌습니다. 미리 정한 전략의 제한적인 범위 내에서 작업을 수행하는 컴퓨터들이 적당한 시기에 명시된 목표를 달성하기 위한 자신만의 절차를 개발하고 단순화할 수 있을 것이라는 것은 분명합니다. 지금까지는 성과가 실질적으로 중요하지 않았습니다. 그것들

두 번째 경로가 더 단순하고 분명히 더 빠르게 실현될 수 있음에도, 그것은 상대적으로 소외되어 왔습니다. 프레드킨의 트리 메모리는 유망한 패러다임을 제공합니다. 우리는 적당한 때에 언어와 구문처럼 서로 연결되어 현재 필요한 계산이나 제어를 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하기 위한 심

5.5 입력 및 출력 장비
인간과 컴퓨터의 상호 작용에 관한 요구 사항을 고려할 때, 데이터 처리 부서에서 가장 덜 발전된 것은 입력 및 출력 장비 또는 인간 운영자의 관점에서 보는 디스플레이와 제어입니다. 그러나 그말을 하고 나서, 자격을 갖춘 발언을 하는 것이 필수적입니다. 이는 정보를 빠르게 입력하고 출력하는

디스플레이는 제어 장치보다 조금 나은 상태인 것 같습니다. 많은 컴퓨터는 오실로스코프 화면에 그래프를 표시하고, 몇몇은 그래픽 및 기호의 놀라운 기능을 활용하는 캐릭터론 디스플레이 튜브를 사용합니다. 그러나, 제 지식 내에서는 기술적 토론을 하는 사람들이 사용하는 연필과 스케치 패

1) 데스크톱 표면 디스플레이와 제어: 분명히, 효과적인 사람-컴퓨터 상호 작용을 위해서는 사람과 컴퓨터가 같은 디스플레이 표면에 그래프와 사진을 그리고, 메모와 방정식을 서로 쓰는 것이 필요할 것입니다. 사람은 그래프를 그려서 컴퓨터에게 함수를 제공할 수 있어야 합니다. 컴퓨터는 사람이 쓰는

2) 컴퓨터로 게시된 벽면 디스플레이: 일부 기술 시스템에서는 여러 명의 작업자들이 서로 상호 작용하는 차량을 제어하는 책임을 공유합니다. 일부 정보는 모든 작업자에게 동시에 제공되어야 하며, 가능한 경우 공통의 그리드상에서 제공되어야 합니다. 이를 통해 작업자들의 행동을 조정할 수 있습니다. 다

방금 설명한 문제는 심지어 지금도 매우 중요한 문제이며, 시간이 지남에 따라 점점 더 중요해질 것으로 보입니다. 몇몇 디자이너들은 조명 밸브 원리에 기반한 번쩍이는 조명과 시간 공유 보기 화면의 도움으로 원하는 특성을 가진 디스플레이를 만들 수 있다고 확신하고 있습니다.

이 문제에 대해 생각해 본 대부분의 사람들에 따르면, 대형 디스플레이는 개별 디스플레이 제어 장치로 보완되어야 합니다. 이를 통해 운영자들은 자리를 떠나지 않고도 벽 디스플레이를 수정할 수 있습니다. 일부 목적에서는 운영자들이 보충적인 디스플레이를 통해 컴퓨터와 소통할 수 있고, 아마도 벽 디

물론, 대형 벽 디스플레이와 그에 관련된 시스템은 컴퓨터와 인간 팀의 공생적인 협동과 관련되어 있습니다. 실험실 실험은 운영자들이 대형 상황 디스플레이를 참조하여 자신의 활동을 조정하는 비공식적이고 평행한 배치가 컴퓨터를 통해 그들의 행동을 연관시키려는 더 널리 사용되는 배치보다

3) 자동 음성 생성 및 인식: 인간 운영자와 컴퓨터 간의 음성 통신이 얼마나 바람직하고 실현 가능한가? 이 복합적인 질문은 정교한 데이터 처리 시스템에 대해 논의할 때마다 제기됩니다. 컴퓨터와 함께 일하고 살고 있는 엔지니어들은 바람직성에 대해 보다 보수적인 태도를 가지고 있습니다.

그의 문제점과 시간 표준에 대한 예비 분석에 따르면 기업 대통령은 오직 여가활동으로서만 컴퓨터와 상생적인 관계를 원할 것입니다. 비즈니스 상황은 보통 매우 천천히 진행되기 때문에 브리핑과 회의를 위한 시간이 있습니다. 따라서 컴퓨터 전문가들이 비즈니스 오피스에서 컴퓨터와 직접 상

반면에, 군사 지휘관은 짧은 시간 내에 결정적인 결정을 내려야 할 가능성이 더 높습니다. 10분 전쟁이라는 개념을 과도하게 드라마화하는 것은 쉽지만, 10분 이상의 시간을 갖고 결정적인 결정을 내려야 할 때를 기대하는 것은 위험할 수 있습니다. 따라서, 군사 시스템의 지상 환경과 제어 센터의 기능과

실현 가능성의 관점에서 볼 때, 음성 생성은 음성 소리의 자동 인식보다 기술적인 면에서 덜 어려운 문제를 제기합니다. 현재 상업용 전자 디지털 전압계는 숫자별로 음성 표시를 큰 소리로 읽어주고 있습니다. 8년 혹은 10년 동안 벨 전화 연구소, 스톡홀름 왕립기술연구소, 크라

자동 음성 인식의 실현 가능성은 인식할 단어의 어휘 크기와 그것이 작동해야 할 화자와 악센트의 다양성에 크게 달려 있습니다. 몇 년 전에 벨 전화 연구소와 링컨 연구소에서는 자연적으로 발음된 십진수의 98% 정확한 인식이 시연되었습니다 [4], [9]. 어휘 크기를 한 단계 더

그러나, 진정한 공생 수준의 실시간 상호 작용을 위해서는 약 2,000개의 단어, 예를 들면 기본 영어 1,000개와 전문 용어 1,000개가 필요할 것입니다. 이것은 어려운 문제입니다. 음향학자들과 언어학자들의 의견에 따르면, 현재는 2,000개의 단어를 인식하는 시스템을 구축할 수 없습니다. 그러나, 몇몇 조직

자동 음성 인식 기술에 대한 상세한 설명은 현재 연구 범위를 벗어나지만, 컴퓨터가 자동 음성 인식기 개발에 지배적인 역할을 하고 있다는 점을 언급하는 것은 적합합니다. 이는 현재의 낙관주의, 혹은 일부 분야에서 발견된 낙관주의에 기여했습니다. 2~3년 전에는 상당한 어휘의 자동 인식이 10년
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