작성자 관리자 날짜 2021-05-02
제목 과몰입오류를 Assistant Learning으로 감소시킬 것입니다.
내용 한돋철이 창안한 부자학개념들 중의 하나인 과몰입오류는 정신에 기초하지 않고 물질에대한 집착이 심해서 생기는 사회적 오류를 의미합니다.



주위의 물질소유자들의 행동모방이 심해지고 있고 그리고 대중매체와 일대일매체와 홍보성매체의 무분별한 광고현상이 과몰일오류를 심화시키고 있습니다.



허황된 물질주의에 기초한 인간의 행위들에는 직접적인 오류와 간접적인 오류가 있습니다. 직접적인 과몰입오류는 가족소유의 물질에대한 탐닉과 사회소득으로 나타납니다. 대부분은 법적처벌을 받고 있습니다. 간접적인 과몰입오류는 사회적 물질에대한 악의적 활용과 과도한 물질추구주의를하면서 나타나는 과시효과나 풍요실패들입니다. 이것은 종교적 그리고 사회적 인정거부로 나타납니다.



지구상에서 발생하는 과몰입오류의 추종자들에대한 광범위한 발굴과 축소노력을 통해서 줄여나가는 것이 바람직합니다. 이것은 인공지능의 기술들로서 어느 정도 가능한 것으로 추론됩니다. 단 현재와 같은 Machine Learning은 양적자료에서 질적감각을 발굴하지 못해서 제한되고 있습니다. 무제한적인 반복데이터의 기계학습은 Reflective Approach로서 초감각적 선택을 하지 못하고 있습니다.



한동철이 개발중인 Assistant Learning은 인간의 지적산물을 가지고 Formative Approach를 통해서 인간이 이해가능한 감각적 자료들을 인공지능처리하는 기술입니다. Assistant Learning 식의 기술이 자료에서 implicit meaning을 찾아내는데 효력이 있을 것으로 예견됩니다.



과몰입오류를 줄이기위한 Assistant Learning적인 방법론을 어느 정도 완성시킨후에 이것을 가지고 세상의 과몰입오류를 사회적 정상화시키는 작업을 부자학연구학회에서 하려고합니다. 이것은 학술이 세상에 공헌할 수 있는 많은 것들 중의 하나라고 굳게 믿고 있습니다.


 
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