알베르 카뮈. 가장 유명한 격언

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알베르 카뮈. 가장 유명한 격언

부조리는 자신의 한계를 깨달은 마음이다.
우리 시대의 고민. 얼마 전까지만 해도 나쁜 행동에는 정당화가 필요했지만 지금은 선행에도 정당화가 필요합니다.
삶에 절망이 없다면 삶에 대한 사랑도 없습니다.
창조하고 사랑하고 승리하기 위해 창조된 것은 세상에서 살기 위해 창조된 것입니다. 그러나 전쟁은 모든 것을 잃고 우리가 아닌 사람이 되라고 가르칩니다.
자신을 위해 이교도가 되고 다른 사람을 위해 기독교인이 되는 것-모든 사람은 본능적으로 이것을 하는 경향이 있습니다.
인생에서 매 순간은 기적과 영원한 젊음으로 가득 차 있습니다.
삶의 가장 큰 문제는 사람들 사이에서 어떻게 살 것인가 하는 것입니다.
내가 끊임없이 고군분투하는 영원한 유혹은 냉소주의입니다.
돈을 쫓는 데 바쳐진 모든 삶은 죽음이다. 부활 - 무관심.
모든 성취는 노예로 정죄합니다. 그것은 더 높은 성취를 요구합니다.
최고의 미덕은 열정을 억제하는 것입니다. 더 깊은 미덕은 균형을 맞추는 것입니다.
천재는 그저 덧없는 기회일 수 있습니다. 노력과 의지만이 생명을 주고 영광으로 바꿀 수 있습니다.
인간의 주요 능력은 잊는 능력입니다. 그러나 공평하게 말하면 그는 자신이 행한 선한 일조차 잊는다는 점에 유의해야 합니다.
대부분의 사람들에게 전쟁은 외로움의 끝을 의미합니다. 나에게 그녀는 궁극의 외로움이다.
생각이 세상을 변화시키려면 먼저 그것을 창조한 사람의 삶을 변화시켜야 합니다.
육체가 영혼을 그리워한다면 영생에서 영혼이 육체와 분리되어 고통을 겪지 않기 때문에 땅으로 돌아갈 꿈도 꾸지 않는다고 믿을 이유가 없습니다.
삶에 의미를 부여해서는 안 됩니다. 삶이 살 가치가 없다는 결론에 이르게 되기 때문입니다.
그것들을 정복한 자만이 정욕으로 살 수 있다.
진실은 빛처럼 빛납니다.
모든 세대가 자신이 세상을 리메이크하도록 부름 받았다고 생각하는 것이 일반적입니다.
모든 사람은 낯선 사람으로 죽습니다.
전쟁이 현실이 되자마자 그것을 고려하지 않은 의견은 잘못된 것처럼 들리기 시작합니다.
종교가 정치와 결합될 때 인퀴지션이 탄생합니다.
아름다움은 우리를 절망에 빠뜨리고, 그것은 한순간 지속되는 영원이며, 우리는 그것을 영원히 연장하고 싶습니다.
아무것도 주지 않는 사람은 가진 것이 없다. 가장 큰 불행은 사랑받지 못하는 것이 아니라 자신을 사랑하지 않는 것이다.
부유한 노예보다 자유롭게 가난한 자가 되는 것이 낫다. 물론 사람들은 부자이면서 자유로워지기를 원합니다. 이 때문에 때때로 가난한 노예가 되기도 합니다.
사상가는 자신에게 명백해 보이더라도 성급히 결론을 내리지 않으면 앞으로 나아갑니다.
미래에 대한 진정한 관심은 현재에 모든 것을 바치는 것입니다.
과학은 작동하는 것이 아니라 작동하는 것을 설명합니다.
사랑받지 못하는 것은 실패일 뿐이고, 사랑하지 않는 것은 불행이다.
나보다 앞서 가지 마십시오. 시간이 없을 수 있습니다. 내 뒤에서 걷지 마세요. 잘못된 방향으로 안내할 수 있습니다. 그냥 내 옆에서 걷고 내 친구가 되십시오.
예술가의 불행은 그가 수도원에 살지 않고 세상에 살지 않는다는 것입니다. 더욱이 그는 두 삶의 유혹에 시달립니다.
어떤 천재적인 작품도 증오나 경멸에 바탕을 둔 적이 없습니다.
아침에 거의 똑같은 것을 생각하고 저녁에 또 다른 것을 생각합니다. 그러나 진실은 어디에 있습니까? 밤의 생각이나 낮의 반성에서?
당신이 지상 생활에 실망하고 고통이 당신을 세상에서 분리했기 때문에 하나님께로 향하는 것은 소용이 없습니다. 하나님은 세상에 붙어 있는 영혼들을 기뻐하십니다. 그는 당신의 기쁨을 사랑합니다.
누군가는 사랑하도록 만들어졌고, 누군가는 살기 위해 만들어졌습니다.
역사에 대한 책임은 사람에 대한 책임에서 해방됩니다. 이것은 그녀의 편의입니다.
잘못된 생각은 항상 유혈 사태로 끝나지만 매번 다른 사람의 피입니다. 그렇기 때문에 우리의 사상가들은 그들이 원하는 것은 무엇이든 말할 수 있다고 생각합니다.
글쓴이는 말을 너무 많이 하는 것보다 침묵하는 것이 낫다.
당신이 완전히 접근할 수 없는 모든 즐거움을 생각하면 당신은 이미 경험한 즐거움을 생각하는 것과 같은 피로를 느낍니다.
가장 위대하고 가장 진지한 과학으로서의 여행은 우리 자신을 재발견하는 데 도움이 됩니다.
불의는 싸우거나 협력합니다.
좋은 평판보다 나쁜 평판으로 사는 것이 더 쉽습니다. 좋은 평판을 유지하기가 어렵고 항상 정상에 있어야하기 때문입니다. 결국 모든 고장은 범죄에 해당합니다. 평판이 나쁘면 실패를 용서할 수 있습니다.
사상의 영역에서 가능한 가장 큰 절약은 세상이 알 수 없다는 것을 받아들이고 인간에게 주의를 기울이는 것입니다.
가장 위험한 유혹은 다른 사람처럼 되지 않으려는 것입니다.
자유는 우선 특권이 아니라 의무입니다.
예술의 자유는 그 유일한 의미가 예술가의 정신적 안위일 때 별 가치가 없다.
늙는다는 것은 감정에서 공감으로 옮겨가는 것을 의미합니다.
인간의 정의나 인간의 악의에 의해 감옥에 갇힌 사람들은 현재를 조급하게 촉구하고, 과거를 적개심으로 바라보며, 미래를 절대적으로 박탈당합니다.
진리를 사랑하는 사람은 결혼, 즉 환상이 없는 사랑에서 사랑을 구해야 합니다.
불안은 미래에 대한 약간의 혐오일 뿐입니다.
예술에는 순결이 있습니다. 스페이드를 스페이드라고 부를 수는 없습니다.
사랑에는 그 자체로 명예가 있습니다. 그녀를 잃을 가치가 있고 사랑은 끝납니다.
고독은 부자들의 사치다.
철학은 철학자가 의미하는 만큼 의미가 있습니다. 인간의 위대함이 클수록 그의 철학은 더 진실합니다.
철학은 뻔뻔함의 현대적 형태입니다.
인간은 종교적인 동물입니다.
인간은 항상 자신이 공언하는 진리의 먹이입니다.
사람은 겁쟁이들에게 둘러싸여 있을 때 외로움을 느낍니다.
인간의 운명이 비극적일수록 희망은 거침없고 도전적입니다.
유명인이란 무엇입니까? 이것은 모두가 그의 성으로 아는 사람이므로 그의 이름은 중요하지 않습니다. 다른 모든 사람들은 중요한 이름을 가지고 있습니다.
시간을 헛되이 보내지 않으려면 이 시간을 온전하게 느껴야 한다.
학교는 존재하지 않는 세상에서의 삶을 위해 우리를 준비시킵니다.
미래를 향한 관대함은 현재와 연결된 모든 것을 줄 수 있는 능력입니다.
나는 다른 사람의 비밀을 좋아하지 않는다. 그러나 나는 다른 사람들의 고백에 관심이 있습니다.

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로봇은 호기심을 갖도록 배웠다 08.06.2017

몇 년 동안 로봇용 컴퓨터 프로그램 개발자는 "호기심 알고리즘"을 만들려고 했지만 인간의 호기심을 복제하는 것은 상당히 어려웠습니다. 그들에 따르면 대부분의 방법은 로봇에 대한 지식의 "갭"을 평가하고 로봇이 관심을 가질 대상을 이해할 수 없습니다.

그러나 영국 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 토드 헤스터(Todd Hester)와 미국 텍사스 대학교(University of Texas)의 피터 스톤(Peter Stone)은 컴퓨터 프로그램이 스스로 환경에 대해 학습함으로써 "호기심"을 갖게 하는 알고리즘을 만드는 데 성공했다. 새로운 접근 방식을 통해 로봇은 지금보다 훨씬 빠르게 학습할 수 있습니다. 연구원들은 "강화 학습" 기술을 기반으로 하는 알고리즘을 TEXPLORE-VENIR이라고 명명했습니다.

이 기술은 다음 원칙에 따라 작동합니다. 프로그램이 문제에 대한 해결책에 접근할 때(예: 미로에서 나가기) 약간의 보상을 받습니다. 상을 받으면 앞으로 그녀는 다시 어떤 목표를 달성하기 위해 노력할 것이라고 가정합니다. 연구원들은 목표 달성에 도움이 되지 않더라도 프로그램이 단순히 새로운 지식에 대해 보상을 받도록 "강화 학습" 기술을 약간 수정했습니다. 예를 들어, TEXPLORE-VENIR은 세계를 탐험하거나 지도에서 먼 곳을 찾거나 요리법을 마스터할 때 보너스를 받습니다.

Hester와 Stone은 두 가지 시나리오에서 알고리즘을 테스트했습니다. 첫 번째는 잠긴 문으로 연결된 4개의 방이 있는 가상 미로였습니다. 봇(단순한 컴퓨터 프로그램)은 해당 지역을 탐색하고 열쇠를 찾고 열쇠를 가지고 문을 열어야 했습니다. 문을 열 때마다 그는 10점을 얻었습니다. 최고 점수를 달성하기 위해 그는 3000 "보"를 받았습니다.

TEXPLORE-VENIR 알고리즘을 사용할 때 봇은 해당 영역을 탐색했으며(1000개의 "단계"를 사용) 55점을 얻었습니다. 또한 다른 알고리즘을 사용하면 0~35점을 받았습니다. 프로그램이 해당 지역을 탐색하면서 동시에 문을 열어야 하는 경우 TEXPLORE-VENIR에서는 70점, 다른 경우에는 5점 미만을 기록했습니다.

두 번째 실험을 위해 연구진은 휴머노이드 로봇 나오(Nao)를 연결했다. TEXPLORE-VENIR 알고리즘의 도움으로 그는 세 가지 작업을 완료해야 했습니다. 즉, 음악 심벌즈를 치고, 분홍색 리본을 찾아 눈에 가져오고, 다리에 있는 버튼을 누르십시오. 각 작업에 대해 Nao는 200개의 "단계"를 받았고 "훈련"(학습 과목)을 위해 또 다른 400개의 "단계"를 받았습니다. 13번의 시도 끝에 그는 7번 버튼을 누르고 1번 중 5번 심벌즈를 쳤고 결국 분홍색 리본을 더 빨리 찾았습니다.

TEXPLORE-VENIR 알고리즘은 좋은 결과를 보여주었지만 과도한 호기심은 로봇의 생산성을 저하시킬 수 있다고 제XNUMX자 연구자들은 말합니다. 학습 보상을 받고자 하는 로봇의 내재적 동기가 과제를 완수하려는 외재적 동기를 능가하는 경우가 있습니다. 따라서 두 가지 유형의 동기 사이에서 균형을 찾는 것이 중요합니다.

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