Molecular Simulation of Anagram Problem Solving with PLM

확률 라이브러리 모델(PLM)에 의한 애너그램 문제 해결

본 연구는 애너그램(anagram) 문제해결 과제에서 발생하는 제약들(영어 철자연쇄 집합의 출현 확률과 단어 내 위치 확률)을 동시에 병렬적으로 만족시키는 확률 모델 학습과정을 보인다. 애너그램에 관한 많은 선행연구들은 이 문제해결 과정이 단순히 기호처리적인 층위뿐만 아니라 하위기호적(subsymbolic) 층위에서의 상향식 처리로 인해 일어남을 밝혀왔고, 주로 영어 철자의 연쇄체의 확률값을 이용해왔다. 본 연구는 확률 라이브러리 모델(Probabilistic Library Model)을 통해 애너그램 문제해결이 한 번씩 끝날 때마다 철자 연쇄체의 출현 및 위치 분포 확률이 어떻게 유연한 변화를 갖는지에 집중한다. 하나의 문제를 풀고 나면 본 모델은 그 전 문제를 풀었을 때의 상태 패턴으로부터 변화를 보인다. 이러한 분포 변화를 통해 하위기호적 활동의 영향이 문제해결에 있어서 학습구조의 유연한 변화에 중요한 영향을 끼친다는 점을 확인했다.