Chapter 2. 계산주의 신경학의 태동과 심리철학적 배경

• Chapter 2. 계산주의 신경학의 태동과 심리철학적 배경

• 2.1심리철학의 기본 문제: 심신 이원론과 물리주의

• 2.2행동주의 심리학의 등장과 자극-반응 모델

• 2.3행동주의의 한계와 인지 혁명(Cognitive Revolution)의 발단

• 2.4산티아고 라몬 이 카할의 뉴런 독트린과 신경 세포 구조

• 2.5생물학적 뉴런의 구조: 수상돌기, 축삭, 시냅스

• 2.6신경 신호 전달 메커니즘: 활동 전위와 시냅스 전달

• 2.7도널드 헤브의 시냅스 가소성 이론(Hebbian Learning)

• 2.8헤브 학습 규칙의 수학적 정식화와 연결 강도 갱신

• 2.9워런 맥컬록과 월터 피츠의 논리적 뉴런 모델(MCP 뉴런)

• 2.10MCP 뉴런의 논리 연산 구현: AND, OR, NOT 게이트

• 2.11MCP 뉴런 모델의 수학적 표현과 이진 임계값 함수

• 2.12계산주의(Computationalism)의 정의와 핵심 명제

• 2.13마음의 계산 이론(Computational Theory of Mind)

• 2.14기능주의(Functionalism)와 다중 실현 가능성(Multiple Realizability)

• 2.15존 폰 노이만의 자기 복제 오토마타 이론

• 2.16폰 노이만 아키텍처와 저장 프로그램 개념의 신경학적 영감

• 2.17사이버네틱스(Cybernetics)와 노버트 위너의 피드백 제어 이론

• 2.18자기 조직화 시스템과 항상성(Homeostasis)의 계산적 해석

• 2.19윌리엄 로스 애시비의 동종 평형 장치(Homeostat)

• 2.201956년 다트머스 회의와 인공지능 학문의 공식 출범

• 2.21기호주의와 연결주의의 초기 분화와 학파 대립

• 2.22프랭크 로젠블랫의 퍼셉트론 제안과 신경망 연구의 시작

• 2.23중국어 방 논변과 강한 인공지능에 대한 철학적 반론

• 2.24계산주의 신경학이 현대 딥러닝에 미친 이론적 유산