[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,58 +2,234 @@
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id: wiki-2026-0508-embodied-cognition
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title: Embodied Cognition
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AI-EMBODIED-COGNITION]
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aliases: [embodied mind, 4E cognition, embodied embedded enacted extended, situated cognition]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.96
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tags: [Philosophy, CognitiveScience, Psychology, Embodiment]
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confidence_score: 0.93
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verification_status: applied
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tags: [philosophy, cognitive-science, embodiment, 4e-cognition, phenomenology, ai]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: Cognitive Science
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applicable_to: [AI, Robotics, HCI, Therapy]
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# [[Embodied Cognition]] (체화된 인지)
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# Embodied Cognition
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "생각은 뇌에서만 일어나는 것이 아니라, '몸' 전체와 그 환경의 상호작용이다." 지능을 단순히 추상적인 계산 과정으로 보지 않고, 신체의 구조와 감각-운동 경험이 사고의 본질을 형성한다는 이론이다.
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## 매 한 줄
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> **"매 mind 의 brain 의 X — 매 body + environment 의 distributed"**. 매 cognition = embodied + embedded + enacted + extended (4E). 매 Lakoff & Johnson, Varela, Clark. 매 modern AI: 매 LLM 의 disembodied 의 critique → 매 embodied AI / robotics emphasis.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **Anti-Dualism**: 마음과 몸을 분리된 실체로 보지 않고, 하나로 연결된 시스템으로 파악.
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- **Action-Oriented**: 인지는 추상적 표상(Representation)을 쌓는 것이 아니라, 환경에서 어떻게 행동할지를 실시간으로 결정하는 과정임.
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- **Extended Mind Hypothesis**: 도구나 환경(스마트폰, 노트 등)도 인지 과정의 일부라는 주장.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- 순수 소프트웨어 기반 AI(LLM)가 정말 '지능'을 가질 수 있는가에 대한 강력한 반론의 근거가 된다. 물리적 세계와 상호작용하는 '몸'이 없는 AI는 개념적 이해에 한계가 있다는 주장(Symbol Grounding Problem)이 끊임없이 제기된다. 이는 로보틱스 기반 AI 연구가 중요해진 이유이기도 하다.
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### 매 4E
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- **Embodied**: 매 body 의 structure 의 cognition 의 shape.
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- **Embedded**: 매 environment 의 part.
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- **Enacted**: 매 action 의 perception.
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- **Extended**: 매 tool 의 mind 의 part (Clark).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Related: Situated-Cognition , Phenomenology
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- Problem: Symbol-Grounding-Problem
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### 매 historical
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- **Merleau-Ponty**: 매 phenomenology of body.
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- **Gibson**: 매 affordance.
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- **Lakoff & Johnson**: 매 conceptual metaphor (UP=GOOD).
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- **Varela / Maturana**: 매 enaction, autopoiesis.
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||||
- **Clark & Chalmers**: 매 extended mind (1998).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 evidence
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- **Body posture**: 매 confidence ↑.
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- **Gesture**: 매 speech production.
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- **Mirror neuron**: 매 action understanding.
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- **Numerical line**: 매 left-right space.
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- **Metaphor**: 매 anger = heat.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 AI implication
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- **Symbol grounding**: Harnad's problem.
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- **GOFAI critique**: 매 disembodied symbol.
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- **Embodied AI**: 매 robot, sim2real.
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- **LLM critique**: 매 token 의 only — 매 ground X.
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||||
- **Modern**: 매 vision-language-action (RT-2, OpenVLA).
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. **Robotics**: 매 body 의 use 의 simplify control.
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2. **HCI**: 매 gesture / posture interface.
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3. **Therapy**: 매 somatic experiencing.
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4. **Education**: 매 enactment.
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5. **AI**: 매 embodied agent.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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## 💻 패턴
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### Affordance detection (vision)
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||||
```python
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import torch
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||||
from torchvision import models
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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class AffordanceNet(torch.nn.Module):
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||||
"""매 segment 의 graspable / sittable / pushable."""
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||||
def __init__(self, n_affordances):
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||||
super().__init__()
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||||
self.backbone = models.resnet50(pretrained=True)
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||||
self.head = torch.nn.Conv2d(2048, n_affordances, 1)
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||||
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||||
def forward(self, x):
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||||
feat = self.backbone(x)
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||||
return self.head(feat).softmax(1)
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### Embodied simulation (PyBullet)
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||||
```python
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||||
import pybullet as p
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||||
p.connect(p.GUI)
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||||
robot = p.loadURDF('humanoid.urdf')
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||||
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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def policy(obs):
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||||
# 매 body 의 dynamics 의 use 의 task 의 simplify
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com = p.getBasePositionAndOrientation(robot)[0]
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||||
return compute_balance_action(com, obs)
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||||
```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
### Conceptual metaphor (NLP)
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||||
```python
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||||
METAPHORS = {
|
||||
'UP_IS_GOOD': ['rise', 'high spirits', 'up', 'top'],
|
||||
'DOWN_IS_BAD': ['fall', 'low', 'down', 'bottom'],
|
||||
'WARM_IS_AFFECTIONATE': ['warm welcome', 'cold response'],
|
||||
'JOURNEY_IS_LIFE': ['path', 'crossroads', 'road'],
|
||||
}
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||||
|
||||
def detect_metaphors(text):
|
||||
found = []
|
||||
for meta, markers in METAPHORS.items():
|
||||
if any(m in text.lower() for m in markers):
|
||||
found.append(meta)
|
||||
return found
|
||||
```
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||||
|
||||
### Gesture recognition (MediaPipe)
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||||
```python
|
||||
import mediapipe as mp
|
||||
hands = mp.solutions.hands.Hands()
|
||||
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||||
def classify_gesture(landmarks):
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||||
# 매 thumb up: thumb tip y < other tips
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||||
thumb_tip = landmarks[4]
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||||
other_tips = [landmarks[i] for i in [8, 12, 16, 20]]
|
||||
if all(thumb_tip.y < t.y for t in other_tips):
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||||
return 'thumbs_up'
|
||||
return 'unknown'
|
||||
```
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||||
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||||
### Mirror system (action observation)
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||||
```python
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||||
class MirrorSystem:
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||||
"""매 observe 의 reproduce."""
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||||
def __init__(self, action_repertoire):
|
||||
self.repertoire = action_repertoire # 매 my own actions
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||||
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||||
def imitate(self, observed_trajectory):
|
||||
# 매 best-match 의 own action
|
||||
best = min(self.repertoire, key=lambda a: dtw_distance(a, observed_trajectory))
|
||||
return self.execute(best)
|
||||
```
|
||||
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||||
### VLA (Vision-Language-Action) like OpenVLA
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||||
```python
|
||||
def vla_policy(image, instruction):
|
||||
"""매 robot 의 embodied LLM."""
|
||||
img_emb = vision_encoder(image)
|
||||
text_emb = text_encoder(instruction)
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||||
fused = transformer(img_emb, text_emb)
|
||||
action = action_decoder(fused) # 매 7-dim end-effector
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||||
return action
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||||
```
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||||
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||||
### Body schema (proprioception)
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||||
```python
|
||||
class BodySchema:
|
||||
def __init__(self, joint_limits):
|
||||
self.joints = joint_limits
|
||||
self.tool_attached = None
|
||||
|
||||
def attach_tool(self, tool):
|
||||
"""매 extended embodiment."""
|
||||
self.tool_attached = tool
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||||
# 매 reachable space 의 tool length 의 extend
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||||
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||||
def reachable(self, target):
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||||
max_reach = self.compute_max_reach()
|
||||
if self.tool_attached:
|
||||
max_reach += self.tool_attached.length
|
||||
return np.linalg.norm(target) < max_reach
|
||||
```
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||||
|
||||
### Posture-mood feedback (HCI)
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||||
```python
|
||||
def posture_suggestion(pose_landmarks):
|
||||
"""매 power pose 의 confidence ↑ 의 evidence."""
|
||||
shoulder_angle = compute_shoulder_openness(pose_landmarks)
|
||||
if shoulder_angle < 30:
|
||||
return "Try opening your shoulders — research suggests it improves confidence."
|
||||
return None
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Symbol grounding via interaction
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||||
```python
|
||||
def ground_word(word, sensorimotor_history):
|
||||
"""매 word 의 sensory-motor 의 contingencies 의 link."""
|
||||
contexts = [h for h in sensorimotor_history if word in h.transcript]
|
||||
visual_features = average_visual([c.frame for c in contexts])
|
||||
motor_features = average_motor([c.action for c in contexts])
|
||||
return {'word': word, 'visual': visual_features, 'motor': motor_features}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Enactive perception
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||||
```python
|
||||
def enactive_perception(world, action_capabilities):
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||||
"""매 affordance 의 own capability 의 dependent."""
|
||||
perceived_affordances = {}
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||||
for obj in world.objects:
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||||
relevant_actions = [a for a in action_capabilities if a.applicable_to(obj)]
|
||||
perceived_affordances[obj] = relevant_actions
|
||||
return perceived_affordances
|
||||
```
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||||
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Robot policy | Embodied (use body dynamics) |
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| LLM critique | Add multimodal + grounding |
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| HCI | Gesture + posture |
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| Therapy | Somatic + body schema |
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| AI agent | VLA / VLM-action |
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| Linguistics | Conceptual metaphor |
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**기본값**: 매 multimodal + 매 grounding (vision + motor) + 매 affordance + 매 sim2real for robot.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Cognitive-Science]] · [[Philosophy-of-Mind]]
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||||
- 변형: [[Embodied-AI]] · [[Extended-Mind]] · [[Enaction]]
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||||
- 응용: [[Robotics]] · [[VLA]] · [[Sim-to-Real]]
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||||
- Adjacent: [[Symbol-Grounding]] · [[Affordance]] · [[Phenomenology]]
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||||
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 robotics. 매 multimodal AI. 매 grounded language.
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||||
**언제 X**: 매 pure symbolic reasoning.
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## ❌ 안티패턴
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- **Pure GOFAI**: 매 ground X.
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- **Disembodied LLM 의 only**: 매 physical sense X.
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- **Body 의 ignore**: 매 sim2real gap.
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||||
- **Metaphor 의 literal**: 매 abstraction lose.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Lakoff & Johnson, Varela, Clark, Harnad).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-04-20 | Auto-reinforced |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — 4E + 매 affordance / VLA / mirror / body schema code |
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Reference in New Issue
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