뉴런 패킷에서 사고씨앗으로: 전역 작업 공간에서 구현된 인지에 대한 계층적 모델

מושגי ליבה

인지는 뉴런 패킷이라는 기본 단위에서 발생하여 사고씨앗이라는 고차원적 구조로 조직되며, 이는 전역 작업 공간 내에서 상호 작용하며 행동, 지각, 학습을 안내한다.

תקציר

뉴런 패킷에서 사고씨앗으로: 전역 작업 공간에서 구현된 인지에 대한 계층적 모델

본 논문은 인지 과정을 설명하기 위한 새로운 프레임워크인 "사고씨앗" 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크는 뉴런 패킷, 자유 에너지 원리, 전역 작업 공간 이론을 기반으로 하며, 인지가 "사고씨앗"이라는 자기 조직화된 구현된 지식 단위의 동적 상호 작용에서 발생한다고 주장한다.

서론: 진화적 관점과 자유 에너지 원리에서 본 구현된 인지

생명 시스템은 환경에 적응할 뿐만 아니라 환경을 적극적으로 형성하는 능력을 통해 생존한다. 이러한 역동적이고 적응적인 관계는 뇌, 신체, 환경의 상호 작용을 통해 이해가 나타나는 구현된 인지 개념의 핵심이다. 자기 조직화 시스템인 생명 시스템은 주변 환경과 끊임없이 에너지와 물질을 교환함으로써 비평형 정상 상태(NESS)를 유지한다. 자유 에너지 원리(FEP)는 생명 시스템이 놀라움이나 변분 자유 에너지를 최소화하여 적응하는 방식을 설명하는 통합 프레임워크를 제공한다. 능동적 추론을 통해 생명 시스템은 내부 모델을 지속적으로 개선하고 들어오는 감각 데이터와 예측을 일치시키는 조치를 취한다.

구현된 인지 개념의 구조적 기반

뉴런 패킷 도메인 (NPD)

뇌의 sparse 아키텍처는 특정 인지 작업을 위한 국소화된 기능 단위를 지원한다. NPD는 자기 조직화된 상호 연결된 NP를 통해 나타나는 것으로 가정된다. 계층적 구성은 중첩된 마르코프 담요를 통해 더 간단한 단위에서 복잡한 계산을 가능하게 한다. NPD 형성은 특정 기능에 적합한 적응형 신경 아키텍처를 선호하는 진화적 사전 확률에 의해 안내된다. NP는 변분 자유 에너지(VFE)를 최소화하여 자원을 놓고 경쟁하여 효율적인 내부 모델을 생성한다. "신경 다윈주의"로 설명되는 이러한 경쟁은 각각 세상의 다른 측면을 나타내는 특수 NP를 생성한다. 마르코프 담요 구조는 이러한 분산된 모듈식 구성을 지원하여 견고성과 적응성을 모두 향상시킨다.

지식 도메인 (KD)

지식 도메인(KD)은 지식 그래프와 유사하게 뇌의 내부 모델 내에서 대규모로 조직된 구조로 개념화될 수 있다. 이들은 감각 정보를 해석하고 전역 작업 공간 내에서 의식의 내용을 생성하기 위한 개념적 틀을 제공하는 중첩된 수준의 "지식 저장소" 역할을 한다. KD는 감각 표현뿐만 아니라 검색된 기억, 신념, 경험, 정책, 감정 및 학습된 패턴도 포함한다. NPD는 특정 정보를 처리하고 전역 작업 공간에 투사하는 특수 단위 역할을 한다. 반대로 KD는 뇌의 신경 아키텍처 내에서 이러한 원시 데이터를 해석하고 맥락화한다. KD의 형성과 적응은 진화적 사전 확률의 영향을 받으며, 이는 개발을 위한 기초 구조를 제공한다. 평생 동안의 지속적인 학습은 KD를 더욱 개선한다.

사고씨앗 네트워크 및 메타 인지

사고씨앗의 형식적 정의

사고씨앗 프레임워크는 사고씨앗이 분산된 신경망의 조정된 활동에서 발생하는 자기 조직화된 고차 인지 구조라고 가정하며, 대규모 뇌 네트워크 및 의식의 전역 작업 공간 이론(GWT)에 대한 연구와 일치한다. 사고씨앗은 이러한 전역 작업 공간 내에서 일시적인 단위로 이해될 수 있으며, 개인이 세상과 상호 작용함에 따라 형성되고 경쟁하고 용해되는 일시적인 신경 활동 연합을 나타낸다.

사고씨앗의 주요 특징

• 하위 에이전트: 사고씨앗은 인지 시스템 내에서 자율적인 하위 에이전트 역할을 하여 능동적 추론에 참여하여 예측을 생성하고, 행동에 영향을 미치고, 감각 피드백을 기반으로 내부 모델을 업데이트한다.
• 풀백 어트랙터 역학: 활성화되면 사고씨앗은 풀백 어트랙터 역할을 하여 여러 KD의 정보를 통합하여 일관된 표현을 형성한다.
• 목표 지향적 행동: 사고씨앗은 EFE를 최소화해야 한다는 당위성에 따라 본질적으로 목표 지향적이다. 그들은 행동 결과를 예상하고 EFE를 최소화하는 결과를 선택한다.
• 사고씨앗 상태: 사고씨앗은 나타나지 않음, 나타남(비활성, 활성, 지배적), 소멸됨의 상태로 존재한다.

사고씨앗과 전역 작업 공간

전역 작업 공간 이론(GWT)은 의식이 뇌 내의 중앙 정보 교환 허브인 "전역 작업 공간"에서 발생한다고 제안한다. 이 작업 공간은 전문화된 모듈식 처리 장치 간의 통신 및 통합을 용이하게 한다. 사고씨앗 프레임워크 내에서 지식 도메인(KD)은 이러한 전문 모듈로 개념화될 수 있으며, 각 모듈은 특정 지식 또는 전문 지식 영역을 캡슐화한다. 이러한 KD는 병렬로 작동하여 선택 프로세스에서 어떤 정보가 의식적 액세스를 위해 전역 작업 공간에 들어갈지 결정할 때까지 각각의 입력을 처리한다.

사고씨앗은 정보 처리기

사고씨앗은 이 GWT 프레임워크 내에서 정보 처리기 역할을 한다. 그들은 여러 KD의 정보를 동적으로 통합하여 전역 작업 공간에 대한 액세스를 위해 경쟁하는 일시적인 신경 활동 연합을 형성한다. 각 사고씨앗은 관련 핵심 및 하위 어트랙터와 함께 인식 콘텐츠를 형성하기 위해 경쟁하는 의식적 액세스 후보를 나타낸다.

지배력을 위한 경쟁

사고씨앗은 승자 독식 역학에서 경쟁하며, 누적 예상 자유 에너지(EFE)를 최소화하는 사람(인식적(불확실성 감소) 및 실용적(목표 달성) 고려 사항 모두 균형)이 전역 작업 공간에 대한 액세스 권한을 얻는다. 이 프로세스는 신경 어셈블리의 "점화"와 유사하며, 여기서 임계 수준의 신경 활동에 도달하여 자기 지속적인 활성화 패턴으로 이어진다.

의식적 경험의 단일성

단일하고 일관된 의식의 흐름에 대한 주관적인 느낌인 의식적 경험의 단일성은 주어진 순간에 단일 사고씨앗의 지배력에서 비롯된다. 이러한 지배력은 전역 작업 공간 이론(GWT)에 내재된 승자 독식 역학을 반영하여 하나의 사고씨앗만 전역적으로 콘텐츠를 브로드캐스트하는 반면 다른 경쟁 사고씨앗은 비활성 또는 잠재 상태로 유지되도록 한다. 이러한 지속적인 경쟁은 의식적 경험의 일관성과 통합을 유지하여 단편적이거나 상충되는 인식 흐름이 동시에 작업 공간에 들어가는 것을 방지한다.

사고씨앗 역학의 메타 인지 및 에이전시

메타 인지는 자신의 인지 과정을 모니터링, 평가 및 조절하는 능력을 말한다. 사고씨앗과 전역 작업 공간 이론(GWT)의 맥락에서 메타 인지는 사고씨앗 역학의 조정에 중요한 역할을 하여 어떤 사고씨앗이 지배적인 것으로 선택되고 더 넓은 에이전트 수준 목표 및 정책과 어떻게 상호 작용하는지에 영향을 미친다.

사고씨앗의 메타 인지적 조절

잠재적으로 고차 사고씨앗에 의해 구현되는 메타 인지적 프로세스는 주의, 예측 및 오류 신호를 동적으로 조정하여 하위 수준 사고씨앗 간의 활성화 및 경쟁을 조절하는 데 도움이 된다. 이러한 고차 사고씨앗은 인지 시스템 내에서 "관찰자" 또는 "조절자"로 볼 수 있으며, 하위 수준 사고씨앗의 관련성과 일관성을 평가하고 전역 작업 공간에 대한 액세스에 영향을 미친다.

에이전시 및 목표 지향적 사고씨앗 역학

이 맥락에서 에이전시는 인지 시스템이 목표에 따라 가장 적합한 사고씨앗을 선택하여 의도적이고 적응력 있게 행동할 수 있는 능력을 말한다. 더 큰 인지 아키텍처 내에서 하위 에이전트 역할을 하는 사고씨앗은 장기적인 놀라움이나 자유 에너지의 최소화와 일치하는 행동을 주도함으로써 에이전트의 중요한 목표에 기여한다.

에이전트 수준의 정책, 목표 및 행동 유도성

에이전트 수준에서 사고씨앗은 환경 내에서 정책(전략), 목표 및 행동 유도성(행동 기회)에 대한 인식을 형성하는 데 도움이 된다. 이러한 요소는 세상에 대한 내부 모델과 감각 데이터를 통합하여 생명 시스템의 적응 행동을 안내한다. 능동적 추론 프레임워크는 에이전트가 지속적으로 EFE를 최소화하는 정책을 선택하여 인식적 행동 유도성(불확실성을 줄이거 나 지식을 얻을 수 있는 기회)과 실용적 행동 유도성(목표 또는 필요를 충족할 수 있는 기회)의 균형을 맞춘다고 가정한다.

결론

사고씨앗 프레임워크는 뉴런 패킷 개념과 자유 에너지 원리(FEP)를 기반으로 구현된 인지에 대한 일반적인 이론에 대한 유망한 토대를 제공한다. 이 프레임워크 내에서 사고씨앗(창발적이고 고차원적인 구성)은 지식 도메인(KD) 간의 조정된 활동에서 발생한다. 이러한 사고씨앗은 에이전트 구성 요소 역할을 하는 일관된 신경 활동 패턴을 나타내어 행동, 지각 및 인지 기능을 주도한다.

סטטיסטיקה

ציטוטים

תובנות מפתח מזוקקות מ:

From Neuronal Packets to Thoughtseeds: A Hierarchical Model of Embodied Cognition in the Global Workspace

by Prakash Chan... ב- arxiv.org 10-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2408.15982.pdf

שאלות מעמיקות

사고씨앗 프레임워크는 인공 지능 시스템 개발에 어떻게 적용될 수 있을까?

사고씨앗 프레임워크는 인공 지능 시스템, 특히 능동적 추론 및 강화 학습 에이전트를 개발하는 데 유용한 틀을 제공할 수 있습니다.
다음은 몇 가지 적용 가능성을 자세히 살펴보겠습니다.

계층적 지식 표현: 사고씨앗 프레임워크는 인공 지능 시스템이 세상에 대한 지식을 뉴런 패킷, 지식 도메인, 사고씨앗 네트워크와 같은 계층적 구조로 표현하고 구성할 수 있도록 합니다. 이러한 계층적 구조는 복잡한 정보를 효율적으로 처리하고 저장하며, 새로운 상황에 일반화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차는 도로 규칙, 교통 상황, 운전자의 의도 등 다양한 수준의 정보를 계층적으로 표현하여 안전하고 효율적인 주행을 계획할 수 있습니다.

능동적 추론 및 의사 결정: 사고씨앗은 자유 에너지 원칙에 따라 행동을 선택하고 환경과 상호 작용하는 능동적인 에이전트 역할을 합니다. 각 사고씨앗은 예측 모델을 가지고 있으며, 자신의 예측과 실제 관측 사이의 불일치를 최소화하기 위해 노력합니다. 이 과정에서 사고씨앗은 정보를 수집하고, 불확실성을 줄이며, 목표 달성 가능성을 높이는 행동을 선택합니다. 이는 인공 지능 시스템이 불확실하고 동적인 환경에서 효과적으로 학습하고 적응하는 데 중요한 역할을 합니다.

목표 지향적 행동 계획: 사고씨앗 프레임워크는 인공 지능 시스템이 복잡한 목표를 달성하기 위한 행동 계획을 세우는 데 유용한 메커니즘을 제공합니다. 메타-인지 능력을 갖춘 상위 수준의 사고씨앗은 하위 수준의 사고씨앗의 활성화 및 경쟁을 조절하여 전체 시스템의 행동을 목표에 맞게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 가상 비서 시스템은 사용자의 요구사항을 파악하고, 여러 하위 작업(정보 검색, 일정 관리, 메시지 전송 등)을 조정하여 사용자의 목표 달성을 돕는 방식으로 사고씨앗 프레임워크를 활용할 수 있습니다.

새로운 정보 통합 및 학습: 사고씨앗 네트워크는 새로운 경험을 통해 지속적으로 학습하고 업데이트될 수 있습니다. 새로운 정보는 기존 사고씨앗을 강화하거나 약화시키고, 새로운 사고씨앗의 생성을 유도할 수 있습니다. 이러한 학습 과정은 인공 지능 시스템이 변화하는 환경에 적응하고 성능을 향상시키는 데 필수적입니다.

하지만 사고씨앗 프레임워크를 인공 지능에 적용하기 위해서는 몇 가지 해결해야 할 과제들이 있습니다.

구현의 복잡성: 사고씨앗 프레임워크는 마르코프 담 개념을 기반으로 하는 복잡한 계산 모델을 필요로 합니다. 이러한 복잡성은 실제 인공 지능 시스템에 구현하는 데 어려움을 야기할 수 있습니다.
대규모 데이터 처리: 사고씨앗 네트워크는 방대한 양의 정보를 처리하고 통합해야 합니다. 따라서 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하는 기술이 중요합니다.
설명 가능성: 사고씨앗 프레임워크를 사용하여 개발된 인공 지능 시스템은 그 의사 결정 과정을 사람이 이해하고 해석하기 어려울 수 있습니다. 따라서 인공 지능 시스템의 투명성과 설명 가능성을 높이는 연구가 필요합니다.

사고씨앗 간의 경쟁이 항상 효율적인 의사 결정으로 이어질까? 혹시 부정적인 결과를 초래할 가능성은 없을까?

사고씨앗 간의 경쟁은 일반적으로 자유 에너지 원칙에 따라 시스템의 목표 달성에 가장 효율적인 행동을 선택하도록 유도합니다. 하지만, 이러한 경쟁 메커니즘이 항상 최적의 결과를 보장하는 것은 아니며, 경우에 따라 부정적인 결과를 초래할 수도 있습니다.
긍정적 측면:

효율적인 자원 할당: 사고씨앗 간의 경쟁은 제한된 인지 자원을 가장 중요하고 관련성이 높은 정보 처리에 집중시키는 효율적인 메커니즘을 제공합니다.
환경 변화에 대한 빠른 적응: 경쟁을 통해 시스템은 변화하는 환경에 빠르게 적응하고 새로운 상황에 적합한 행동을 선택할 수 있습니다.
창의적 사고 촉진: 다양한 사고씨앗 간의 경쟁은 새로운 아이디어와 해결책을 탐색하고, 기존 사고방식에서 벗어나 창의적인 사고를 촉진할 수 있습니다.
부정적 측면:

잘못된 정보 또는 편향에 기반한 의사 결정: 사고씨앗은 시스템이 학습한 데이터에 기반하여 형성됩니다. 만약 학습 데이터에 편향이 존재하거나 잘못된 정보가 포함되어 있다면, 사고씨앗 간의 경쟁은 편향된 또는 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 특정 사회 집단에 대한 편견이 담긴 데이터로 학습된 인공 지능 시스템은 해당 집단에 불리한 차별적인 결정을 내릴 수 있습니다.

단기적인 목표에 치중: 사고씨앗 간의 경쟁은 단기적인 보상을 극대화하는 방향으로 이어질 수 있으며, 장기적인 관점에서 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.

예를 들어, 주식 투자 시스템에서 단기적인 수익 극대화에 초점을 맞춘 사고씨앗이 우세해질 경우, 장기적인 투자 전략을 고려하지 않고 위험한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.

탐험과 활용의 딜레마: 사고씨앗 간의 경쟁은 시스템이 이미 알고 있는 정보와 행동에 지나치게 의존하게 만들고, 새로운 정보 탐색을 저해할 수 있습니다.

예를 들어, 추천 시스템에서 사용자의 과거 취향에 맞는 콘텐츠만 추천하는 사고씨앗이 우세해질 경우, 사용자는 새로운 취향을 발견할 기회를 잃을 수 있습니다.

부정적인 결과를 완화하기 위한 방법:

다양성 확보: 다양한 관점과 가치관을 반영하는 사고씨앗을 생성하고, 다양한 데이터를 기반으로 학습하도록 유도해야 합니다.
균형 조정: 단기적인 보상과 장기적인 목표 사이의 균형을 유지하고, 탐험과 활용 사이의 적절한 균형점을 찾도록 시스템을 설계해야 합니다.
메타-인지 강화: 시스템이 자신의 의사 결정 과정을 모니터링하고 평가하며, 필요에 따라 수정할 수 있는 메타-인지 능력을 강화해야 합니다.

사고씨앗 프레임워크는 예술적 창조성이나 영적 경험과 같은 인간의식의 다른 측면을 설명하는 데 어떻게 도움이 될 수 있을까?

사고씨앗 프레임워크는 예술적 창조성이나 영적 경험과 같은 인간 의식의 복잡한 측면을 설명하는 데 흥미로운 가능성을 제시할 수 있습니다. 아직 명확하게 규명되지 않은 부분들이 많지만, 다음과 같은 관점에서 설명의 틀을 제공할 수 있습니다.
1. 예술적 창조성:

새로운 사고씨앗의 생성 및 결합: 예술적 창조성은 기존에 존재하지 않던 새로운 아이디어나 표현 방식을 만들어내는 행위입니다. 사고씨앗 프레임워크에서 이는 새로운 사고씨앗의 생성과 기존 사고씨앗의 새로운 결합으로 설명될 수 있습니다. 서로 다른 지식 도메인에 속한 사고씨앗들이 글로벌 워크스페이스에서 예측하지 못한 방식으로 상호작용하고 결합하면서 참신한 아이디어와 표현이 탄생하는 것입니다.
불확실성과 모호함에 대한 탐색: 예술가들은 종종 불확실성과 모호함을 수용하고 탐구하면서 창의적인 결과물을 만들어냅니다. 사고씨앗 프레임워크에서 이는 자유 에너지 원칙과 연결될 수 있습니다. 예술가들은 예측 가능성을 최소화하고 새로운 가능성을 탐색하면서 자유 에너지를 높이는 방향으로 나아가며, 이 과정에서 독창적인 예술 작품이 탄생할 수 있습니다.
메타-인지적 조절: 예술적 창조성은 단순히 무작위적인 사고의 결과물이 아니라 의식적인 노력과 조절을 필요로 합니다. 예술가들은 자신의 창조적 과정을 모니터링하고 평가하며, 필요에 따라 수정하면서 원하는 방향으로 이끌어갑니다. 사고씨앗 프레임워크에서 이는 메타-인지 능력을 갖춘 상위 수준의 사고씨앗이 하위 수준의 사고씨앗의 활성화와 경쟁을 조절하는 과정으로 설명될 수 있습니다.
2. 영적 경험:

자아감의 확장: 많은 영적 전통에서 추구하는 깨달음이나 초월적 경험은 자아의 경계가 확장되고 자신을 넘어선 무언가와 연결되는 느낌을 동반합니다. 사고씨앗 프레임워크에서 이는 개별 사고씨앗의 경계가 모호해지고 서로 융합되는 현상으로 해석될 수 있습니다. 글로벌 워크스페이스에서 사고씨앗들이 서로 경쟁하는 대신 조화롭게 통합되면서 자아감의 확장과 연결감을 경험하게 되는 것입니다.
의미와 목적 추구: 영적 경험은 삶의 의미와 목적에 대한 깊은 성찰을 동반하는 경우가 많습니다. 사고씨앗 프레임워크에서 이는 시스템의 목표와 가치관을 반영하는 상위 수준의 사고씨앗이 활성화되는 것으로 설명될 수 있습니다.
명상과 수행: 명상이나 수행과 같은 영적 수행은 의식 상태를 변화시키고 특정 사고씨앗의 활성화를 조절하는 데 영향을 미칠 수 있습니다. 사고씨앗 프레임워크는 이러한 수행이 뇌의 정보 처리 과정에 어떤 영향을 미치는지, 특히 사고씨앗의 생성, 경쟁, 소멸 динамика에 어떤 변화를 가져오는지 연구하는 데 유용한 틀을 제공할 수 있습니다.
한계점:

주관적 경험 설명의 어려움: 사고씨앗 프레임워크는 객관적인 뇌 활동을 기반으로 하기 때문에, 예술적 창조성이나 영적 경험과 같은 주관적인 경험의 질적인 측면을 완벽하게 설명하기 어려울 수 있습니다.
의식의 신비: 의식 자체가 아직 완전히 해명되지 않은 현상이기 때문에, 사고씨앗 프레임워크만으로 인간 의식의 모든 측면을 설명하는 것은 불가능합니다.
결론:
사고씨앗 프레임워크는 예술적 창조성이나 영적 경험을 완벽하게 설명하지는 못하더라도, 이러한 현상을 뇌의 정보 처리 과정과 연결하여 이해하는 데 유용한 틀을 제공할 수 있습니다. 특히, 사고씨앗의 생성, 결합, 소멸과 같은 동적인 상호작용과 메타-인지적 조절 과정은 예술적 창조성과 영적 경험의 신경 메커니즘을 탐구하는 데 흥미로운 연구 주제가 될 수 있습니다.