FedTensor

다음은 뇌의 미시/거시 상태 및 확률적 도약 개념을 지지하는 주요 이론적 배경과 구체적인 실험 결과들을 정리한 문서입니다.1. 개요 뇌를 정적인 회로가 아닌, 끊임없이 변화하는 동적 시스템(Dynamic System)으로 이해하는 것은 현대 뇌과학의 핵심 패러다임입니다. 이 관점에서 "생각"이나 "감정" 같은 뇌의 거시적 상태(Macrostate)는, 수십억 개 뉴런의 순간적인 활동 패턴(Microstate)들이 통계적으로 모여 형성된 준안정 상태(Metastable State)로 간주됩니다. 의식의 흐름은 뇌가 하나의 준안정 상태(하나의 '생각')에 잠시 머무르다가, 내재된 노이즈(noise)나 외부 자극에 의해 확률적으로 다른 상태로 '도약'(Transition)하는 과정으로 설명됩니다. 이는 통계역..

본 문서는 현대 뇌과학의 성과를 바탕으로, 의식을 뇌 신경망의 통계적 속성과 베이지안 추론 과정의 결합으로 설명하는 확률적 모델을 제시합니다. 이 모델은 의식이 고정된 실체가 아니라, 뇌의 물리적 상태 공간(State Space) 위에서 펼쳐지는 동적이고 확률적인 현상임을 강조합니다.1. 뇌 신경망의 통계 역학: 거시 상태로서의 의식뇌의 활동과 의식의 관계를 통계 역학의 미시 상태와 거시 상태로 모델링할 수 있습니다.1.1. 미시 상태 (Microstate, $\omega$)정의: 뇌 신경망의 순간적인 물리적 상태입니다.구성 요소: 약 860억 개의 뉴런 각각의 활성화 상태(발화 여부, 발화율), 그리고 그 사이를 연결하는 약 $10^{15}$개 시냅스 각각의 연결 강도(weight) 및 신호 전달 물..