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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..

통계학을 공부할 때 가장 혼동하기 쉬운 개념 중 하나가 바로 확률(Probability)과 우도(Likelihood)입니다. 두 용어는 일상적으로 비슷하게 사용되지만, 통계적 추론의 세계에서는 근본적으로 다른 관점을 가집니다. 예시를 통한 개념 비교:확률 (모수로부터 관찰값 추정): 상황: 불투명한 주머니 속에 노란공 6개, 파란공 4개가 들어 있다는 사실을 알고 있다. 질문: 한 개의 공을 꺼낼 때 노란공일 가능성은? 우도 (관찰값으로부터 모수 추정):상황: 불투명한 주머니 속에 노란공과 파란공이 함께 들어 있다는 사실을 알고는 있지만 몇 개씩인지는 모른다.질문: 한 개의 공을 꺼냈다가 다시 집어 넣는 동작을 10번 반복했더니 노란공이 4번 나왔다. 그렇다면 주머니 속 노란공과 파란공의 비율이 4:6일..