신경 과학의 이해-뇌,현실,기계지능

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[느낀 점]

앞으로 뇌에 관심을 더 많이 갖고 들여다볼 수 있다.뇌라는 영역은 우리가 우주를 이해하는 그런 영역과도 비슷하다는 느낌을 받았다.결국 이것도 차원,어떤 층에 대한 얘기를 할 수 있는 것이고 그들이 연결맺고 있고 그들을 통해서 보는 이 세상은 어떻게 구성되고 어떻게 모델링되고 그러한 것들을 좀 생각해볼 수 있는 계기가 되었다.김대식교수, 역시나 그 화려한 커리어만큼 지식이 엄청나게 방대했고.. 참 똑똑하다는 사람이란 것을 느꼈다.앞으로 인공지능,머신러닝,딥러닝 이런 주제들은 놓치지 않고 계속 공부해야되는 주제들이라고 생각했다. 빨리 데이터쪽 공부를 많이해서 통계쪽 넘어가 베이지안,머신러닝 이쪽으로도 한번 경험해봐야겠다.

[메모한 것]

뇌에서는 패턴으로 정보를 처리.

과부하가 걸리니 정보를 압축적으로 정리.그 압축적인 방법으로는 타이틀을 가지고 기억.

그래서 타이틀을 회수하고 나중에는 새로운 현실세계를 다시 기억해내는 것.

자연지능과 인공지능은 차이가 있음.그래서 인공지능을 만들기 위해서는 자연지능이 필요하다가 생각되서 여기로 연구.

브레인 리딩 vs 브레인 라이팅.

브레인 리딩은 뇌에 나타난 부분들을 읽어서 해석하면 됨.

브레인 라이팅은 내가 주는 신호를 뇌에서 읽게하는... 근데 중요한건 신경세포가 다 연결되어있는데

원하는 곳에만 자극을 준다는 것은 어려운 작업.

브레인 라이팅.

칼 다이소로스 karl deisseroth (--> 구글 x프로젝트)

광 유전자 개념!

전기적인 자극을 주면 다 먹칠을 해버리기 때문에

내가 원하는 신경세포들만 유전자 조작. 더 이상 전기가 아니고 빛에 반응을 보이도록.

이 유전자 조작은 DNA를 바꾸는게 아니라 신경세포 표면만 바꾼다.

빛의 파장을 통해서 다양한 신경세포들을 우리가 골라서 자극을 줄 수 있다는 자극.

현실을 경험하면 그 자체가 해마에서 패턴으로.

현대 뇌과학을 통해서..현실이란 건 도데체 무엇인가? 아니면 시뮬레이션 하는 것일까?

뇌에는 통증을 느끼는 수용체가 없음 그래서 뇌수술할때 마취하는 것은 두개골을 열기위해서 마취하는 거지

손으로 만져도 소용이 없음. 못느끼기 때문에 

눈은 공학적으로 봤을때 잘못 설계..원래는 혈관이라던지 그런 것들이 보여야 되는데 뇌에서 패턴을 만들어 이런 것들을

생략하고 우리에게 현실세계를 보여줌..그럼 뇌에서 어떻게 뭐가 혈관이고 그런 것들을 구분해서 우리에게 보여준다는 것인가?

뇌가 알고리즘을 만들엇음. 순서대로 정보를 처리하는게 아니라 그림들 간의 미분을 계산.차이값을 계산하는 식으로 진화.

외부 세상은 항상 움직인다 그래서 미분 값이 0이 아니야.근데 혈관은 안움직여 그래서 미분이 0이라 뇌는 이걸 없는걸로..

근데 외부세상에서는 움직이지 않는 것도 있는데? 공학적인면에서 설계부터 잘해야지.나중에 개고생할수 있다고 학생들한테 얘기를 많이한데

눈을 감싸고 있는 힘줄 여섯 개가 계속 움직여서 눈은 지금 이상태에서 계속 돌고있다..그러다보니

바깥 세상에 있는 물체들은 항상 흔들리게..

세상에 망막에 흔들려서 꽂힌다는 결과물.흔들린 걸 다시 잡기 위해서 영장류는 뇌의 20~25% 영역을 동작보정에 쓸 수 밖에 없음..

결국 지각이라는 건 해석.문제가 되는 건 해석을 너무 많이해서...

우리는 결국 확률분포...뇌가 이걸 가지고 세상을 만들어 내는 것.

시간의 흐름은 착시라고 생각한대.나이를 먹으면 먹을수록 시간이 빨리간다..우리만 느끼는게 아니고 역사적으로 다 그랬대

왜?그럴까? 얼마전에 발견. 그 이유는 나이가 먹으면 먹을수록 정보전달 속도가 느려진대.뇌에서

어릴때는 정보를 빨리빨리 받아들이니까 업데이트 속도가 빠르다 업데이트를 자주한다는 것은 슬로모션

하나하나 현실 들어가서 해마에서 프로세싱할게 많다.길다..

샘플링 레이트 높이기

1.커피 (근데 5분)

2.집중.(근데 이것도 오래할 수가 없음)

개인적으로 그런 질문을 한번 해보자

3.지금의 나를 생각하지말고 내가 상상한 미래의 내가 나의 과거를 기억한다면,지금 나에요.

태어났는데 세상이 있었다는게 불공평.이미 먼저 게임을 시작한 사람이 룰을 만들어놓고(first come post) 우린 그걸 내면화.

세상이 항상 갑이고 나는 을. 그래도 살아가면 내가 지금 갑으로써 할 수 있는 일이 하나 있을거는 같다.

나의 기억을 나의 미래 기억을 내가 지금 조종함으로써 내 인생 자체의 속도 변화를 제가 조절할 수 있다는 것.

나한테 사랑한 소중한 순간은 오랫동안 기억에 남게할 수 있다.

선택의 착시.

우린 선택의 체인, 그리고 자유의지. 선택의 자유가 있다.계몽주의.모든 인간한테는 선호도가 있고 순서가 있다.

<이 두가지를 알아주세요.>

왼쪽에만 언어처리가 있다

뇌에서 세상의 모든 정보가 거꾸로 처리.왼쪽에서 일어난 일은 오른쪽에서..뭐 그렇게.. 

로저 스페리는 선택이라는 건 어마어마하게 복잡한 제약안에서 생긴다는 것.

우리는 컨트롤할 수 없는.. 인과 풍경을 만든다.풍경을 만들고 공이 떨어졌을때 데굴데굴 따라가다가 선택이 된다.

뇌는 나의 선택을 정당화하는 기계일 수도 있곘다..그런 말이 나오는 것.

인간은 매번 선택할때마다 다르니 나는 매번 다른 사람.그걸 없애기 위해서 이 사실을 정당함으로써 연결되지 않는 점들을 연결시키고

나라는 자아를 정당화.그래서 자아는 착시라고 얘기를 함.

모델과 데이터.. 과학에서는 모델과 데이터가 맞지 않으면 모델을 바꿔라고.

근데 뇌에서는 그랬다간 큰일난다.정신분열증 데이터를 버리는게 낫다.모델은 수십년간 만들어온 모델이기 때문에

파리 하나 내 눈으로 슝지나갔다고 해서 바꾸면 큰일큰일.'

원시사회의 뇌를 가지고 현대 복잡한 사회를 이해할려고 하니 에뮬레이션이 생길수밖에 없다..

가장 인간이 가장 잘하는데 기계가 못하는 것 중 하나 철학에서 유니버설(보편자)

유니버설 중세기 스콜라들이 연구한..

인간이 잘하는 것 중 하나가 현상적으로는 다 다른 강아진데 이 모두를 어떻게 강아지로 판단하냐..

중세기때는 두가지 학파 / 노미널리즘, 유명론/

리얼리즘 , 실제론 (--> 플라톤) 우리가 보는 강아지들은 진짜 강아지가 아니라 오리진에 기원한것이기 떄문에 이데아 세상에 있는

완벽강아지의 투시.. 

거꾸로 아리스토텔레스는 그런 것 하나도 없고 유니버설이라는 건 우리 경험의 교집함. 근데 여기에 문제가.

시각처리 컴퓨터 버전으로보면 교집합이 없어. 

다양한 걸 어떻게 하나로 알아볼까...? 이건 인공지능에서 저희가 풀어야 되는 문제랑 똑같다.

다른 걸 같다고 인식하는게 상당히 중요. 뇌는 형태를 있는 그대로 단 한번에 분석이 아니고 계층적으로 분석.

얼굴의 아주 작은 미세적인 현실을 쪼개서 분석,예네들을 결과를 또 위에서 분석하고 또 위에서 분석하고 이게 연역과 귀납으로..

베이지안 방법으로 되지 않을까 하는 많은 분들의 기계학습 가설..

가장 잘 먹히는 방법이 요새 딥 러닝.. 패턴을 있는 그대로 하는게 아니라 여러 스케일로 시공간적 스케일로 쪼개서 픽셀 단위,더 복잡한 것

더 복잡한 걸로 분석하는데.. 여기서 핵심은 두 세가지

1.현실은 알고보니까 계층적이더라..

2.보톰-업이 중요하고 데이터가 밑에서 위로 가는게 중요하지만 톱-다운으로 위에서 가설 위주로 상당히 중요하더라

3.가장 개인적으로 중요하게 생각하는.. 우릭 ㅏ계층마다 만들어내는게 리프리젠테이션,현실을 어떻게 표현을 할까?

그 표현을 우리가 설계하는게 아니라 기계한테 학습을 하게 만들어버리는것.

 계층적인 표현들을 학습하게 하는 것..학습 알고리즘

구글..우리 시야를 수익창출하겠다는 것..구글 글라스

"뭘 보고 사는지가 중요하기 때문.."

볼프 싱어라는 뇌 과학자

막스프랑크 연구소 소장.

그분은

인간의 자유의지는 없을 거다(free will) 자유 의지는 착시다.

프리윌은 없지만 프리언윌은 있다. 뇌에서 뭔가 생겨났을때 그걸 마지막에 막을 수는 있다는 것.

(free unwill)

내가 어디까지 막을 수 있을까...거기서 정의 시스템을 만들어보는 건 어떨까?

수학적인 추론을 해서 믿는다.. 다른 사람의 어떤 생각 그런 것들을..

꼭 두뇌의 모든 것을 알아야지만 인공지능을 흉내낼 수 있는 건 아니라고 생각하고 있음 예를들면 새를 보고 비행기를 만든다?물론 비행기에는 깃털도 없고 거의 뭐 공통점은 없음.하지만 우리가 새를 보면서 배운건 공기역학이란 걸 배운거임. 위아래 다르고 공기압축만 달리해주면 되.나머지는 디테일의 문제

기계하고 인간의 가장 큰 차이는 뭘까?

로봇은 로봇나름대로 굉장히 철학적 질문

이게 내 진짜 생각인걸까, 난 프로그램대로 움직이는 걸까?

시간이 연속(순간,순간)이 꼭 아닐수도 있겠구나..

하나의 틀이고 그 윈도안에서 뒤집어질수가 있다.뇌에서는 큰 범위라는게 그 범위 불확정인 범위안에서 일어나는 것은

충분히 앞뒤가 바껴. 1920,1930년대 게슈탈트 심리함작들이 많이 연구..

왼쪽불키고 오른쪽 불키고 속도 적절히 조절하면 불이 왼쪽에서 오른쪽으로

색깔있는 불로 하면 색깔이 바뀌는것처럼. 

가치라는게 모든 사람들한테있어서 상당히 차이가.

뇌에서 전전두엽 피질 안쪽으로 들어가면 가치를 계산하는 회로망이 있는데 물리적으로 똑같은 상황인데 가치는 다르게 나온다..

뇌안에 계층

뭔가를 잡아서 리프리젠테이션 하나 만들고 그다음에도 리프리젠테이션

표현한 걸가지고 표현의 표현을...그런식으로

계층을 열층 정도만들어서 이해...

여기서 가설이 2개..

뇌가 계층이 되어있으니까 우리가 세상을 바라볼 때 계층이 있다고

두번째 가설,사실은 이쪽에 김대식은 많은 의심을 두고 있음

세상이 계층적으로 되어왔기 때문에 뇌가 진화해오면서 최적화하는 방식을 택했고

그 결과 계층을 10개정도로..

인공지능에 층을 100만개도 만들수도 있을 것.

왜냐하면 내가 그냥 디자인하면 되기 때문이다.

우리가 파리 위에다가 냅킨 던져놓으면 파리는 한층이나 2층밖에 이해를 못하기 때문에

갑자기 위에서 떨어졌다는 걸 이해못한다.. 코즈에 대한 이해가 안됨

사실 이걸 우주적으로 봤을때 우리가 우주에서 알파가 아니라면 우리 인간도 결국

이해 못하는 층이 있고 그런 코즈가 있지 않을까..

기계와 사람과의 가장 큰 차이?

환경을 변화.. 퍼셉션-액션 사이클