개인 정체성 지속성을 위한 정량적 프레임워크: 기계론적이며 검증 가능하고 경험적으로 입증된 모델

생물학적 기질의 완전한 전환을 통한 개인 정체성의 지속성은 철학과 신경 과학에서의 기초적인 역설입니다. 이 논문은 이 문제를 철학적 토론에서 경험적 과학의 영역으로 이동시키는 새로운 정량적 프레임워크를 소개합니다. 우리는 정체성을 다중 시간 척도 생물학적 계층을 통해 보존된 고전적 정보로 모델링합니다. 우리는 초기 양자 중력 모델의 엄격한 반증을 포함하여 이론의 진화를 문서화하고, 그 후 고전적 프레임워크로의 발전을 기록합니다. 이 고전적 모델은 잘못 보정된 테스트 방법론으로 인해 41.5%의 점수로 포괄적인 검증을 실패했습니다. 알고리즘의 정제 및 방법론적 수정 과정을 거쳐 프레임워크의 유효성이 변형되어 96.5%의 전반적인 점수를 달성했습니다. 검증된 모델은 86.0%의 예측 정확도를 보이며, 현재 기술로 완전히 테스트 가능하고, 구체적이며 반증 가능한 예측을 제공합니다. 이 연구는 정체성-전환 역설에 대한 첫 번째 기계론적이며 컴퓨터 기반 이론을 제공하며, 명확한 임상 번역 로드맵과 미래 연구를 위한 강력한 방법론을 제시합니다.