신경 시스템의 조직 원리에 대한 연구

자연 지능을 어떻게 이해할까요? 고전적인 체화 인지 및 새로운 다중 모달 상호작용에 영감을 받아, 우리는 이 조사 논문에서 신경 시스템의 조직 원리를 세 가지 수준(장치/구현, 회로/알고리즘, 시스템/계산)에서 연구합니다. 우리의 주요 기여는 1) 장치/구현 수준: 다중 시간 신경 군(PNG)에서 거시적 상태의 재현성이 연상 기억의 물리적 기초가 됨; 2) 회로/알고리즘 수준: 표준 마이크로 회로가 모든 고차원 인지 기능의 기초를 이루는 보편적인 예측 코딩 알고리즘을 구현함; 3) 시스템/계산 수준: 체화 인지를 위한 감각 운동 상호작용 모델링이 자연 지능을 이해하는 데 중요한 역할을 함입니다. 각 수준에서 우리는 수학적 모델을 우리의 추상화로 사용하고 그 조직 원리를 연구합니다(예: 엔트로피 감소, 예측 코딩 및 좌표 변환). 통일된 주제는 자연 지능이 수백만 번 다양한 좌표(좌표계)에서 간단한 내비게이션 기술을 재활용함으로써 진화한다는 것입니다. 공간을 잠재적 순서로 표현함으로써, 신피질은 대규모로 평행 인지 지도를 구축하여 체화 인지 문제를 해결합니다. 우리는 이 조사 논문이 신경 과학과 학습 시스템의 교차점에서 새로운 연구를 영감을 주기를 바라며, 자연 지능과 인공 지능 간의 간극을 연결하는 데 도움이 되기를 바랍니다.