머릿속으로 시뮬레이션(이미지 트레이닝)을 돌리는 것이 뇌의 고립계 상태에서 프로그래밍하는 방법임.
일반적으로 프로그래밍이라고 하면
인풋을 받아서 프로그래밍을 한 매커니즘을 따라 아웃풋을 내는데
뇌는 인풋이 억단위의 정확한 의미를 알기 어려운 입력값로 이루어져 있고
아웃풋도 억 단위의 정확한 의미를 알기 어려운 출력값으로 이루어져 있어서
그 사이에 프로그래밍을 해줄 중간자가 필요함.
이 중간자는 정확히 어떤 물질이 아니라 행위 중심의 존재임.
사실 게임 그래픽의 각 픽셀 아웃풋도 다 별개의 빛의 존재이지만 이 빛의 존재가 어떤 타이밍으로 어떤 형태로 방사되느냐에 따라서 그래픽 내의 캐릭터가 존재하듯이
이 중간자라는 녀석도 뇌의 내부계와 외부계의 상호작용에 의해 생성됨.
이 중간자는 프로그래밍을 하지는 않지만 프로그램을 근사시킴.
인공지능을 학습 시킬 때 인풋을 넣고 아웃풋 또는 점수를 줘서 신경망 시스템을 조율하듯이 뇌에서도 아웃풋 또는 점수를 줘서 신경망 시스템을 조율할 수 있음.
- dc official App
일단 모순인게 입출력 억단위 해석하기어려운 중간자에 점수를 매긴다치더라도 해석은 어떻게하며 출력할때도 다시 점수를 해석하기어려운 중간자로 형변환을 어떻게할건지를 알아야한다 사실이게 인류의 난제임
마치 인공신경망이 어떤 값에 가지가 여러개 뻗어나가는 그 연결고리 하나하나 수치를 해석하는 꼴이라 매우 접근하기 어렵다고볼수있지