[천 개의 뇌] 뇌의 새로운 이해 그리고 인류와 기계 지능의 미래

천 개의 뇌

제프 킨스의 천 개의 뇌는 뇌의 작동 방식과 지능이 어떻게 발생하는지에 대한 새로운 이론을 탐구하는 흥미로운 책입니다.
이 책은 세 부분으로 나뉘며, 각 부분은 이론에 대한 포괄적인 이해를 제공하기 위해 이전 부분을 기반으로 합니다.

책의 첫 번째 부분에서 호킨스는 독자에게 기억 예측 프레임워크의 기본 개념을 소개합니다.
그는 얘는 컴퓨터가 아니라 미래를 능동적으로 예측하는 상호 연결된 유런의 복잡한 시스템이라고 주장합니다.

호킨스에 따르면 뇌는 과거의 경험을 바탕으로 세계 모델을 만들고, 이 모델을 사용하여 다음에 일어날 일에 대해 예측합니다.
그런 다음 이러한 예측을 들어오는 감각 정보와 비교하고, 불일치하는 부분이 있으면 모델을 업데이트하는 데 사용합니다.
퍼킨스는 실제 사례를 통해 자신이 논의하는 개념을 설명합니다.

예를 들어 그는 외가이형 예측 프레임워크를 사용하여 사물을 이식하는 방법을 설명합니다.
우리가 사물을 볼 때 뇌는 과거 경험을 바탕으로 만든 모델과 비교합니다.
물체가 모델과 일치하면 우리는 그것을 인식합니다.
일치하지 않으면 뇌는 새로운 정보를 포함하도록 모델을 업데이트합니다.

책을 두 번째 파트에서 호킨스는 이 이론을 더 깊이 파고들어 뇌 기능의 다양한 측면을 어떻게 적용할 수 있는지 설명합니다.
포키스는 기억 예측 프레임 워크가 지각, 주의력, 학습을 어떻게 설명할 수 있는지에 대해 설명합니다.
예를 들어 그는 뇌가 어떻게 예측을 사용하여 시야에서 누락된 정보를 채우는지 설명합니다.

우리가 어떤 장면을 볼 때 우리의 뇌는 과거의 경험을 바탕으로 거기에 무엇이 있어야 하는지 예측합니다.
누락된 정보가 있으면 뇌는 그 예측을 바탕으로 정보를 채웁니다.
포키스는 기억 예측 프레임워크가 주의력을 어떻게 설명할 수 있는지에 대해서도 논의합니다.

그는 주의력이 환경의 특정 부분에 집중하는 스포트라이트가 아니라 가장 중요한 예측에 집중하는 데 도움이 되는 메커니즘이라고 주장합니다.
우리의 뇌는 정확할 가능성이 가장 높은 예측의 우선순위를 두고 주의를 집중합니다.
마지막으로 호킨스는 기억 예측 프레임워크가 학습을 어떻게 설명할 수 있는지 설명합니다.

그는 학습은 뇌의 정보를 저장하는 과정이 아니라 세상에 대한 우리의 무대를 업데이트하는 과정이라고 주장합니다.
우리가 새로운 것을 배울 때 우리의 뇌는 새로운 정보를 포함하도록 모델을 업데이트합니다.
이를 통해 우리는 미래에 더 나은 예측을 할 수 있습니다.
책의 세 번째 파트에서 호킨스는 이 이론이 인공지능과 머신 러닝에 주는 시사점을 살펴봅니다.

그는 현재 인공지능에 대한 접근 방식이 패턴 인식에 지나치게 집중되어 있고 예측에는 충분하지 않다고 주장합니다.
그는 메모리 예측 프레임워크에 기반한 인공지능에 대한 새로운 접근 방식을 제안합니다.
이 접근 방식은 과거의 경험을 바탕으로 세계 모델을 만들고, 이 모델을 사용하여 미래에 대한 예측을 하는 것입니다.

천계의 뇌는 뇌의 작동 방식과 지능의 발생 방식에 대한 우리의 가정에 도전하는 생각을 자극하는 책입니다.
신경과학, 인공지능 또는 기술의 미래에 관심이 있는 사람이라면 반드시 읽어야 할 책입니다.
이 책은 기억 예측 프레임워크에 대한 포괄적인 이해와 뇌와 인공지능에 대한 우리의 이해에 대한 시사점을 제공합니다.

감사합니다. 또 다른 좋은 책으로 만나 뵐게요