| [ KAIST ] in KIDS 글 쓴 이(By): chopin (**쇼팽**) 날 짜 (Date): 2000년 8월 8일 화요일 오후 11시 02분 21초 제 목(Title): [뇌과학] feature binding problem (* terminal 프로그램의 라인수를 24로 맞추었는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 페이지에 한 줄씩 없어집니다. *) bocap wrote: > feature binding problem 에 대해 spiking neuron의 synchronization에서 > 답을 찾으려고 하는 것은 아직 가설 아닌가여 ? 모든 computational neuroscience에 존재하는 모델들은 가설입니다. 아직 이 분야 자체가 검증될만한 실험데이타를 얻어내기 이 전에 가능한 모델들을 만들어 내기 때문입니다. 앞으로 뇌 측정장치가 더 발전하면 검증을 거쳐서 이론으로 발전하게 될겁니다. spiking neuron에 의한 synchronization이 feature binding을 해결해준다는 가설은 이 분야에서는 거의 확실시되고 있는 정설로 통합니다. 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 만들어진 모델에 의해 뉴런의 활동을 한 단계씩 눈으로 확인할 수 있어서 여기에 대해 반론을 할 여지가 거의 없기 때문입니다. 뇌의 시각피질에는 망막에 들어오는 영상의 각도나, 색깔, 운동방향, 모양등을 인식하는 부위는 각기 다른 부위에 흩어져서 만들어져 있습니다. 하나의 물체에서 만들어진 이런 다양한 정보들이 각기 다른 뇌에서 처리되어야 하는 이유는 뇌가 place coding이라는 단순무식한 정보처리에 기반하고 있기 때문이고, 너무나 많은 뉴런들을 필요로 하기 때문에 각기 속성들을 각기 뇌 다른 부위에서 처리할 수 밖에 없습니다. place coding은 학습을 통해서 만들어지기 때문에 이 또한 계산학적인 이유를 가지고 있습니다. 이런 방식의 정보처리 모델의 문제점은 나눠서 따로 처리하는 것 까지는 좋은 데 그럼 최종적으로 처리된 정보를 도데체 어떻게 하나로 연결해서 연관시키느냐 하는 것입니다. 즉, 날아가는 야구공을 보았을 때 각기 야구공의 속성 - 위치, 모양, 색깔 , 운동방향등을 각기 떨어진 뇌 부위에서 처리했을 때 최종적으로 그 야구공이라는 개념과 각각의 처리된 위치, 모양, 색깔, 운동등의 속성을 어떻게 연결할 것인가 하는 문제입니다. 이 문제를 "feature binding"문제라고 부릅니다. 일상생활에서 우리눈에 보이는 물체들은 수백에서 수천이상의 단위가 한꺼번에 들어옵니다. 하지만 색깔이나 운동정보를 처리하는 뇌부위가 분리되어 있을 뿐 아니라 그 물체의 모양을 인식하는 뉴런들은 각 물체마다 상대적으로 아주 작은 제한된 숫자만을 가지고 있을 뿐입니다. 뇌에서는 어떻게 동시에 이렇게 많은 시각정보를 처리 할 수 있을 까요? spiking neuron에 의해 각 정보들이 시분할처리된다는 가설이 등장하기 전까지 이 문제는 완전히 암흑속에 가려진 미지의 세계였습니다. 하지만 이제 더이상 신비의 세계 저 쪽에 있지 않습니다. 다른 속성(feature)들을 분산처리해서 한 데 묶는 과정을 시분할(time sharing)을 통해서 해결한다는 것은 너무나도 절묘한 해결책입니다. 지금까지 밝혀진 뇌의 정보처리 성격을 규정하자면 학습에 의해 구성되는 단순무식한 place coding과, 각 속성들을 처리하는 분리된 부위를 차지하고 있는 뉴런층과, 이들을 하나로 연결하는 시분할 방식입니다. 잠깐 여기서 추론할 수 있는 한가지는, 시분할 방식을 가능케하는 spiking neuron의 평균 발화비율은 40~100Hz라는 것입니다. 즉, 초당 40~100개 이상의 물체를 처리 할 수 없다는 것을 말합니다. 사람의 눈으로 들어오는 물체들은 적게는 수백단위 에서 수십만 단위 이상의 물체가 한꺼번에 들어 올 수 있기 때문에 이는 한편으로 한가지 의문을 제기 할 수 있습니다. spiking neuron에 의한 feature binding과 시분할 처리가 사실이라면 뇌로 처리되는 초당 물체의 수는 40~100개로 제한되고 그 나머지는 순간적으로 우리의 상상으로 채워진체 비어있다는 충격적인 사실입니다. 저는 이 믿기 어려운 사실을 스스로 여러번 실험해보고서야 사실일 가능성이 크다고 결론을 내렸습니다. 눈앞에 보이는 정지하는 화면에 아무리 복잡한 물체들이 펼쳐져 있어도, 몇초 이전부터 처리된 결과를 이용하여 빈자리를 채우고 있는 셈이고, 특히 움직이고 있는 영상이나 갑자기 나타난 영상들에서 이 현상은 뚜렷히 나타납니다. spiking neuron에 의한 synchronnization모델을 처음 보고 그전의 많은 의문이 한꺼번에 풀리게 되었던 그 때의 충격을 지금도 잊을 수가 없습니다. 시간이 되면 이를 포함한 computational neuroscience분야에 대한 글을 쓸 생각입니다. 영어권에도 이 분야에 대한 책한권 제대로 나온게 아직 없습니다. 물론 조만간 누군가 쓰게 되겠지만 그렇지 않다면 제가 할 생각입니다. 분량이 상당히 많을 거고, 쓰느데도 오랜 시간이 들거라고 예상하고 있습니다. 글로만 설명하는 것은 불가능하기 때문에 웹에 올릴 생각인데 안정적이고 공간이 큰 쓸만한 호스트도 가진게 없어서 찾고 있습니다. 제게 시간도 필요하고 읽어야 될 것도 산더미 같군요. 한숨한번 (휴~) feature binding, spiking neuron, synchoronization모두 이 분야의 전문용어인데 알고계신 분이 있는 걸보면 이제 neuronscience가 충분히 popular해진 모양이네요^^; __ 쇼팽 http://csone.kaist.ac.kr/~chopin |