홀로노믹 뇌 이론

Holonomic brain theory

홀로노믹 뇌 이론은 홀로그래픽 뇌라고도 알려져 있는데, 인간의 의식이 뇌세포 안이나 사이의 양자 효과에 의해 형성된다는 생각을 연구하는 신경과학의 한 분야이다.이것은 뉴런의 패턴과 주변 화학을 관찰함으로써 뇌의 행동을 조사하는 전통적인 신경과학과는 반대됩니다. 그리고 그들은 어떤 양자 효과도 이 규모에서 유의미하지 않을 것이라고 가정합니다.양자 의식의 전체 분야는 종종 사이비 과학으로 비판받는다.

이 양자 의식의 특정 이론은 처음에 데니스 가보르가 만든 홀로그램의 초기 이론을 바탕으로 물리학자인 데이비드 봄과 협력하여 개발되었습니다.뇌를 홀로그래픽 [1][2]저장망으로 모델링함으로써 인간의 인지능력을 묘사한다.프리브람은 이러한 과정이 뇌의 미세한 섬유질 수지상 거미줄에서 전기 진동을 수반한다고 주장하는데, 이는 축삭과 [3][4][5]시냅스를 포함하는 더 일반적으로 알려진 활동 전위와는 다르다.이러한 진동은 파동이며 메모리가 자연스럽게 인코딩되는 파동 간섭 패턴을 생성하며, 파동 함수는 푸리에 [3][4][5][6][7]변환에 의해 분석될 수 있습니다.가보르, 프리브람 등은 이러한 뇌 과정과 홀로그램의 정보 저장 간의 유사성에 주목했으며, 홀로그램은 푸리에 [1][8]변환으로도 분석할 수 있다.홀로그램은 충분한 크기의 홀로그램의 어느 부분이든 기억된 정보 전체를 포함한다.이 이론에서 장기기억의 한 조각은 마찬가지로 수지상 네트워크를 [1][8][9]통해 저장된 모든 정보를 포함하도록 수지상 네트워크를 통해 분산됩니다.이 모델은 저장된 다른 정보 조각 간의 연결을 허용하는 빠른 연상 기억과 메모리 저장소의 비위치성(특정 기억은 특정 위치, 즉 특정 [1][10][11]뉴런 클러스터에 저장되지 않음)을 포함하여 인간의 의식의 중요한 측면을 허용합니다.

기원과 개발

1946년 Dennis Gabor는 [3]홀로그램 전체에 저장된 정보를 통해 이미지를 재구성할 수 있는 시스템을 수학적으로 발명했다.그는 3차원 물체의 정보 패턴이 어느 정도 2차원인 광선으로 부호화될 수 있다는 것을 증명했다.Gabor는 또한 홀로그램 연상기억을 [12]증명하기 위한 수학적 모델을 개발했다.Gabor의 동료 중 한 명인 Pieter Jacobus Van Heerden 또한 [13][14][15]1963년에 관련된 홀로그램 수학 기억 모델을 개발했다.이 모델은 위치정보의 중요한 측면을 포함하고 있었는데, 1967년 브라이텐버그와 키르슈필드의 실험에서 뇌의 기억의 정확한 위치정보가 [9]틀렸다는 것이 밝혀지면서 중요한 요소가 되었다.

칼 프리브람은 심리학자인 칼 래슬리와 함께 영장류 [1]뇌에서 특정 기억의 정확한 위치를 결정하기 위해 병변을 이용한 래슬리의 엔그램 실험에 참여했었다.래슬리는 뇌에 작은 병변을 일으켰고 이것이 기억력에 거의 영향을 미치지 않는다는 것을 알아냈다.반면, 프리브람은 피질의 넓은 영역을 제거하여 기억력과 인지기능의 심각한 결함을 초래했다.기억은 단일 뉴런이나 정확한 위치에 저장되지 않고 신경망 전체에 퍼져 있었다.래슬리는 뇌의 간섭 패턴이 지각에 영향을 미칠 수 있다고 제안했지만, 어떻게 그러한 패턴이 뇌에서 생성될 수 있는지, 그리고 어떻게 그것이 뇌 [16]기능을 이끌지는 확신하지 못했다.

몇 년 후, 신경생리학자인 존 에클스의 논문은 어떻게 시냅스 전 축삭의 분기 끝에서 파동이 발생할 수 있는지를 기술했다.이러한 파형이 여러 개일 경우 간섭 패턴이 발생할 수 있습니다.얼마 지나지 않아, 에밋 레이스는 [17]홀로그램 안에 정보를 저장하기 위해 Gabor가 이전에 사용한 푸리에 변환에서 영감을 얻어 레이저 빔의 간섭 패턴을 통해 시각 이미지를 저장하는 데 성공했다.프리브람은 에클레스와 [16]레이스의 작품을 연구한 뒤 기억이 레이저로 생성된 [18]홀로그램과 비슷한 간섭 패턴의 형태를 취할 수 있다는 가설을 내놓았다.물리학자 David Bohm은 그의 완전성에 대한 아이디어를 제시했고 질서를 [citation needed]내포하고 설명했습니다.프리브람은 1975년에[19] Bohm의 작품을 알게 되었고 홀로그램이 간섭 패턴 안에 정보를 저장하고 활성화되었을 때 그 정보를 재현할 수 있기 때문에 뇌 기능에 [16]대한 강력한 은유로 작용할 수 있다는 것을 깨달았다.프리브람은 신경생리학자인 러셀과 카렌 드발루아가[20] 함께 "시각 피질의 세포에 의해 표시되는 공간 주파수 인코딩이 입력 [21]패턴의 푸리에 변환으로 가장 잘 묘사되었다"고 확립한 사실에 의해 더욱 고무되었다.

이론의 개요

홀로그램과 홀로노미

하나의 가능한 홀로그램 설정 다이어그램입니다.

홀로그램의 주요 특징은 저장된 정보의 모든 부분이 [2]홀로그램 전체에 분산된다는 것이다.저장 및 검색의 양쪽 프로세스는 푸리에 변환 [22]방정식으로 기술된 방식으로 이루어진다.홀로그램의 일부가 간섭 패턴을 포함할 수 있을 정도로 충분히 큰 경우 해당 부분은 저장된 이미지 전체를 재현할 수 있지만 이미지에는 노이즈라고 [8]불리는 원치 않는 변화가 있을 수 있습니다.

이와 유사한 것이 무선 안테나의 방송 영역입니다.전체 영역 내의 각 작은 개별 위치에서는 홀로그램의 전체 정보가 [3]부품 내에 포함된 것과 마찬가지로 모든 채널에 액세스할 수 있습니다.홀로그램의 또 다른 비유는 햇빛이 관찰자의 시야에서 물체를 비추는 방식이다.햇빛이 얼마나 좁은지는 중요하지 않다.빔은 항상 물체의 모든 정보를 포함하고 카메라 렌즈나 안구와 결합하면 동일한 완전한 3차원 이미지를 생성합니다.푸리에 변환 공식은 모든 물체가 본질적인 진동 구조이기 때문에 공간 형태를 공간 파동 주파수로 변환합니다.광학 렌즈와 유사하게 작용하는 다른 종류의 렌즈는 전송되는 정보의 주파수 특성을 바꿀 수 있습니다.

홀로그램 내의 이러한 비위치 정보 저장소는 대부분의 부품이 손상되더라도 충분한 크기의 단 한 부분이라도 전체가 들어 있기 때문에 매우 중요합니다.프리브람과 다른 사람들은 광학 홀로그램과 인간 뇌의 기억 저장소의 유사성에 주목했다.홀로노믹 뇌이론에 따르면 기억은 특정 일반 영역 내에 저장되지만 [23]그 영역 내에 위치하지 않고 저장됩니다.이것은 뇌가 [2][22][24]손상된 상태에서도 기능과 기억을 유지할 수 있게 해준다.전체를 담을 만큼 큰 부품이 존재하지 않을 때만 메모리가 [3]손실됩니다.이것은 또한 일부 어린이들이 뇌의 많은 부분(경우에 따라서는 절반)이 제거되었을 때 정상적인 지능을 유지하는 이유를 설명할 수 있다.그것은 또한 뇌가 다른 [5]단면으로 잘려도 기억을 잃지 않는 이유를 설명해 줄 수 있다.

홀로그램 하나로 3D 정보를 2D로 저장할 수 있다.이러한 특성은 원래 저장된 기억과 다른 각도와 크기로 물체를 인식하는 능력을 포함하여 뇌의 능력 중 일부를 설명할 수 있다.

프리브람은 신경 홀로그램이 [24]피질 내에서 진동하는 전파의 회절 패턴에 의해 형성된다고 제안했다.표현은 수지상 마이크로프로세스의 [25]분산 네트워크에서 동적 변환으로 발생합니다.홀로노믹 두뇌와 홀로그래픽 두뇌의 차이점에 주목하는 것이 중요하다.프리브람은 뇌가 하나의 홀로그램으로 기능하는 것을 제안하지 않는다.오히려, 더 작은 신경망 내의 파동은 [5]뇌의 더 큰 활동 내에 국소적인 홀로그램을 생성한다.이 패치 홀로그래피는 홀로노미 또는 윈도우 푸리에 변환이라고 불립니다.

홀로그래픽 모델은 또한 더 전통적인 모델들이 설명할 수 없는 기억의 다른 특징들을 설명할 수 있다.Hopfield 메모리모델에는 메모리 취득이 현저하게 느려져 [22]신뢰성이 떨어지는 초기 메모리 포화점이 있습니다.반면, 홀로그래픽 메모리 모델은 이론적으로 저장 용량이 훨씬 더 크다.홀로그래픽 모델은 또한 연상기억을 보여주고, 서로 다른 개념 사이의 복잡한 연결을 저장하며, "손실 스토리지"[12]를 통해 망각과 유사할 수 있습니다.

시냅토덴드리틱 웹

다양한 유형의 시냅스

고전적인 뇌 이론에서, 뉴런의 수상돌기와 소마(세포체)에 대한 전기적 입력의 합계는 뉴런을 억제하거나 자극하고 다음 뉴런과 시냅스를 이루는 축삭 아래로 활동 전위를 발생시킨다.그러나 이것은 전통적인 축삭돌기(axon to dendrite)를 넘어 다른 종류의 시냅스를 설명하지 못한다.직렬 시냅스, 수상돌기와 소마 사이, 그리고 다른 수상돌기 [4]사이에 시냅스가 존재한다는 증거가 있다.많은 시냅스 위치는 기능적으로 양극성이며, 즉 각 뉴런에서 자극을 보내고 받을 수 있으며, 입력과 출력을 전체 [4]수상돌기에 분산시킬 수 있습니다.

텔레덴드론과 수상돌기의 네트워크인 이 수상돌기의 과정은 활동 [3]전위와 관련된 전파 신경 자극이 아니라 미세 섬유 수상돌기의 막에서 편파 진동에 의해 발생합니다.프리브람은 축삭을 따라 내려가기 전에 수지상 축에서 입력 신호가 지연되는 길이가 정신적인 [4][26]자각과 관련이 있다고 가정합니다.지연 시간이 짧을수록 동작의 무의식이 높아지고 지연 시간이 길수록 인식 기간이 길어집니다.데이비드 알콘의 연구는 무의식적인 파블로브 조건화 후 경험이 [4]작용의 자동성을 높였을 때 시냅스 제거와 유사하게 수지상 수목의 부피가 비례적으로 더 많이 감소했다는 것을 보여주었다.프리브람과 다른 사람들은 무의식적인 행동이 신경회로를 통해 충동에 의해 매개되는 반면, 의식적인 행동은 수상돌기의 [3]마이크로프로세스에서 발생한다는 이론을 세운다.

동시에 가지의 양이 많고 [4]가지에서 돌출된 가지 모양의 가시가 많기 때문에 수지상 네트워크는 매우 복잡하여 단일 트리로 10만~20만 개의 입력을 받을 수 있다.또한 시냅스 과분극 및 탈분극은 좁은 수지상 척추줄기의 저항으로 인해 다소 고립되어 있어 다른 척추에 큰 간섭 없이 편극이 확산된다.이 확산은 세포 내 미소관에 의해, 세포 외 세포에 의해 더욱 촉진된다.이러한 편광은 시냅토덴드리틱 네트워크에서 파동 역할을 하며, 동시에 여러 개의 파동이 존재하면 간섭 [4]패턴이 발생합니다.

메모리의 깊고 표면적인 구조

프리브람은 피질 처리에는 두 가지 층이 있다는 것을 암시합니다. 분리되고 국부화된 신경 회로의 표면 구조와 표면 구조를 함께 결합하는 수지상 수목의 깊은 구조입니다.딥 구조에는 분산 메모리가 포함되어 있으며, 표면 구조는 [3]검색 메커니즘 역할을 합니다.결합은 시냅토덴드리틱 웹에서 진동하는 편광의 시간 동기화를 통해 발생합니다.결합은 위상 리드나 지연이 존재하지 않을 때만 일어나는 것으로 생각되었지만, Saul과 Humphrey의 연구는 측면 유전체 핵의 세포들이 실제로 그것들을 [4]생산한다는 것을 발견했다.여기서 위상 리드 및 지연은 감각 식별을 강화하여 중요한 [4]특징을 포착하는 프레임 역할을 합니다.이 필터는 또한 홀로그래픽 기능에 필요한 렌즈와 유사합니다.

Pribram은 홀로그래픽 메모리는 빠른 인식을 위한 대용량, 병렬 처리 및 콘텐츠 주소 지정 가능성, 지각 완성을 위한 연상 스토리지 및 연상 [27][28]기억을 보여준다고 지적합니다.따라서 메모리 스토리지가 부여된 시스템에서는 이러한 상호작용이 점차적으로 더 많은 자기 [25]결정으로 이어집니다.

최근의 연구

프리브람은 원래 홀로노믹 뇌 이론을 특정 뇌 과정에 대한 비유로 개발했지만, 몇몇 논문들은 홀로그램과 특정 뇌 기능 사이의 유사성이 은유적인 것 이상이며, 실제로 [10][26]구조적인 것이라고 제안했다.다른 사람들은 여전히 그 관계가 [29]유추적일 뿐이라고 주장한다.홀로그래픽 메모리 모델에서 사용되는 동일한 일련의 연산이 시간 기억과 광운동 응답에 관한 특정 프로세스에서 수행된다는 것이 여러 연구에서 밝혀졌다.이것은 적어도 특정한 홀로노믹 [9]특성을 가진 신경학적 구조가 존재할 가능성을 나타낸다.다른 연구들은 바이오톤 방출이 뇌의 전기 활동이 홀로그램 [10]이미지를 저장하기 위해 필요한 조건일 수 있다는 가능성을 보여주었다.이것들은 세포 소통과 수면을 포함한 특정 뇌 과정에 역할을 할 수 있지만, 현재의 [26]뇌 과정을 강화하기 위해 더 많은 연구가 필요하다.다른 연구들은 더 발달된 인지 기능과 가정온도 사이의 상관관계를 보여주었다.홀로그래픽 뇌 모델을 고려하면, 이 온도 조절은 홀로그래픽 [10]시스템의 중요한 조건인 신호 파형의 왜곡을 줄일 수 있을 것이다.홀로그래픽 코드와 [30]처리 측면에서 계산 접근법입니다.

비판 및 대체 모델

프리브람의 뇌 기능에 대한 홀로노믹 모델은 당시에는 널리 주목을 받지 못했지만, 그 이후 지부와 야수에의 뇌역학, 비티엘로의 소멸 양자 뇌역학 등 다른 양자 모델이 개발되어 왔다.홀로노믹 모델과는 직접 관련이 없지만, 그들은 고전적인 두뇌 [2][10]이론에만 기반을 둔 접근 방식을 계속해서 넘어갑니다.

상관계

1969년에 과학자 D.윌쇼, O. P. 버너먼, H. 롱웨트-히긴스는 개버의 원래 홀로그래픽 모형과 같은 많은 요구 사항을 충족하는 대안적인 비홀로그래픽 모형을 제안했다.Gabor 모델은 뇌가 들어오는 신호에 대해 푸리에 분석을 어떻게 사용할 수 있는지 또는 재구성된 기억에서 낮은 신호 잡음비를 어떻게 처리할 것인지 설명하지 않았다.Longuet-Higgin의 상관계 모델은 패턴의 쌍을 상관시킬 수 있다면 어떤 시스템도 푸리에 홀로그래프와 같은 기능을 수행할 수 있다는 생각에 기초했다.회절 패턴을 생성하지 않는 미세한 핀홀을 이용해 푸리에 [2]홀로그래피와 유사한 재구성을 만든다.홀로그램처럼 이산 상관계는 변위된 패턴을 인식하고 정보를 병렬 및 비국소적으로 저장할 수 있으므로 일반적으로 국소적인 [31]손상에 의해 파괴되지 않습니다.그런 다음 모델을 상관계를 넘어 점이 그리드에 배치된 평행선이 되는 연관망으로 확장했다.수평선은 입력 뉴런 축선을 나타내고 수직선은 출력 뉴런을 나타냅니다.각 교차로는 수정 가능한 시냅스를 나타냅니다.교체된 패턴을 인식할 수는 없지만 잠재적인 스토리지 용량이 더 큽니다.이것은 반드시 뇌가 어떻게 구성되어 있는지 보여주기 위한 것이 아니라, 개버의 원래 모델에 [31]대한 개선 가능성을 보여주기 위한 것이었다.P. Van Heerden은 홀로그램의 신호 잡음비가 이상적인 50%에 도달할 수 있다는 것을 수학적으로 증명함으로써 이 모델에 맞섰다.그는 또한 대용량 저장 공간을 위해 3D 네트워크에 부과된 빠른 검색을 위해 2D 신경 홀로그램 네트워크를 갖춘 모델을 사용했다.이 모델의 주요 품질은 방향을 변경하고 저장된 정보의 왜곡을 수정할 수 있는 유연성입니다. 이는 다른 각도와 위치에서 동일한 개체로 인식할 수 있는 능력, 즉 상관계 및 관련 네트워크 모델에 [15]결여된 것입니다.

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외부 링크