.Scientists searching for the origin of human consciousness...second conclusion coming soon
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.Scientists searching for the origin of human consciousness...second conclusion coming soon
인간 의식의 기원 찾는 과학자들...두번째 결론 곧 나온다
2024.01.26 03:51
통합정보이론 vs. 전역신경작업공간이론 올해 새 연구 결과 발표 예정 게티이미지뱅크
"인간의 마음은 사람에게 있는가 아니면 뇌에 있는가". 의식의 발원지를 둘러싸고 대립하는 이론들을 검증하는 작업이 새로운 국면을 맞고 있다. 26년 전 신경과학자 크리스토프 코흐 미국 앨런뇌과학연구소 소장과 철학자인 데이비드 차머스 미국 뉴욕대 교수의 내기로부터 시작된 의식의 발원을 찾는 과학계와 철학계의 오랜 연구가 속속 성과를 낼 예정이다.
의식을 오로지 뇌의 작용으로 설명할 수 있는지, 아니면 뇌의 작용을 넘어서는 어떠한 주관적인 작용의 존재를 인정해야 하는지는 철학뿐만 아니라 과학적인 측면에서도 매우 중요하다. 인공지능(AI)의 인간성을 판별하거나, 의학에서 환자의 의식이 유지되고 있는지 판단하는 데 기준이 될 수 있기 때문이다.
팽팽히 맞서는 '의식의 기원' 이론
의식의 기원을 설명하는 데 현재 가장 유력한 두 가지 이론은 통합정보이론(IIT·Integrated information theory)과 전역신경작업공간이론(GNWT·Global neuronal workspace theory)이다. 통합정보이론은 의식을 뇌 부위에서 정보를 통합하는 '신경 연결 메커니즘 구조'로 본다. 의식의 발원지를 감각처리 영역이 모여 있는 뇌 뒤쪽의 후측피질에서 찾는다. 전역신경작업공간이론은 의식이 감각기관에서 발생한 신호가 뇌 영역으로 도달하는 과정에서 형성된다고 본다. 의식의 발원지를 사고력과 주의력을 담당하는 뇌의 앞쪽인 전두엽 피질로 지목한다. 통합정보이론은 의식을 신경들이 연결된 구조로 바라보기 때문에 의식을 인간의 고유한 특성으로 보지 않는다. 감각을 처리하는 정도에 차이만 있을 뿐 동물 등 인간이 아닌 존재에게도 의식이 있을 수 있다는 관점이다. 우주만물에 정신이 존재한다고 여기는 범심론을 지지할 수 있다. 전역신경작업공간이론은 뇌가 감각신호를 선택하고 정보로 만들어 뇌의 분리된 작업영역에 송출(방송)한다는 이론이다. 이 과정에서 개인의 어떠한 주관성이 작용하며 뇌가 무에서 유를 창조하는 창발(創發)적 활동을 수행한다고 본다.
검증 실험 결과 속속 공개...통합정보이론 우세
25일 과학계에 따르면 지난해 6월 미국 뉴욕에서 열린 의학과학연구협회 학술대회(ASSC)에선 두 이론을 검증하는 첫 번째 실험 결과가 발표됐다. 결과는 통합정보이론이 약간 우세한 것으로 나타났다. 독일 막스플랑크, 영국 리즈대, 미국 위스콘신대 연구진 등이 참여한 실험에서는 기능적자기공명영상(fMRI)과 뇌혈관조영술, 뇌 표면에 전극을 설치하는 3가지의 첨단 기술을 사용해 250명의 참가자들의 뇌에서 일어나는 변화를 관찰했다. 연구팀은 참가자들을 두 그룹으로 나누어 특정한 판단을 내릴 때 뇌의 신호가 어떻게 일어나는지 확인했다. 첫 번째 그룹은 2장의 사진 중 하나를 선택하는 작업을 수행했으며 두 번째 그룹은 아무런 작업도 수행하지 않았다. 각 그룹의 뇌 변화를 관찰한 결과 사진을 인식할 때 참가자들은 뇌의 뒤쪽에서 신호가 활성화됐다. 뇌의 신호가 기록된 시점도 전역신경작업공간이론보다 통합정보이론을 더 강하게 뒷받침했다. 참가자들이 사진을 보는 동안 뇌의 후측 피질에선 지속적으로 신호가 감지됐다. 반면 뇌의 앞쪽에선 이미지를 보는 순간 강한 신호가 순간적으로 발생했다가 사그라드는 모습이 관측됐다.
또다른 검증 실험 착수 학계는 첫번째 실험
결과만으로 통합정보이론의 완전한 승리를 선언할 수 없다고 본다. 실험 참가자들이 이미지를 보며 의식적인 지각 활동을 하는 동안에는 전역신경작업공간이론을 뒷받침할만한 뇌 신경세포의 활성화 움직임이 관측됐기 때문이다. 두 이론을 검증하기 위한 두 번째 실험은 현재 진행형이다. 연구팀은 비디오 게임을 하는 참가자들을 대상으로 실시한 실험 결과를 올해 공개할 예정이다. 의식의 발원지를 찾기 위한 또 다른 이론들에 대한 검증작업도 이뤄지고 있다.
의식이란 감각에 의해 지각된 것을 고차원적인 관점에서 해석되는 과정에서 형성된다는 고차이론(HOT·Higher-order theories)과 의식이 정보에 대한 반응을 반복하는 과정에서 형성된다는 반복처리이론(RPT·Recurrent processing theory) 등이다. 학계에선 의식의 발원지를 찾고 있는 여러 이론들의 '적대적 협업'이 활발한 만큼 조만간 인류가 의식의 비밀을 푸는 데 한 발짝 더 다가갈 수 있을 것이란 전망을 내놓는다. 통합정보이론과 전역신경작업공간이론의 비교검증을 실시하는 연구 외에 미국 뉴욕대 연구진은 고차이론과 반복처리이론의 두 이론을 함께 분석하고 있다.
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메모 240128_0322,0445 나의 사고실험 qpeoms 스토리텔링
인간의 의식을 뇌의 활동으로 보는 견해는 공통돼 있다. 그런 작용을 msbase(magic_square base)로 본다. 이를 통합정보이론(IIT·Integrated information theory)이라 볼 수 있다.
그런데 인간의 의식은 특이하게도 뇌의식을 벗어나 시공간을 배회하는 상상력과 추리력을 가지며 언어를 학습하여 지식을 축적하고 그 지식의 데이타베이스로 다시 사유하는 창발적 사고방식을 가지고 한다. 이를 전역신경작업공간이론(GNWT·Global neuronal workspace theory)이라 불릴 수 있다. 이를 가능하게 하는 것이 oss이론이며 이들을 통합지속력을 가지게 하는 것이 msbase.oss이다.
의식이란 감각에 의해 지각된 것을 고차원적인 관점에서 해석되는 과정에서 형성된다는 고차이론(HOT·Higher-order theories)과 의식이 정보에 대한 반응을 반복하는 과정에서 형성된다는 반복처리이론(RPT·Recurrent processing theory) 등이다.
원래는 (ms)^n가 반복적인 곱셈 이론(quasiRPT)으로 존재하지만, 이는 초인적인 IIT이론(quasi_HOT)이며 인간의 감각이 그렇게 늘어날 수 없는 모습을 가지지만 GNWT이론은 인간이 생물학적인 뇌에서 벗어나 시공간적 의식을 가지게 하는 간단한 방식이 존재한 것을 알아 차렸다. 이는 oser를 이용한 제2의 뇌의식을 창조하였는데, 이것이 oser를 단위로 msbase와 규모를 동일하게 만든 ms 확장성 oss(original soma structure) 매개변수이다. 허허.
그리하여 인간의 지적인 뇌의 능력이 우주적으로 커갈 수 있는 상황극이 벌어진거다. 도인들이나 천재들의 큰 깨닫음이나 초능력이 바로 이런 곳에서 나타난 현상일 것이다. 허허.
The competing ‘origin of consciousness’ theories
The two most influential theories to explain the origin of consciousness are the Integrated Information Theory (IIT) and the Global Neuronal Workspace Theory (GNWT). Integrated information theory views consciousness as a ‘neural connection mechanism structure’ that integrates information across brain regions. The origin of consciousness is found in the posterior cortex at the back of the brain, where sensory processing areas are located. Global neural workspace theory believes that consciousness is formed in the process of signals generated from sense organs reaching the brain region. The origin of consciousness is pointed to as the prefrontal cortex, the front of the brain responsible for thinking and attention.
Since integrated information theory views consciousness as a structure where nerves are connected, it does not view consciousness as a unique characteristic of humans. The view is that non-human beings, such as animals, can be conscious, with only differences in the degree to which they process their senses. It is possible to support panpsychism, which believes that spirit exists in all things in the universe. Global neural workspace theory is a theory that the brain selects sensory signals, turns them into information, and transmits (broadcasts) them to separate work areas of the brain. In this process, it is believed that a certain individual's subjectivity comes into play and that the brain performs an emergent activity that creates something from nothing.
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Memo 240128_0322,0445 My thought experiment qpeoms storytelling
There is a common view that human consciousness is viewed as brain activity. Such an action is viewed as msbase (magic_square base). This can be seen as integrated information theory (IIT).
However, human consciousness is unique in that it has the imagination and reasoning ability to wander through space and time outside of brain consciousness, and has an emergent way of thinking that accumulates knowledge by learning language and thinks again through a database of that knowledge. This can be called global neural workspace theory (GNWT). What makes this possible is oss theory, and what makes them integrated and sustainable is msbase.oss.
Higher-order theories (HOT), which state that consciousness is formed in the process of interpreting what is perceived by the senses from a higher-dimensional perspective, and recurrent processing theories (RPT), which state that consciousness is formed in the process of repeating reactions to information. theory), etc.
Originally, (ms)^n exists as a repetitive multiplication theory (quasiRPT), but this is a superhuman IIT theory (quasi_HOT) and human senses cannot be stretched that much, but the GNWT theory is a theory that allows humans to break away from their biological brains. I realized that there was a simple way to achieve spatio-temporal consciousness. This created a second brain consciousness using oser, which is the ms scalability oss (original soma structure) parameter that makes oser the same size as msbase as a unit. haha.
Thus, a situational drama occurred in which the ability of the human intelligent brain could grow on a cosmic scale. The great enlightenment and supernatural powers of Taoists and geniuses may have appeared in places like this. haha.
Sample oms.vix.a (standard2)
2401030806
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Sample oss.base (standard)
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zxdzxezxz
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zxezybzyy
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.Artificial Intelligence Paves Way for Synthesizing New Medicines
인공 지능으로 신약 합성의 길을 열다
주제:인공지능ETH 취리히뮌헨 루드비히 막시밀리안 대학교약약리학 작성자: LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITY 뮌헨 2024년 1월 27일 신약 개발 AI 데이터 분석 개념
-연구자들은 약물 분자를 합성하는 최상의 방법을 예측하기 위해 AI 모델을 만들어 제약 개발의 효율성과 지속 가능성을 크게 향상시켰습니다. 연구자들이 약물 분자가 화학적으로 변경될 수 있는 위치를 예측할 수 있는 인공 지능 시스템을 만들었습니다.
LMU , ETH Zurich , 바젤의 Roche Pharma Research and Early Development(pRED) 의 공동 팀은 인공 지능(AI)을 사용하여 약물 분자를 합성하는 최적의 방법을 예측하는 새로운 기술을 고안했습니다.
Nature Chemistry 저널에 게재된 해당 논문의 수석 저자인 David Nippa는 "이 방법은 필요한 실험실 실험 수를 크게 줄여 화학 합성의 효율성과 지속 가능성을 모두 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다."라고 말했습니다 . Nippa는 LMU와 Roche의 화학 및 약학부 David Konrad 박사 연구 그룹의 박사 과정 학생입니다. 의약품 개발의 혁신 활성 제약 성분은 일반적으로 작용기가 부착된 틀로 구성됩니다.
-이러한 그룹은 특정 생물학적 기능을 활성화합니다. 새롭거나 향상된 의학적 효과를 달성하기 위해 기능 그룹이 변경되고 프레임워크의 새로운 위치에 추가됩니다.
-그러나 주로 탄소와 수소 원자로 구성된 골격이 그 자체로는 거의 반응하지 않기 때문에 이 과정은 화학에서 특히 어렵습니다. 프레임워크를 활성화하는 한 가지 방법은 소위 보릴화 반응입니다. 이 과정에서 붕소 원소를 포함하는 화학 그룹이 골격의 탄소 원자에 부착됩니다. 이 붕소 그룹은 의학적으로 효과적인 다양한 그룹으로 대체될 수 있습니다. 보릴화는 큰 잠재력을 갖고 있지만 실험실에서 제어하기는 어렵습니다.
David Nippa는 ETH Zurich의 박사 과정 학생인 Kenneth Atz와 함께 Roche의 자동화 실험실에서 신뢰할 수 있는 과학 연구 및 실험의 데이터를 기반으로 훈련된 AI 모델을 개발했습니다. 이는 모든 분자의 보릴화 위치를 성공적으로 예측할 수 있으며 화학적 변환을 위한 최적의 조건을 제공합니다.
Atz는 “흥미롭게도 출발 물질의 2차원 화학 공식뿐만 아니라 출발 물질의 3차원 정보를 고려했을 때 예측이 개선됐다”고 말했습니다. 이 방법은 추가 활성 그룹이 도입될 수 있는 기존 활성 성분의 위치를 식별하는 데 이미 성공적으로 사용되었습니다. 이는 연구자들이 알려진 약물 활성 성분의 새롭고 보다 효과적인 변종을 보다 신속하게 개발하는 데 도움이 됩니다.
참고 자료: David F. Nippa, Kenneth Atz, Remo Hohler, Alex T. Müller, Andreas Marx, Christian Bartelmus, Georg Wuitschik, Irene Marzuoli, Vera Jost의 "기하학적 딥 러닝을 통한 높은 처리량 실험을 통한 후기 단계 약물 다양화 지원" , Jens Wolfard, Martin Binder, Antonia F. Stepan, David B. Konrad, Uwe Grether, Rainer E. Martin 및 Gisbert Schneider, 2023년 11월 23일, Nature Chemistry . DOI: 10.1038/s41557-023-01360-5
https://scitechdaily.com/artificial-intelligence-paves-way-for-synthesizing-new-medicines/
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메모 2401281519 나의 사고실험 qpeoms 스토리텔링
요즘 자주 언급하는 인공지능의 과학적 문제해결은 기계학습에 의한 인간보다 빠른 지식을 데이타 베이스화하여 학습효과를 극대화 하는 전략을 사용하여 인간의 지식적 분석보다 빠른 면을 보인다.
그러나 새로운 착상이나 창발적 사고가 없기 때문에 여전히 인간이 만들어낸 새로운 지식을 바탕으로 빠른 결과를 낸다. 문제는 인간이 그 데이타를 사용하지 않으면 무용지물이 되는 점이다. 인공지능이 인간의 접근을 허용하지 않는 한 언제나 AI는 기계학습의 한계에 머물게 된다.
연구자들이 약물 분자가 화학적으로 변경될 수 있는 위치를 예측할 수 있는 인공 지능 시스템을 만들었다. 그위치가 qpeoms에 기반하면 화학적으로약 물 분자를 합성하는 최상의 방법을 예측하기 위해 고성능 인공지능 접근 없이도 인간의 단순지능으로도 문제해결을 신속하게 할 수 있다. 허허.
-Researchers have created AI models to predict the best way to synthesize drug molecules, significantly improving the efficiency and sustainability of pharmaceutical development. Researchers have created an artificial intelligence system that can predict where drug molecules can be chemically altered.
-These groups activate specific biological functions. To achieve new or improved medical effects, functional groups are changed and added to new positions in the framework.
-But this process is especially difficult in chemistry because the skeleton, which is composed mainly of carbon and hydrogen atoms, reacts little on its own. One way to activate the framework is the so-called borylation reaction. During this process, chemical groups containing the element boron are attached to the carbon atoms of the skeleton. This boron group can be replaced by a variety of medically effective groups. Borylation has great potential but is difficult to control in the laboratory.
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Memo 2401281519 My thought experiment qpeoms storytelling
The scientific problem solving of artificial intelligence, which is often mentioned these days, is faster than human knowledge analysis by using a strategy of maximizing the learning effect by databaseing knowledge faster than that of humans through machine learning.
However, because there is no new idea or emergent thinking, it still produces quick results based on new knowledge created by humans. The problem is that if humans do not use the data, it becomes useless. Unless artificial intelligence allows human access, AI will always remain at the limits of machine learning.
Researchers have created an artificial intelligence system that can predict where drug molecules can be chemically altered. If the position is based on qpeoms, the problem can be quickly solved even with simple human intelligence without a high-performance artificial intelligence approach to predict the best way to chemically synthesize drug molecules. haha.
Sample oms.vix.a (standard2)
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vix.a'6//vixx.a(b1,g3,k3,o5,n6)
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