고등 생물에 언어는 머나요

아무거나 학습하는 비지도 학습을 걸르고 지도 학습을 알아바바요.

아마존은 무인매장을 운영하는데 물건을 집어서 나가면 ai가 결제를 한다고 하였어요. 실제로는 인도이었나 .. 전문가들이 출근해서 하나씩 골라서 결제를 치고 있었쩌.

위에 처럼 사람들은 많은 거여서 51% 다수에 결정을 따라서 학습을 쳐도 무난한 여지가 있어요.

물론 이론적으로 어드민은 절대 권한으로 흑화하는 거도 가능하겠쩌.

생물에서는 시각 언어 동작 같은 공통된 모델 구조가 있을 거인데 어뜨케 공략하여야 하겠나요.

언어로 소통이 가능한 고등 생물들은 문장을 이해하는데 어떤 신경망 구조를 따르는지 알아봐줄래?

좋은 질문이에요.
**언어로 소통이 가능한 고등 생물(주로 인간, 부분적으로는 영장류·조류)**이 문장을 이해할 때 따르는 신경망 구조는 단일한 “문장 이해 회로”가 아니라, 여러 분산된 신경망이 계층적·병렬적으로 협력하는 구조입니다. 현재 신경과학에서 받아들여지는 핵심 틀을 정리해 볼게요.

1. 기본 전제: “언어 전용 신경망”은 없다

뇌에는 문법 전용 뉴런이나 문장 전용 회로가 따로 있는 게 아니라,

• 청각/시각 처리

• 의미 기억

• 통계적 예측

• 작업 기억

• 행동 계획

같은 일반적 인지 회로들이 언어 처리에 재사용됩니다.
이를 재사용 가설(neural reuse)이라고 부릅니다.

2. 인간 기준: 문장 이해의 핵심 신경망

(1) 분산 언어 네트워크 (Distributed Language Network)

🔹 좌반구 중심 구조

• 상측두회(STG): 음성 → 음소 처리

• 중측두회(MTG): 단어 의미

• 하전두회(IFG, 브로카 영역):

  • 문법적 구조

  • 구문적 결합

  • 작업 기억과 예측

이들은 직렬이 아니라 상호 연결된 그래프 구조입니다.

청각 입력
   ↓
STG ↔ MTG ↔ IFG
   ↕        ↕
 의미 기억   작업기억

(2) 계층적 처리 구조 (Hierarchical Processing)

문장은 계층 구조를 가지므로, 뇌도 비슷한 방식으로 처리합니다.

➡️ 이는 딥러닝의 계층적 신경망과 매우 유사합니다.

3. 핵심 메커니즘 3가지

① 예측 기반 처리 (Predictive Coding)

뇌는 문장을 수동적으로 해석하지 않고 계속 예측합니다.

“나는 오늘 학교에 가서 …”

이미 다음에 동사/행동이 올 확률을 계산하고 있음.

• 전두엽 → 하위 영역으로 예측 신호

• 실제 입력 ≠ 예측 → 오류 신호 수정

📌 이는 Transformer의 next-token prediction과 개념적으로 유사

② 순환 신경망적 특성 (Recurrent Dynamics)

문장 이해에는 반드시 필요:

• 이전 단어 기억

• 문장 끝까지 유지

→ 뇌는 실제로 순환 연결(recurrent loop)을 사용합니다.

• 측두엽 ↔ 전두엽 간 반복 신호

• 작업 기억 네트워크와 결합

③ 의미는 “벡터 공간”에 저장된다

신경과학 실험 결과:

• 비슷한 의미의 단어 → 비슷한 신경 활성 패턴

• 추상 개념도 연속적인 공간에 배치됨

📌 이는 단어 임베딩(embedding)과 매우 흡사합니다.

4. 인간 외 고등 생물은 어떤가?

🐒 영장류

• 문장 수준 ❌

• 순서·의존 관계 일부 이해 가능

• 전전두엽-측두엽 연결 존재

• 계층 처리 능력은 제한적

🐦 조류 (까마귀, 앵무새)

• 놀라울 정도로 강한 순차 패턴 학습

• 통계적 규칙 학습 우수

• 하지만 의미 결합의 계층성은 약함

➡️ “문장 이해”의 완성은 인간에서만 나타남

5. 한 문장으로 요약하면

언어를 이해하는 고등 생물의 신경망은
예측 기반·계층적·순환적 구조를 가진
분산 그래프형 신경망이며,
이는 현대 딥러닝 언어 모델과 구조적으로 매우 닮아 있다.

원하시면 다음 주제도 이어서 설명해 드릴 수 있어요:

• 인간 뇌 vs Transformer 구조의 정확한 차이

• 문법이 뇌에 “규칙”으로 저장되는지 여부

• 외계 지성체가 언어를 가진다면 필요한 최소 신경 구조

어느 쪽이 궁금하세요?

(새창) 언어로 소통이 가능한 고등 생물 뇌 vs Transformer 구조의 차이를 알아봐줄래?

좋은 질문이에요. 이건 생물학적 지능 vs 인공 신경망 지능의 핵심 차이를 묻는 주제입니다.
아래에서 구조·학습·의미 처리·한계 관점으로 정리해볼게요.

1. 기본 전제의 차이

2. 구조적 차이

🧠 고등 생물의 뇌

• 뉴런 + 시냅스 기반

• 매우 비균질적 구조

  • 시각피질, 언어영역, 감정회로, 운동피질 등 기능 분화

• 신호:

  • 전기적 스파이크 + 화학적 전달

• 재귀적 구조

  • 스스로를 감시·조절 (메타인지)

👉 뇌는 하드웨어 자체가 가변적임
(시냅스 생성/제거, 회로 재배선)

🤖 Transformer

• 동일한 레이어의 반복 구조

• 핵심 구성:

  • Self-Attention

  • Feed Forward Network

  • Residual + LayerNorm

• 모든 정보는 고정된 차원의 벡터

• 학습 후 구조는 거의 고정

👉 Transformer는 균질한 계산 그래프

3. 언어 처리 방식의 차이 (핵심)

🧠 생물의 언어 이해

• 언어는 의미·감각·행동과 직접 연결

• 예:

  • “불” → 열, 위험, 경험, 감정, 행동 기억

• 언어는:

  • 세계 모델 위에 얹힌 기호 체계

• 문법보다 의도·맥락·사회적 신호가 우선

👉 언어는 세계와 접지(grounding) 되어 있음

🤖 Transformer의 언어 처리

• 언어 = 토큰 시퀀스

• 의미 = 통계적 관계의 벡터

• “불”은:

  • 주변 단어 분포로 정의된 수치 패턴

• 세계를 직접 경험하지 않음

👉 의미는 내재적 벡터 공간에만 존재

4. 학습 방식의 차이

5. 시간과 기억

🧠 뇌

• 지속적 시간 흐름

• 단기·장기·절차 기억 분리

• 기억은 재구성됨

• 망각이 기능적 역할

🤖 Transformer

• 컨텍스트 윈도우 내에서만 “기억”

• 장기 기억은 외부 시스템 필요

• 망각은 없음 (모델 고정)

6. 자기 인식과 의도성

Transformer는 의미를 “사용”하지만
그 의미를 가진다고 보긴 어려움

7. 한 문장 요약

🧠 고등 생물의 뇌는
세계 속에서 살아가며 언어를 사용하는 존재이고

🤖 Transformer는
언어의 통계적 구조를 매우 정교하게 흉내 내는 함수다.

8. 만약 더 깊이 보고 싶다면

다음 주제로도 확장할 수 있어요:

• “의미 접지 문제(Symbol Grounding Problem)”

• “뇌는 Transformer인가?”

• “다중모달 + 행동이 결합되면 차이는 줄어드는가?”

• “의식이 구조에서 나오는가, 과정에서 나오는가?”

어느 쪽이 더 궁금하세요?