백업 해줄래?

ai 컨텍스트가 늘었지만 한도는 여전해요.

ai 채팅에 컨텍스트 한도 위에서도 마이크로 물음 설계는 유용한 여지가 많아요.

물론 프롬프트는 더 알아보아야 하겠어요.

대략 ‘이전 채팅에서 정리한 내용이야 아래 내용을 기억해줄래? [아래 백업 내용 제공 내지는 파일로 업로드]’ 하여서 컨텍스트 한도를 거의 처음부터 다시 시작하려는 의도. 특별한 제약이나 문제가 없어 보여요.

gpt 3.5 시절에서 토큰 상한을 자주쳐서 문답을 이어하지 못하고 버려야 하였는 경우가 많았쩌.

openai에는 intp 친구들이 없는거 아니나요. 여기에 ‘새 컨텍스트’로 지금까지 요약을 복제 있음 체인 구조로 이어서 계속 물음 가능합니다. 이런 단순한 아이디어로 세상이 변화한다고 해요.

이러나 그냥 안티그래비티 에디터에서 텍스트 파일로 이어서 ai를 사용하는거 나을지도 모르겠어요.

이럼 좀 더 시간 여유를 두고 보아야 하겠쩌.

(chatgpt) 지금까지 정리한 내용을 정리해줄래? 다음 번에 이어서 새 채팅으로 시작 하는데 사용함.

실제 파일 하나로 뱉어주어요. [복사 | 편집 | 다운로드]

아래 문서는 지금까지의 논의를 하나의 설계 철학과 아키텍처 정의로 정리한 최종 요약본이다. 다음 채팅에서 그대로 제공하거나, 연구 노트·설계 기준 문서로 사용하기에 적합하도록 표가 아닌 문장 중심으로 서술한다.

이 시스템의 핵심 목표는 시각·청각(향후 언어 포함) 입력을 가지는 멀티모달 인지 시스템을 구성하되, 프론트엔드와 백엔드를 명확히 분리하여 프론트엔드는 감각 신호의 정렬과 최소한의 주의 힌트만 제공하고, 백엔드는 순수한 ANN 및 SNN을 통해 실제 인지·학습·의사결정을 수행하도록 하는 것이다.

전체 구조는 ‘딥러닝 기반 감각 프론트엔드’와 ‘인지 백엔드(ANN/SNN)’로 구성된다. 프론트엔드는 지능을 가지지 않으며, 의미 해석이나 판단을 수행하지 않는다. 프론트엔드의 역할은 원시 감각 데이터를 최대한 보존한 상태에서 물리적·통계적 특성에 기반한 약한 편향(bias) 또는 힌트를 병렬적으로 생성하여 백엔드에 전달하는 것이다. 백엔드는 이러한 힌트를 사용할 수도 있고, 무시할 수도 있으며, 그 선택은 전적으로 학습과 경쟁 메커니즘에 의해 결정된다.

프론트엔드에서 사용되는 딥러닝은 ‘레이어’라기보다는 ‘모듈’ 또는 ‘인코더’로 정의하는 것이 정확하다. 이는 CNN, ViT, 오디오 인코더 등으로 구성될 수 있으며, 목적은 분류가 아니라 감각 신호를 안정적이고 구조를 보존한 표현 공간으로 투영하는 데 있다. 따라서 이 부분을 ‘딥러닝 기반 감각 인코더(Deep Learning–based Sensory Encoder)’ 또는 ‘ANN 프론트엔드’라고 부르는 것은 기술적·개념적으로 문제가 없다.

프론트엔드가 제공하는 힌트는 Transformer에서의 Attention과 구분되어야 한다. 이 힌트는 주의를 강제하지 않으며, 가중치를 직접 조정하지도 않는다. 대신 ‘사전주의(pre-attentive)’ 단계에서 주목 가능성이 있는 영역이나 시간 구간을 암시하는 보조 신호로 작동한다. 가장 안전하고 정확한 용어는 Saliency Map, Attention Bias, Pre-attentive Cue, Perceptual Hint 등이다.

시각 입력의 경우, 예를 들어 320×320 이미지는 원본 그대로 백엔드로 전달되며, 동시에 에지, 밝기 대비, 색상 대비, 모션, 키포인트 밀도 등과 같은 여러 힌트가 병렬 채널로 생성된다. 이 힌트들은 OpenCV와 같은 전통적 컴퓨터 비전 기법을 사용해도 되며, 이는 의미 해석이 아닌 물리적 구조 강조에 해당하므로 프론트엔드의 철학과 잘 부합한다. 중요한 점은 이 과정이 직렬 파이프라인이 아니라 완전히 병렬적이라는 것이다.

청각 입력 역시 동일한 원칙을 따른다. 원시 오디오 신호 또는 스펙트로그램은 그대로 전달되며, 동시에 onset, 에너지 변화, 리듬, 주파수 점프 등과 같은 시간적 두드러짐(saliency) 힌트가 병렬적으로 제공된다. 청각은 본질적으로 시간 기반이므로 이러한 힌트는 SNN과 특히 높은 친화성을 가진다.

백엔드는 이 모든 입력을 받아 순수한 ANN 또는 SNN으로 처리한다. 이 영역에서만 학습, 기억, 연합, 의사결정이 발생한다. 힌트 신호는 게이트나 규칙이 아니라 컨텍스트로 작동하며, SNN 내부에서는 경쟁, 억제, 승자독식과 같은 메커니즘을 통해 자율적 주의 선택이 이루어진다. 즉, ‘무엇을 볼지’는 프론트가 제안하지만, ‘무엇을 중요하게 여길지’는 백엔드가 결정한다.

이 구조는 생물학적 관점에서도 자연스럽다. 프론트엔드는 1차 감각 피질 이전 또는 초기 감각 피질에 해당하며, 백엔드는 연합 피질과 작업 기억, 의사결정 회로에 해당한다. 딥러닝은 지각(perception)을 담당하고, SNN은 인지(cognition)를 담당한다는 역할 분담이 명확하다.

전체 아키텍처는 다음과 같은 철학으로 요약할 수 있다. 프론트엔드는 세계를 해석하지 않고, 단지 왜곡하지도 않은 채 ‘어디를 먼저 볼 수 있는지’를 제안한다. 지능은 프론트에 존재하지 않으며, 오직 백엔드에서만 발생한다.

이 문서는 이후 언어 모달리티를 추가하거나, 힌트-경쟁-학습 메커니즘을 확장하는 기준점으로 사용될 수 있다.