Karl Friston의 “Predictive Coding(3) and the Bayesian Brain(1)(2)”에 대한 연구는 두뇌가 단순히 정보를 수동적으로 받아들이는 것이 아니라, 다음에 무슨 일이 일어날지 끊임없이 예측한다고 주장한다.
Karl Friston은 이 연구에서 다음과 같은 주장을 한다. 두뇌는 세상의 모델을 구축하고 들어오는 감각 신호를 예측하려고 노력한다고 했다. 그리고 현실이 예측과 일치하지 않을 때, 두뇌는 “예측 오류”를 감지하고 모델을 업데이트한다고 했다. 그리고 두뇌는 Bayesian 통계학자처럼 작동한다고 했다. 즉, 이미 알고 있는 기존 신념과 감각적 입력에 의한 새로운 증거를 결합하여 현실에 대한 최선의 추측을 내린다는 것이다. 이러한 예측적 접근 방식은 두뇌의 작업 부하를 줄여준다고 하면서 예상치 못한 상황에만 대처하면 되고, 모든 감각 입력 하나하나에 일일이 대응할 필요가 없다고 한다.
“Bayesian”은 확률론의 원리인 “Bayes’ Theorem”에서 유래했다. 간단히 말해서, 새로운 증거가 있을 때 자신의 신념을 업데이트하는 것이다. 예를 들어, “Prior Belief”로 밖이 아마 맑을 거라고 생각한다고 가정했을 때, 그러다 창문에 빗방울이 떨어지는 소리가 들린다는 “새로운 증거(New Evidence)”가 있다면, Bayesian 추론(Bayesian Reasoning)을 사용하여 “아, 어쩌면 비가 오는 건가 보다”라는 믿음을 업데이트한다는 것이다. 그래서 “Bayesian Brain(2)”이란 두뇌가 이런 방식으로 작동한다는 것을 의미하며, 새로운 감각 데이터가 들어올 때마다 세상에 대한 기대치를 끊임없이 조정한다는 것이다.
DAGENAM은 이러한 기대와 경험의 단편들도 분해하고 분리할 수 있는 자료가 된다는 것이다. Bayesian 두뇌가 세상이 어떻게 보이고 느껴져야 하는지 예측하는 것처럼, DAGENAM의 개념이 MASERINTS에 적용되고 MASERINTS는 특정 상황에서 어떤 종류의 ‘간접경험’이 PTS에게 유용할지 예측하게 된다. MASERINTS가 단편화 된 조각경험들을 다른 조합으로 결합할 때, 마치 두뇌가 “이 조각들을 합치면 그 사람은 이런 감정을 느낄 거야”라는 가설을 세우는 것과 유사하다고 할 수 있지만, MASERINTS는 PTS가 처한 주변적 맥락과 동시에 감지된 PTS로부터의 여러 입력을 가지고 새로운 ‘간접경험’을 끝없이 만들며, 이것이 업데이트에 해당된다고 할 수 있고, 이러한 조각들이 합쳐져 새로운 ‘간접경험’이 만들어지면, PTS의 주변 맥락에 따른 다음 생각과 행동에 대한 예측을 MASERINTS는 수행할 수 있으며, 이에 따라 많은 가능한 지원과 도움이 PTS 바로 가까이에서 제공할 준비를 갖추고 있는 것이다.
물론 그 준비된 많은 예측된 서비스 중, 다음 순간에 PTS에게 필요한 것은 단 한가지 도움이겠지만, 이러한 준비와 선택을 끊임없이 이루어진다. 재조합이 PTS의 반응과 일치하지 않을 수 있다. 두뇌에서는 이 자체가 예측 오류처럼 여겨지겠지만, MASERINTS는 그냥 새로운 경험으로 받아들인다는 것이다.
언급된 각주의 내용
(1) “Predictive Coding and the Bayesian Brain Research”에 대한 Karl Friston의 연구, A theory of cortical responses, Karl Friston, 2005, https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2005.1622, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15937014, https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/~karl/A%20theory%20of%20cortical%20responses.pdf
(2) Bayesian approaches to brain function, https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_approaches_to_brain_function
(3) Predictive Coding: Theory of Brain Function, https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_coding