베이지안 뇌 가설 편집하기

베이지안 뇌 가설(Bayesian Brain Hypothesis)은 뇌가 감각 입력 아래 숨겨진 원인(hidden causes)을 추론하기 위해 확률적 모델(생성 모델, generative model)을 내재적으로 사용하며, 그 모델과 입력의 불일치를 최소화하는 방식으로 지각 및 인지를 수행한다는 가설이다.
==개념과 기본 아이디어==
베이지안 뇌 가설의 핵심은 다음과 같다:
*뇌는 감각 입력이 발생한 원인을 내부적으로 모델링하고 있으며, 이 모델을 통해 입력을 예측한다.
*감각 입력과 예측 간의 차이(오차, prediction error)가 발생하면, 이 오차를 기반으로 내부 모델(신념, belief)을 갱신한다.
*이 과정은 [[베이즈 정리|'''베이즈 정리(Bayes’ theorem)''']]를 적용한 '''사후 확률(posterior)''' 계산과 '''사전 확률(prior)''' 및 '''[[우도|우도(likelihood)]]''' 조합의 형태를 따른다 <ref>[https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7579744/ The Bayesian Brain: What is it and do humans have it?, PMC]</ref>
*이 가설은 '''“as if” 관점'''과 '''실제로 뇌가 베이즈 연산을 구현한다는 관점''' 사이의 해석 논쟁이 존재한다 <ref>[https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7579744/ The Bayesian Brain: What is it and do humans have it?, PMC]</ref>
==베이지안 뇌와 관련 이론==
베이지안 뇌 가설은 여러 현대 뇌과학 및 인지 이론과 연결된다:
*[[예측 부호화|예측 부호화(predictive coding)]]
**예측 오차 기반의 신호 흐름 구조는 베이지안 추론 관점에서 유도된 모형과 유사하다.  

*[[자유 에너지 원리|자유 에너지 원리 (Free Energy Principle)]]
**자유 에너지를 최소화하는 것은 베이지안 모델의 증거(evidence) 극대화와 연결되며, 베이지안 뇌의 수학적 기반으로 자주 인용된다 <ref>[https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3480649/ The history of the future of the Bayesian brain, PMC]</ref>  

*[[능동 추론|능동 추론(active inference)]]
**지각만이 아니라 행동을 통해 입력을 바꾸면서 오차를 줄이는 전략을 포함한다.
==장점과 비판==
===장점===
*불확실성 상황에서 합리적 예측과 적응을 설명할 수 있는 이론적 틀 제공
*인지, 감각, 학습, 행동을 하나의 통합된 확률 추론 체계로 연결 가능
*심리 실험, 뇌 영상 실험 등 여러 분야에서 해석적 설득력을 지닌다
===비판 및 한계===
*베이지안 계산을 뇌가 실제로 어떻게 구현하는지에 대한 메커니즘이 불명확하다
*“베이지안처럼 행동하는” 모델 vs 실제 연산을 하는 뇌 간의 구분이 모호하다
*유연성과 범용성 덕분에 반증 가능성이 낮다는 비판이 있다 <ref>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40569419/ The myth of the Bayesian brain, PubMed]</ref>
*일부 실험에서는 확률 분포를 완전히 내부적으로 표현한다는 가정이 경험적으로 지지되지 않는다 <ref>[https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7579744/ The Bayesian Brain: What is it and do humans have it?, PMC]</ref>
==응용 및 증거==
*여러 뇌 영상 연구에서 베이지안 뇌 가설이 예측한 계층적 예측 신호 구조가 관찰되었다 <ref>[https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7579744/ The Bayesian Brain: What is it and do humans have it?, PMC]</ref>
*감각 처리, 시선 추종(eye tracking), 의사결정 반응 속도 등 행동 실험에서도 베이지안 모델이 실험 데이터를 설명하는 데 사용됨
*최근 연구들은 뇌 과학 모델, 인공지능 모델, 로봇 제어 모델 등에서 베이지안 뇌 가설 기반 방식을 적용하려는 시도가 많다
==같이 보기==
*[[예측 부호화]]
*[[자유 에너지 원리]]
*[[능동 추론]]
*[[예측 부호화 신경망]]
==참고 문헌==

== 각주 ==
[[분류:뇌 과학]]
[[분류:인공지능]]
[[분류:딥 러닝]]