인지과학개론 노트

Introduction to Cognitive Science 실라버스 따라서 리딩 읽고 요약/정리.

Related

Readings

An Introduction to Your Mind

리딩 없음.

Foundations of Cognitive Science

Bisson (1991), “They’re made out of meat” (Omni)

외계인이 인간에 대해 얘기하는 SF.

Marcus et al. (2014), “How to study the brain” (Chronicle of Higher Education)

(구글 캐시)

현재까지의 뇌 연구 정리와 한계점 논의.

  • 한계
    • 복잡도가 매우 높아서 연관성 파악에 어려움
      • 세포 단위 기능 파악의 한계: 860억개 뉴런과 수 조의 상호 연결
      • 수영하는 모습을 본 물고기의 반응: 뇌세포 반응이 시신경인지, 움직임 감지인지, 따라서 수영하려는 것인지 구분 불가
    • 가설 검증의 어려움
      • 인간 대상 실험 불가
      • 특정 부분의 뇌가 특정 행동을 담당한다는 것도 낡은 이론
      • 언어를 담당하는 뇌를 절제해도 언어 기능 회복하는 경우가 있었음
      • 뇌는 계속 변화하고 적응함
    • 이론 연구는 실험 연구에 비해 펀딩이 어려움
  • 어려움에도 불구하고 계속 연구 되어야 함

Carandini (2012), “From circuits to behavior: A bridge too far?”

(Semantic Scholar)

  • 신경과학은 신경망이 어떻게 인식, 생각, 행동을 야기하는지 연구하는 분야
  • 아직 신경망과 행동의 연관성이 명확하게 정의되진 않음
  • 연구의 어려움과 목표:
    • 뇌 대신 랩탑을 연구한다고 가정. 모델마다, 회사마다 다른 랩탑. 회로도 다 다름. 결국 입력과 출력을 연구하는데 비지니스 프로그램 입출력과 게임 입출력은 당연히 다를 것.
    • 운영체제와 연산 언어의 대한 연구로 소프트웨어와 하드웨어의 연결 고리를 알 수 있음. 그런 적당한 수준 연구가 필요. (너무 세세한 것, 너무 광범위한 것 피하기)
  • 최근 연구 성과: 표준적인 신경 연산 코어 세트가 존재. 뇌 전역에 걸쳐 반복, 조합되어 다른 문제를 해결.
    • 표준 연산
      • 선형 필터링과 제산 정규화 linear filtering, divisive normalization와 같은 표준 신경망 연산이 존재. 이 두 조합으로 인간 광학 감지 표준 모델도 만들 수 있음.
      • 다른 연산 예시: thresholding, exponentiation, recurrent amplification, associative learning rules, cognitive spatial maps, coincidence detection, gain changes resulting from input history and cognitive demands, population vectors, constrained trajectories in dynamical systems
      • 이런 연산은 생물물리와 직접 연관이 없는 경우도 있음: 추상화된 기능이라서 세포 지역이나 종에 따라 다른 구성으로 동일한 기능을 구현
    • 한계: 기능은 파악하더라도 그 위에서 무엇이 연산되고 있는지 이해하는데 어려움
  • 질문을 구분: 무엇이 연산되는가 vs. 어떻게, 왜 연산되는가. -> 세부 구현을 알 필요가 있는가
  • 개선된 기술로 더 많은 정보를 얻을 수 있게 됨. 이해하기 위한 이론 필요.
    • e.g. Hodgkin and Huxley's model of the action potential: 화학적 표현 대신 전자기판 비유. 생물 하드웨어.
    • e.g. Marr's connectome. 뉴런 연결 지도 연구.
      • 한계: 마이크로프로세서의 기능을 배선표만 보고 판단할 수 있을까
      • 다른 접근: simulome. 뇌 전체를 분석하면 이해에 도움이 될지도 -> 별로 좋은 결과 못보고 있음
  • 신경망과 행동 사이는 간격이 커서 연결해주는 중간 단계가 분명 존재. 새 기술, 연구, 이론으로 일반 연산과 행동을 이해할 수 있을 것.

Crossed Wires (Brain Damage and the Architecture of the Mind)

Rafal (2001), “Bálint’s syndrome”

발린트 증후군

  • 후두엽 측면 손상으로 인해 정면에 있는 것만 인지하고 주변을 전혀 인지하지 못함. (앞 뒤로 물건이 있으면 앞에 있는 물건만 인지)
  • 인지한 것에 대해 위치를 판단하거나 잡거나 하지 못함. (물건이 나타났다 사라짐)
  • 이 증후군이 있는 환자를 대상으로 시각 인지 연구.
  • 시각 인지에서의 의미 (p. 134):
    • attention selects from object-based represenatations of space
    • There are independent neural mechanisms, which operate in parallel, for orienting attention within objects and between objects.
    • The candidate objects on which attention operates are generated preattentively by early vision in the absence of explicit awareness.
    • Attention is involved in affording explicit (conscious) access to spatial representations needed for goal-directed action and for binding features of objects.

Sacks (2004), “Speed” (New Yorker)

시간에 대한 인식 연구, 약간 가십성 기사.

  • Albert Heim (1892): 왜 생사를 가르는 상황에서 시간은 느리게 느껴지는가?
  • Russell Noyes and Roy Kletti 연구 (1970년대): 생각의 속도가 급격하게 빨라진 탓에 경험의 속도는 상대적으로 느려짐
  • Christof Koch: 연속적인 상황을 더 많은 프레임으로 나눠 판단하게 돼서
  • William James (1890): 약물에 의한 꿈 속 시간 관념 왜곡
  • Beth Abraham hospital: 극단적인 파킨슨 경우, 시간에 대한 관념이 아예 멈춰버림

What’s Within? (How Nature Supports Nurture)

Bouchard (2008), selection from “Genes and human psychological traits”

유전적 다양성은 개인의 특질에 중대한 영향이 있으므로 인간 행동 분석에 꼭 필요한 부분. 다만 주변 환경 등 통제 및 관측이 어려운 부분이 있기 때문에 양적 유전학적 접근 방식을 사용.

  • 특질의 유전적 변이는 생물학적/진화적 관련성이 없다는 의미가 아님
    • 인간 행동의 이해 -> 왜 사람은 모두 닮았지만 서로 차이가 있을까?
    • 자연 선택에서는 가장 적합한 것이 생존하는 것이 아니라 적당히 적합하면서도 운이 좋은 것들이 생존
    • 변이도 다양성을 보장하지만 적합성을 높이는 쪽으로는 잘 나타나지 않음
    • 적응(adaptation)은 자연 선택에서 환경 요인을 해석하기 위해 고안됨 (유기체의 내적/외적 정보)
      • 적응의 예시: 언어
      • 개인의 어휘량은 지적 능력을 측정에 사용. 유전성이 높은 특질 중 하나. (g 팩터)
  • 현대 양적 유전학적 접근 방법의 역할
    • 예시: 농경혁명 (지난 몇 세기 동안 농산물 생산량이 비약적 발전)
    • 양적 유전학은 멘델의 유전학을 다유전자성과 함께 일반화함
    • 쌍둥이 연구: (동일|다른) 유전자 + (동일|다른) 환경
      • 식물 연구에서는 통하는 방법이었지만 동물 행동 연구에는 안통함 (Boake et al., 2002)
      • 대신 새를 대상으로 한 유전성 높은 특질 연구에서는 성격 연관성을 찾음
    • 양적 유전학적 연구의 장점
      • 공평성: 환경이나 유전적 설명에 치우치지 않음
        • 특정 종교적 믿음에 대한 유전성은 낮지만 종교적인 성향은 유전성 높음 (Bouchard et al. 2004)
        • 정당 선호는 유전성이 낮지만 보수주의적 경향은 유전성 높음 (Alford, Funk, and Hibbing, 2005)
        • 이 방식과 달리 특정 행동을 분석하는 연구는 편향이 나타날 가능성이 높음
        • 다수의 다양한 동족을 대상으로한 양적 유전성 모델은 다채로운 유전적, 환경적 영향을 동시에 파악할 수 있음
      • 유연성: 어떤 가설이든 양적 유전학의 언어로 풀어낼 수 있음
        • 이 방식이 비판받는 부분은 모든 양적 연구가 받는 비판과 비슷함
        • 비판을 받는다면 더 나은 연구에 대한 비판이지 연구 방식에 대한 비판은 아님
  • 양적 유전학의 제 1 법칙: 거의 모든 종의 대부분의 특징에서 절대적으로 유전성이 없는 경우(0)는 없음.
    • 플린 효과(Flynn effect): 20세기에 들어 IQ가 엄청 높아진 현상
  • 인간 지능
    • g 팩터: 지적 능력을 측정.
    • 지능은 유전인가? 계속 연구되는 분야.
      • Bouchard의 IQ 유전성 g 팩터: 평범한 환경의 산업화된 나라에서의 일반 성인은 0.65 ~ 0.80
    • 유전적 영향은 환경적 영향에 희석된다는 연구 결과도 있음
  • 성격
    • 지적 능력 측정과 달리 일반적인 성격 단일 팩터는 없음. 대신 여러 모델 존재 (3팩터 모델, 5팩터 모델)
    • 유전적 성격 특질 연구 데이터 (본문 참조)
  • 심리적 흥미: 평균 0.40, 환경 영향은 적은 편
  • 사회적 태도
    • 특질: 권위주의, 보수주의, 종교성 (각 연구 본문 참조)
  • 유전과 환경은 서로 어떻게 상호작용하는가에 대한 연구는 계속 되고 있음
    • 다 흥미로운 부분인데 부가적 유전자 변이도 유전되는 것으로 관측.
  • 생물학이나 심리학에서 알려진 현상이 유전적 현상에도 얼마나 연관성이 있는가?
    • 양적 유전학 연구와 사회과학의 연구 결과를 비교
  • 행동을 야기하는 유전자를 찾을 수 있는가?
    • 해결 가능한 문제: 시계 유전자 (clockwork genes)
      • 포유류의 생체 주기
      • 연구를 통해 증명됨
    • 해결하기 어려울 수 있는 문제: 옥수수 기름
      • 100 여 년 이상 교잡으로 기름 함유량 높은 품종으로 계량해왔지만 아직도 정확하게 어느 유전자가 이 기름 함유량과 연관되어 있는지 밝혀내지 못함. (이 논문 참여자 10명 중 7명이 몬산토에서 일한다고)
  • 분자 유전학이 양적 유전학을 대체할까?
    • 양적 유전학 연구가 오래된 방식이라고 비판받긴 함
    • 시계 유전자 연구처럼 분자 유전학이 유용한 경우도 있음
    • 분자 단위까지 내려가지 않아도 유의한 연구 가능 (멘델의 사례)
    • 과학적으로 흥미로운 이론은 근본적인 원인을 파악하고 환경에 어떻게 영향을 주고 행동까지 연결되는지 알기 위해 특정 분자 단위 원리를 이해하는 것이 중요.
    • 하지만 그렇게 깊이 들어가기 전에 큰 그림을 그리기 위한 양적 유전학적 분석도 중요. 서로 상호보완적으로 필요.

Gandhi et al. (2015), “Immediate susceptibility to visual illusions after sight onset”

후천적으로 시각을 획득한 9명의 어린이(8~16세)를 대상으로 공감각 인식 실험을 수행. 수술 직후 48시간 이내에 공간 위 시각적 착시를 만드는 이미지로 실험. 시각적 착시는 시각적 경험에 따른 개별 학습이 아닌 시각적 처리 메커니즘에서 발생하는 것으로 관측.

Sugita (2008), “Face perception in monkeys reared with no exposure to faces”

원숭이에게 얼굴을 보여주지 않고 사육. 조금씩 다른 사람 사진과 조금씩 다른 원숭이 사진을 보여주니 다 구분함. 한 달 간 사람 얼굴 또는 원숭이 얼굴을 직접 본 후에 동일한 실험을 수행. 얼굴을 본 종만 구분을 잘하고 얼굴 보지 못한 종은 구분을 잘 하지 못함.

  • 얼굴 인식은 경험과 무관한 능력이지만 민감한 기간에 접한 얼굴을 통해 익숙한 얼굴을 더 효과적으로 인식하게 됨.

Pieces of Mind (Modularity and ‘Mental Organs’)

Carston (1996), “The architecture of mind: Modularity and modularization”

너무 오래된 책이라서.. (요약본)