뉴런의 집단 의사 결정 연구

June 7, 2017

 

일부만 중복된 정보를 가진 많은 뉴런들의 분산된 행동이 어떻게 유기체 수준에서 단일하고 일관된 결정이 일어날 수 있는가 하는 것은 인지 신경과학의 핵심 질문

 

결정하는 주체가 특정한 단일 뉴런인지 혹은 뉴런 집단인지에 관한 답을 찾는 한 가지 방법은 내 마음을 읽기 위해 얼마나 많은 뉴런을 관찰해야 하는지를 묻는 것임

 

Santa Fe Institute의 collective computation group인 Bryan Daniels 연구팀은 의사결정을 하는 원숭이의 뉴런 데이터를 사용하여 이 문제를 연구하고 그 결과를 2017년 6월 6일 Frontiers in Neuroscience에 발표 [1]

 

연구진은 원숭이가 초기에 데이터를 처리할 때 좋은 예측을 얻기 위해 많은 뉴런을 폴링해야한다는 사실을 발견. 그런 다음 결정을 내리는 데 걸리는 시간이 가까워지면 이 패턴이 바뀜. 뉴런은 처음에는 이질적이지만, 결정 시점에 가까워질수록 동질성을 갖게죔

 

첫째 잡음이 섞여 있는 데이타에서, 단일 뉴런의 정보보다 집단의 정보가 더 신뢰할 수 있기 때문에,  입력의 규칙성을 찾기 위해 많은 개별 뉴런을 폴링. 그 후 뉴런들은 합의에 이르기 위해 정보를 공유함으로써 답변에 동의

 

이 설명은 동물사회에서 부터 통계물리학으로 연구된 시스템에 이르기까지 다른 집단 시스템에서의 의사결정과정과 비슷

 

연구진은 이 공통성이 집단 계산의 일반적인 원칙을 제시한다고 말하면서, 신뢰할 수 있는 정보를 수집하기 위해 크라우드 소싱 (crowdsourcing)을 사용하는 정보축적 단계와 시스템을 작동시킬 수있는 합의 단계 (consensus phase)의 두 단계가 있음을 나타냄

[1] http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnins.2017.00313/full

Daniels, Bryan C., Jessica C. Flack, and David C. Krakauer. "Dual coding theory explains biphasic collective computation in neural decision-making." Frontiers in Neuroscience 11 (2017): 313.

 

 

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