예전 멱함수 꼴의 분포를 이루는 현상들을 찾아 보던 중, 뇌의 활동에서도 이러한 분포가 나타난다는 이야기를 접한 적이 있다. 뇌에서 발화하는 신경 세포의 숫자나, 발화 시간 간격의 확률 분포가 멱함수 꼴로 나타난다는 것이었다.
신기하다 정도로 넘겼는데, 대략 어떤 배경으로 이런 가설이 등장했는지 한 눈에 알 수 있는 기사를 발견했다.
https://www.quantamagazine.org/a-physical-theory-for-when-the-brain-performs-best-20230131/
퀀타매거진에서 나온 기사인데, 상당히 기본적인 이야기 부터, 증거, 부족한 점까지 잘 정리된 글이다.
가볍게 요약해 보자면, 뉴런 네트워크의 한 입력 단과, 출력 단에서 정보의 전달이 너무 약하게도, 너무 강하게도 되어서는 안된다는 것이다. 너무 약하면 모든 정보가 사라져 의미가 없게 되고, 너무 강하면 모든 정보가 증폭되어 아무것도 알 수 없게 되니 말이다. 따라서 정보를 적당히 전달할 수 있는 중간 지점으로 연결 강도를 구성해야 하는데, 이 과정에서 스스로 임계점으로 다가간다는 설명이다.
그리고 뇌가 이렇게 임계점으로 다가가 있어야 새로운 정보를 받아들였을 때 가장 민감한 아웃풋을 낼 수 있다. 예를 들면 인풋이 감각신경 같은 영역이라면 아웃풋은 그에 대한 해석이다. 기사에서는 흥미로운 실험을 소개하는데, 한 쪽 눈을 가린 쥐의 시신경에서의 발화는 임계현상에서 벗어나게 된다고 한다. 그런데 2일이 지나면 다시 임계적인 발화의 모습을 보인다고. 따라서 뉴런이 스스로 조직화 하여 임계적인 상태로 다가가는 것은 일종의 항상성과 같다는 설명이다.
관련해서 한국어로도 찾아보니, 김범준 교수님의 칼럼을 발견했다. 김범준 교수님 글이 늘 그렇듯, 쉬운 말로 깊은 개념을 잘 설명하는 글이다.
https://www.newswell.co.kr/news/articleView.html?idxno=7424
'공부 > Human dynamics' 카테고리의 다른 글
[예제] Fitbit 심박 데이터로 Detrended flucatuation analysis (DFA) 해보기 with python (0) | 2023.07.20 |
---|---|
[개념 소개] Detrended fluctuation analysis(DFA)와 fractal fluctuation의 신경생리학적 의미 (12) | 2023.07.14 |
쥐를 통해 본 사회성 (0) | 2023.04.21 |
N차 농담? 로빈던바의 '프렌즈'를 읽다가... (3) | 2023.03.23 |
[Human dynamics] 사람들의 이동 패턴에서 나타나는 규모의 법칙 (0) | 2021.07.01 |
댓글