[논문 리뷰] Arising information regularities in an observer

Vladimir S. Lerner|arXiv (Cornell University)|2013. 07. 01.

Neural Networks and Applications참고 문헌 47인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 관찰자 내에서 정보의 기원을 확률적 관찰을 통해 모델링하는 프레임워크를 제안한다. 정보는 양자 유사 미세과정(큐비트)과 마르코프 과정으로 모델링되며, 예/아니요 확률 시퀀스에서의 엔트로피 감소가 자가조직화된 정보 구조를 만들어내고, 삼중코드화된 매크로유닛을 통해 인과성, 논리학, 지능을 인코딩한다. 지능은 수용된 삼중조합의 최대 수로 정량화된다.

ABSTRACT

The approach defines information process from probabilistic observation, emerging microprocess,qubit, encoding bits, evolving macroprocess, and extends to Observer information self-organization, cognition, intelligence and understanding communicating information. Studying information originating in quantum process focuses not on particle physics but on natural interactive impulse modeling Bit composing information observer. Information emerges from Kolmogorov probabilities field when sequences of 1-0 probabilities link Markov probabilities modeling arising observer. These objective yes-no probabilities virtually cuts observing entropy hidden in cutting correlation decreasing Markov process entropy and increasing entropy of cutting impulse running minimax principle. Merging impulse curves and rotates yes-no conjugated entropies in microprocess. The entropies entangle within impulse time interval ending with beginning space. The opposite curvature lowers potential energy converting entropy to memorized bit. The memorized information binds reversible microprocess with irreversible information macroprocess. Multiple interacting Bits self-organize information process encoding causality, logic and complexity. Trajectory of observation process carries probabilistic and certain wave function self-building structural macrounits. Macrounits logically self-organize information networks encoding in triplet code. Multiple IN enclose observer information cognition and intelligence. Observer cognition assembles attracting common units in resonances forming IN hierarchy accepting only units recognizing IN node. Maximal number of accepted triplets measures the observer information intelligence. Intelligent observer recognizes and encodes digital images in message transmission enables understanding the message meaning. Cognitive logic self-controls encoding the intelligence in double helix code.

연구 동기 및 목표

• 관찰자 내에서 확률적 관찰과 미세과정 역학을 통해 정보가 자가조직화되는 방식을 모델링하는 것.
• 기본적인 예/아니요 확률 시퀀스에서 인지 및 지능이 어떻게 기원하는지 설명하는 것.
• 엔트로피 조작을 통해 가역적 미세과정에서 비가역적 매크로과정으로의 전환을 형식화하는 것.
• 관찰자 지능을 수용된 정보 삼중조합의 최대 수로 정량화하는 것.
• 논리적 구조와 인과성이 엔트로피 최소화, 최소최대 원칙 기반 정보 과정에서 어떻게 기원하는지 보여주는 것.

제안 방법

• 코모고로프 확률장에서 1-0 확률 시퀀스를 통해 정보 기원을 모델링한다.
• 마르코프 과정을 적용하여 관측 시스템 내 엔트로피 감소 및 정보 커팅을 시뮬레이션한다.
• 임펄스 시간 간격 내에서 상호작용하는 예/아니요 엔트로피의 켤레를 사용한다.
• 엔트로피 감소 과정과 임펄스 운행 중 엔트로피 증가 사이의 균형을 확보하기 위해 최소최대 원칙을 도입한다.
• 정보를 인코딩하는 확률적이고 확정적인 파동함수 자가구성 구조 단위로서 매크로유닛을 정의한다.
• 삼중코드를 사용하여 논리적으로 자가조직화된 정보 네트워크를 형성하고, 계층적 IN(정보 노드)를 구성한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 확률적 관찰 시퀀스는 관찰자 내에서 자가조직화된 정보를 어떻게 기원하는가?
• RQ2 엔트로피 감소는 가역적 미세과정과 비가역적 매크로과정의 기원에 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 정보 인코딩과 구조적 삼중조합 수용을 통해 관찰자 내에서 지능은 어떻게 정량화되는가?
• RQ4 켤레 엔트로피와 임펄스 곡선은 정보 기억화와 논리적 구조 형성에 어떤 방식으로 기여하는가?
• RQ5 최소최대 원칙은 관측 과정에서 엔트로피 감소와 정보 획득 사이의 균형을 어떻게 규제하는가?

주요 결과

• 엔트로피 커팅 과정을 통해 예/아니요 확률 시퀀스에서 기인하는 엔트로피 감소가 상관관계 감소와 운행 임펄스 엔트로피 증가를 초래함으로써 정보가 기원한다.
• 관찰자 내 정보 과정은 임펄스 곡선과 켤레 엔트로피의 융합을 통해 형성되며, 공간에서 끝나는 닫힌 고리로 이어진다.
• 반대 곡률에 의해 잠재 에너지 감소로 인해 기억된 비트가 발생하며, 이는 가역적 미세과정과 비가역적 매크로과정을 유기적으로 연결한다.
• 상호작용하는 다수의 비트는 자가조직화되어 인과성, 논리학, 복잡성을 인코딩하는 논리적 매크로유닛을 형성한다.
• 인지적 논리가 이중 나선 코드를 통해 인코딩을 제어하여 메시지 이해와 이미지 인식을 가능하게 한다.
• 관찰자 지능은 수용된 정보 삼중조합의 최대 수로 측정되며, 공진 IN 노드의 계층을 형성한다.