[논문 리뷰] Neuronal noise as a physical resource for human cognition

T. N. Palmer, Michael O’Shea|arXiv (Cornell University)|2014. 12. 16.

stochastic dynamics and bifurcation참고 문헌 15인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 신경 세포의 잡음—이전에는 신경 전도에서 해로운 간섭으로 간주되어 왔지만, 실제로는 인간 뇌에서 에너지 효율적이고 하이브리드 형태의 계산을 가능하게 하는 근본적인 물리적 자원임을 제안한다. 열 잡음을 이온 채널에서 활용함으로써 확률적 계산의 기초를 마련함으로써 뇌는 확률적 처리 방식과 결정적 처리 방식의 상호작용을 통해 강건하고 직관적이며 창의적인 문제 해결 능력을 발휘한다.

ABSTRACT

A new class of energy-efficient digital microprocessor is being developed which is susceptible to thermal noise and consequently operates in probabilistic rather than conventional deterministic mode. Hybrid computing systems which combine probabilistic and deterministic processors can provide robust and efficient tools for computational problems that hitherto would be intractable by conventional deterministic algorithm. These developments suggest a revised perspective on the consequences of ion-channel noise in slender axons, often regarded as a hindrance to neuronal computations. It is proposed that the human brain is such an energy-efficient hybrid computational system whose remarkable characteristics emerge from constructive synergies between probabilistic and deterministic modes of operation. In particular, the capacity for intuition and creative problem solving appears to arise naturally from such a hybrid system. Bearing in mind that physical thermal noise is both pure and available at no cost, our proposal has implications for attempts to emulate the energy-efficient human brain on conventional energy-intensive deterministic supercomputers.

연구 동기 및 목표

• 신경 세포의 잡음을 인간 인지에서 해로운 요소에서 유익한 물리적 자원으로 재정의하는 것.
• 미세 축삭에서의 열 잡음을 통한 확률적 계산이 어떻게 에너지 효율적인 뇌 기능을 가능하게 하는지 탐구하는 것.
• 결정적 및 확률적 프로세서를 융합한 하이브리드 시스템의 계산적 이점을 조사하는 것.
• 신규로 개발 중인 뉴로모픽 컴퓨팅 하드웨어와 뇌의 잠재적 하이브리드 아키텍처 사이의 유사성을 도출하는 것.
• 직관과 창의적 문제 해결 능력이 이러한 하이브리드 시스템의 자연스러운 산물임을 설명하는 것.

제안 방법

• 에너지 효율적인 확률적 마이크로프로세서의 발전과 생물학적 신경 계산 간의 유사성에 기반한 비유 수립.
• 미세 축삭 내 이온 채널의 잡음을 제어 가능한 확률적 계산의 원천으로 모델링.
• 뇌가 결정적 및 확률적 처리 방식을 통합한 하이브리드 시스템으로 작동한다고 제안.
• 통계역학과 정보이론의 원리를 활용해 잡음을 결함이 아닌 자원으로 재정의.
• 이질적인 문제를 해결하는 데 있어 하이브리드 시스템의 계산적 강건성과 효율성 분석.
• 순수하고 비용이 들지 않는 열 잡음이 생물학적 계산의 기초 물리적 자원임을 강조.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존에 장애물로 간주되던 신경 세포의 잡음이 어떻게 신경 계산에서 긍정적인 물리적 자원으로 재해석될 수 있는가?
• RQ2 뇌에서 확률적 처리와 결정적 처리 방식 간의 상호작용에서 유도되는 계산적 이점은 무엇인가?
• RQ3 뇌의 구조는 어떻게 신규로 개발 중인 하이브리드 확률-결정적 컴퓨팅 시스템과 유사한가?
• RQ4 열 잡음의 활용이 생물학적 시스템에서 에너지 효율적이고 강건한 문제 해결을 어떻게 가능하게 하는가?
• RQ5 신경 세포의 잡음은 직관과 창의적 문제 해결과 같은 인지 기능을 어떻게 가능하게 하는가?

주요 결과

• 미세 축삭 내 이온 채널의 잡음은 오직 오류의 원인을 넘어서 확률적 계산의 물리적 기초로 기능할 수 있다.
• 인간 뇌는 결정적 및 확률적 처리 방식을 융합한 에너지 효율적인 하이브리드 계산 시스템으로 작동할 수 있다.
• 열 잡음을 이용하는 확률적 마이크로프로세서는 결정적 시스템이 해결할 수 없는 문제들에 대해 강건성과 효율성을 보여준다.
• 직관과 창의적 문제 해결 능력은 이러한 하이브리드 시스템 내에서 확률적 및 결정적 모드 간의 상호작용에서 자연스럽게 발생한다.
• 열 잡음은 순수하고 풍부하며 비용이 들지 않는 물리적 자원으로서 생물학적 및 인공 시스템의 계산에 활용될 수 있다.
• 기존의 결정적 슈퍼컴퓨터로 뇌의 에너지 효율적 계산을 모방하는 것은 에너지 제약과 아키텍처의 불일치로 인해 본질적으로 한계가 있다.