인지의 선천적 및 적응적 조절

인지 현상 내재의 불안정성에 의해 요구되는 엄격한 조절—유전자 발현, 면역 기능, 암 억제, 상처 치유, 동물 의식, 기계 지능, 네트워크 안정화, 제도적 인지 및 그 다양한 복합체들은 모두—는 정보 이론과 제어 이론의 점근적 극한 정리를 통해 조망될 수 있다. 본 연구에서는 증가하는 ‘노이즈’ 하에서 인지 조절의 역학 및 때로 매우 급격한 실패를 탐구한다. 이 접근법은 제어 이론의 데이터 속도 정리를 평행하게 따르고 실제로 일반화하여 본질적으로 불안정한 시스템의 안정화에 필요한 최소 채널 용량이라는 정리의 요구사항을 확장한다. 연구 대상 시스템의 특성을 나타내는 다양한 기본 확률 분포와 여러 계층적 규모에서 여러 모델을 탐구한 결과, 적응적(학습된) 조절의 추가가 선천적(예: AI 기반 또는 기타 사전 프로그래밍된) 조절의 범위를 크게 확장함을 발견했다. 이 연구는 다양한 내재된 병리와 인지 과정에 가해지는 적대적 도전을 포함하는 광범위한 관찰 및 경험적 데이터 분석을 위한 새로운 통계 도구 개발을 지향한다.