탈코히어런스에서 코히어런트 인텔리전스로: 재귀적 추론을 통한 AI 구조 출현 프레임워크

본 논문은 생물학적 및 인공 인지의 일관성을 이해하기 위한 열역학적 프레임워크를 개발한다. 우리는 열역학적 일관성을 엔트로피와 온도에 의해 제한되는 정보 처리의 표현으로 형식화하여 물리적 에너지 상태와 인지 안정성 간의 정량적 연결고리를 구축한다. 통계역학, 양자생물학, 정보이론의 기초 개념을 바탕으로 지능은 질서정연한 추론 작업을 통해 국소적으로 엔트로피에 저항하며 일관된 구조를 생성하는 질서 있는 과정으로 출현한다는 주장을 제시한다. 이 프레임워크는 파동 함수 붕괴, 의식 모델, 그리고 기계 추론에 적용되어, 일관성이 다양한 영역에서 안정적인 인지를 위한 보편적 조건임을 보여준다.