뇌의 수리적 원리 - 인지를 이해하는 이론신경과학

이 책은 인지를 중심에 두고 전개되는 시스템 및 이론·계산 신경과학 입문서다. 전체는 세 부분으로 구성된다. 제1부는 계산신경과학의 기본 개념과 수학적 모델, 최신 연구 주제를 다루고, 제2부는 인지의 핵심 구성 요소 — 작업기억(외부 입력 없이 정보를 '온라인'으로 유지·조작하는 능력), 의사결정(불확실성과 위험 조건에서의 선택), 행동 유연성(주의와 행동을 조절하는 메커니즘) — 을 탐구한다. 제3부는 최전선 연구에 초점을 맞추어 대규모 다중 영역 뇌 시스템 모델, 계산정신의학, 인공지능과의 상호작용을 다룬다. 저자는 신경 회로를 동역학적 시스템(dynamical system)으로 이해하는 관점을 강조하며, 유전자와 세포 유형에서부터 신경 집단과 행동에 이르기까지 여러 수준을 관통하는 작동 원리에 대한 통합적 이해를 제시한다. 21세기의 고도로 다학제적인 이 분야를 체계적으로 습득할 수 있는 기반을 제공하는 교재다.

[목 차]

뇌의 수리적 원리 — 목차

지은이 서문

제 1 부

1장 인지하는 뇌의 이해 (Understanding the Cognitive Brain)

1.1 서론

1.2 인식론에 대하여

1.3 마음-뇌 사회

1.4 교차 수준 기계론

1.5 책의 구성

2장 뉴런과 시냅스 (Neurons and Synapses)

2.1 서론

2.2 적분-발화 뉴런

2.3 전도도 기반 단일 뉴런 모델

2.4 시간 의존적 뉴런 발화 패턴

2.5 버스트 발화

2.6 단일 시냅스 모델

2.7 단기 시냅스가소성

2.8 요약

3장 신경망 (Neural Networks)

3.1 서론

3.2 발화 뉴런의 네트워크 동역학

3.3 집단 발화율 모델

3.4 신경 회로의 동기화된 진동

3.5 정보 표현에 대한 네트워크 모델

3.6 시공간적 동역학을 이용한 계산

3.7 리저버 컴퓨팅

3.8 요약

4장 가소성, 학습과 기억 (Plasticity, Learning and Memory)

4.1 서론

4.2 지도 학습

4.3 강화 학습

4.4 비지도 학습

4.5 기억의 저장 용량과 회상

4.6 기억 공고화

4.7 요약

제 2 부

5장 작업기억 (Working Memory)

5.1 서론

5.2 작업기억의 신경 표상

5.3 작업기억의 어트랙터네트워크 모델

5.4 공간 작업기억을 위한 연속 어트랙터모델

5.5 선형 어트랙터: 매개변수 작업기억

5.6 뉴런 되먹임 활성의 음양

5.7 제한된 작업기억 용량

5.8 기억 표상의 동적 특성

5.9 요약

6장 의사결정 (Decision Making)

6.1 서론

6.2 수학적 의사결정 모형

6.3 의사결정의 신경 회로 메커니즘

6.4 의사결정 과정의 종결 규칙

6.5 다중 대안 의사결정

6.6 다양한 유형의 지각적 의사결정

6.7 확신과 의견 변경

6.8 인지형 신경회로의 이중성

6.9 요약

7장 가치 기반 경제적 선택 (Value-Based Economic Choice)

7.1 서론

7.2 신경경제학과 먹이 찾기 이론

7.3 가치 기반 선택의 신경회로 메커니즘

7.4 가치 평가

7.5 확률적 추론

7.6 사회적 의사결정

7.7 요약

8장 집행 기능 (Executive Function)

8.1 서론

8.2 반응 억제

8.3 타이밍

8.4 선택적 주의

8.5 과제 전환

8.6 행동적 유연성과 혼합 선택성

8.7 요약

제 3 부

9장 대규모 다영역 뇌 시스템 (Large-Scale Multi-Regional Brain)

9.1 서론

9.2 대뇌피질 전체 연결망

9.3 위계에 따른 거시적 구배

9.4 시간척도의 계층 구조

9.5 기능적 연결성 및 영역 간 통신

9.6 분산 작업기억

9.7 분산 의사결정

9.8 요약

10장 계산 정신의학 (Computational Psychiatry)

10.1 서론

10.2 정신질환 분류 대 차원적 정신의학

10.3 행동 장애의 강화학습 모델

10.4 실행 통제의 결손

10.5 인지 결손에 대한 신경 회로 모델

10.6 다영역 뇌 시스템에서의 결손

10.7 빅데이터와 모델 기반 진단

10.8 요약

11장 생물지능과 인공지능 (Biological and Artificial Intelligence)

11.1 서론

11.2 심층 순방향 신경망

11.3 인지형 순환 신경망

11.4 추상화

11.5 학습을 위한 학습

11.6 추리와 유동적 지능

11.7 요약

12장 인지 신경회로 이론의 통합과 전망 (Looking Back and Ahead)

12.1 행동과 인지의 구성 요소

12.2 주요 이론적 정리

12.3 관점의 전환

12.4 덜 탐색된 영역들

부록

참고문헌

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