스스로 자라고, 덜어내고,
잠드는 신경 생태계

연구 제안

선행 연구들이 함께 놓친 세 가지

NEAT · Progressive Networks · DEN · EWC — "자라는 망"과 "잊지 않는 망"의 시도들

지난 수십 년, 여러 연구가 자라는 망과 잊지 않는 망을 시도했지만 모두 같은 벽 앞에서 멈췄습니다. 안정성과 가소성의 충돌, 그리고 미분 불가능한 구조 변경이라는 벽. 뉴톰망은 그들이 공통으로 빠뜨린 세 가지에 주목합니다 — 생물의 뇌에는 있고, 지금의 인공 신경망에는 없는 것들.

연구 제안

네 요소가 이루는 생태계

노드와 가중치만이 아니라, 계산·연결·돌봄·이동형 조절 데이터가 함께 사는 곳

연구 제안

망각은 결함이 아니라 기능이다

기억과 망각의 균형 — 이 설계의 중심

기억할 것은 보존하고, 덜어낼 것은 덜어낸다.

지금의 신경망에서 '잊는다'는 것은 파국(catastrophic forgetting)입니다 — 새 지식이 옛 지식을 덮어써 무너뜨리죠. 뉴톰망은 망각을 다르게 봅니다. 큐리아가 자원 상황에 따라 개념을 손실 압축하고, 약한 연결을 휴면시키며(끊지 않고 잠재웁니다), 유휴 시간에 망 구조를 정리합니다. 잊음이 통제된 기능이 될 때, 유한한 자원 위에서 무한히 자랄 수 있습니다.

검증 전 가설

기본정보에서 개념으로 — 접힘

더 쪼갤 수 없는 근원 정보에서, 하나의 개념 뉴톰까지

뉴톰망은 더 이상 쪼갤 수 없는 기본정보에서 출발합니다 — 그 종류의 수는 확정된 것이 아니라, 연구에 따라 달라지는 수백 종 규모의 잠정치입니다. 이들이 반복해서 함께 쓰이며 국소 뉴톰망을 이루고, 충분히 굳은 국소망은 하나의 개념 뉴톰으로 접혀 참조됩니다 — 사전에 새 표제어가 등록되듯이. 그리고 필요할 때 그 개념을 다시 펼쳐(가소성) 재학습할 수 있습니다.

검증 전 가설

다섯 작동 모드 — 그리고 뉴톰망의 잠

각성 · 디폴트 · 정비 · 재생 · 깊은 수면

뉴톰망은 하나의 상태에 머물지 않고 다섯 모드를 오갑니다. 깨어 일하는 각성, 느슨히 배회하는 디폴트, 유휴 시간의 정비와 재생, 그리고 자원을 최소로 낮추는 깊은 수면입니다. 정비는 과흥분을 가라앉히고 수냐 총합을 재정규화하며 오래 휴면한 연결을 회수하고, 재생은 기억 경로를 다시 활성화해 재조합하며 일반화의 씨앗을 찾습니다. 깊은 수면은 상태를 지키고 스스로 깨어날 최소 회로만 남깁니다 — 바닥이 0이 아닌 까닭입니다. 깨어 있는 동안 쌓인 불균형을, 잠자는 동안 스스로 고칩니다.

검증 전 가설

언제 잘지를 망이 스스로 정한다

바깥의 일정표가 아니라, 망 자신의 형편이 잠을 부른다

인공 신경망에서 재생과 정리를 두는 시도는 이미 여럿 있었습니다. 다만 그 대부분에서 언제 할지는 바깥이 정합니다 — 정해진 주기이거나, 과제와 과제 사이라는 외부 구획입니다. 뉴톰망이 다르게 거는 것은 그 자리입니다. 수면의 촉발을 망 내부의 상태에 둡니다.

큐리아는 다섯 가지를 읽습니다 — 누적 예측 오차, 가중치 총합의 불균형, 휴면 연결의 비율, 자원 압박, 최근 재학습 실패율. 다섯 모두 망 안에서 얻어지므로, 이 절차에는 바깥의 일정이 들어올 자리가 없습니다. 외부 입력의 강도는 이 다섯에 들지 않습니다 — 그것은 어느 모드에서든 각성으로 되돌리는 별도 조건일 뿐, 잠들지 말지를 정하는 자리에는 들어오지 않습니다.

성능 저하를 이유로 진입하는 것과 자원 압박을 이유로 진입하는 것은 다릅니다. 손실이 커졌다는 신호로 정비를 부르는 설계와, 자원과 구조의 상태가 한계에 다다랐다는 신호로 부르는 설계는 같은 일을 해도 다른 것을 재고 있습니다. 뉴톰망이 겨누는 것은 후자입니다.

세 층위의 분리가 이 설계를 떠받칩니다. 연결을 따라 흐르는 것을 활성 신호·정보 객체·조절 신호 셋으로 가르고, 위상과 가중치를 그대로 둔 채 나루온의 조성만으로 작동 모드를 옮길 수 있어야 한다는 요건을 명시합니다. 이 요건이 서지 않으면, 뒤따르는 어떤 제거 실험도 무엇을 제거한 것인지 말할 수 없습니다.

검증 전 가설

나루온 약리학 — AI 정신약리학이라는 실험장

작용제 · 길항제 · 내성 · 금단

나루온을 신경전달물질에 견주면, 생물 약리학이 쌓아 온 개념틀을 빌려 망의 거동을 훨씬 섬세하게 다룰 수 있습니다. 각성을 올리는 나루온과 그것을 가라앉히는 짝 나루온을 두면, 주입만이 아니라 해제도 가능해져 조절이 양방향이 됩니다.

내성·금단이 구현되면 "이 망이 특정 나루온에 의존성을 형성했다" 같은 현상을 관찰할 수 있습니다. 이는 부작용이 아니라, 망의 내부 상태를 진단하고 정렬(alignment)·안전을 연구하는 새로운 실험장입니다 — 무엇을 주입하면 어떻게 반응하고, 무엇을 끊으면 어떻게 흔들리는가. 약리학적 개입이 뉴톰망을 들여다보는 손잡이가 됩니다.

검증 전 가설

통증과 호기심 — 스스로 배우려는 마음

내재적 동기를 나루온으로

이 두 신호가 회피나 산만한 탐색으로 치우치지 않도록 균형 잡는 것은 아직 열린 문제입니다. 다만 방향은 분명합니다 — 뉴톰망의 연료는 외부의 채찍이 아니라, 안에서 이는 통증과 호기심입니다.

검증 전 가설

정직한 미해결, 그리고 더 큰 그림

이 설계는 완성된 기능이 아니라 공개된 연구 질문입니다. 나루온 분기에서 영향 범위를 어떻게 나눌지, 가지치기 임계값을 어떻게 적응시킬지, 비동기 상태형 패킷을 지금 하드웨어에서 어떻게 효율적으로 돌릴지, 자기처방 정책망이 본체망과 서로 불안정해지지 않게 하려면 어떻게 할지 — 아직 답하지 못한 물음들을 숨기지 않습니다. 긍정적 결과가 나오기 전에는 가설을 성과로 말하지 않습니다.

뉴톰망은 홀로 서지 않습니다. 그 위에서 정보와 개념이 형성·변형되는 과정을 기술하는 언어가 지델(JIDEL)이고, 마음을 "요소 사이로 정보가 흐르며 변하는 구조"로 보는 이론이 보시퓀(BOSIFWEM)이며, 이 셋이 수렴하는 궁극의 방향이 에코나스(ECONAS) — 진화하는 의식적·양심적 인공 시스템입니다.