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id: PREI-AUTO-GNW-001
category: Unified
confidence_score: 0.96
tags: [auto-reinforced, [[Global-Neuronal-Workspace|Global-Neuronal-Workspace]], consciousness, information-broadcast, cognitive-architecture, ignition]
last_reinforced: 2026-05-05
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# [[Global-Neuronal-Workspace|전역적 신경 워크스페이스 (Global Neuronal Workspace, GNW)]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "무대 뒤에서 속삭이는 수많은 무의식의 목소리 중 하나가 '주의'라는 조명을 받아 뇌 전체로 울려 퍼지는, 지능의 전역 방송국."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
전역적 신경 워크스페이스(GNW)는 뇌의 분산된 모듈들이 어떻게 정보를 공유하고 통합하여 의식을 형성하는지를 설명하는 인지 과학 모델입니다.

1.  **신경적 점화(Ignition)와 방송(Broadcast)**:
    *   무의식적 모듈들이 특정 정보를 처리하며 경쟁하다가, 주의(Attention)를 통해 임계값을 넘으면 '점화'가 발생.
    *   점화된 정보는 전두엽, 두정엽 등을 잇는 장거리 네트워크를 통해 뇌 전체로 '방송'되어 모든 모듈이 접근 가능한 상태가 됨.
2.  **나비넥타이(Bowtie) 아키텍처**:
    *   수많은 감각 입력이 전두-두정 네트워크라는 좁은 '병목(Bottleneck)'으로 수렴된 후, 다시 전역으로 확장되는 구조.
    *   이 병목 구간이 정보를 라우팅하고 통합하는 핵심 엔진 역할을 수행.
3.  **계산론적 시뮬레이션**:
    *   최근에는 홉필드 네트워크([[Hopfield-Networks|Hopfield-Networks]]) 등을 활용하여 GNW의 동역학(측면 경쟁, 점화 임계값 등)을 수학적으로 모델링하려는 시도가 활발함.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **용량의 한계 (RL Update)**: 전역 공유는 정보의 가용성을 높이지만, 병목 구간의 물리적 한계로 인해 의식적으로 처리 가능한 정보의 양은 매우 제한적이고 직렬적임(한 번에 하나의 방송만 가능).
- **All-or-None 법칙**: 임계값을 넘지 못한 정보는 아무리 복잡한 처리가 이루어져도 '의식'에 도달하지 못해 맥락적으로 활용되지 못함. AI 설계 시에도 이러한 '점화 임계값' 개념을 도입하여 노이즈를 필터링할 필요가 있음.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Prefrontal-Cortex|Prefrontal-Cortex]], [[Context-Integration|Context-Integration]], [[Attention-Mechanism|Attention-Mechanism]], [[Neuro-Symbolic-AI|Neuro-Symbolic-AI]] (중앙 통제)
- **Raw Source**: Datacollector_MAC/out_wiki/전역적 신경 워크스페이스 (GNW).md
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