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id: [[Dopamine|Dopamine]]-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [neuroscience, dopamine, reward-system, addiction, [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]]]
last_reinforced: 2026-04-26
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# [[Dopaminergic Reward System|Dopaminergic Reward System]]s (도파민 보상 시스템)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "생존과 학습을 추동하는 뇌의 화학적 엔진" — 기대한 보상과 실제 보상의 차이를 매개로 행동의 가치를 수정하고, 특정 행위를 반복하게 만드는 뇌내 신경전달물질 시스템.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 긍정적 보상이 주어질 때 분비되는 도파민이 시냅스 가소성을 조절하여, 해당 보상을 가져온 행동을 강화(Reinforcement)하는 생물학적 학습 패턴.
- **세부 내용:**
    - **Mesolimbic Pathway:** 복측 피개 구역(VTA)에서 측좌핵으로 이어지는 핵심 보상 경로. '쾌락' 자체보다 '욕구(Wanting)'와 '추구'를 담당.
    - **[[Reward Prediction Error|Reward Prediction Error]] (RPE):** 도파민 뉴런은 보상이 확실시되면 분비를 줄이고, 예상치 못한 보상이 나타날 때 폭발적으로 분비됨.
    - **Tonic vs Phasic Release:** 기본적으로 유지되는 도파민 농도(Tonic)와 자극에 반응해 급격히 변하는 농도(Phasic)의 균형.
    - **Addiction Mechanism:** 약물이나 자극이 도파민 시스템을 직접 납치(Hijack)하여 자연적 보상보다 강한 가짜 신호를 보낼 때 발생하는 중독 현상.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 과거에는 도파민을 단순 '쾌락 호르몬'으로 정의했으나, 현대 신경과학은 이를 '학습 신호'이자 '동기 부여'의 매개체로 재정의함.
- **정책 변화:** AI 강화학습의 보상 함수(Reward Function) 설계 시, 도파민의 RPE 기제를 모방하여 학습 효율을 극대화하는 알고리즘이 표준으로 자리 잡음.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Parent:** 10_Wiki/💡 Topics/AI
- **Related:** Computational-Neuroscience, Reward-Prediction-Error, Addiction-Neuroscience, [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Dopaminergic Reward[[_system|system]]s.md
