docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,244 @@
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id: wiki-2026-0508-biological-intelligence
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title: Biological Intelligence
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [생물학적 지능, biological intelligence, embodied cognition, evolution as learning, 4 billion years of training]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: conceptual
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tags: [biology, neuroscience, evolution, embodied-cognition, ai-comparison, energy-efficiency, few-shot, neuromorphic]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: biology / cognitive science
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applicable_to: [AI Architecture, Neuromorphic Computing, Robotics]
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# Biological Intelligence
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 4 billion year 의 deep learning"**. 매 survival + reproduction = 매 reward. 매 evolution = 매 backpropagation. 매 modern AI 의 still 매 surpass X — 매 energy efficiency, 매 few-shot, 매 embodied. 매 inspiration 의 source.
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## 📖 핵심
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### 매 AI vs Biological 비교
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| 측면 | Biological | AI (current) |
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|---|---|---|
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| Energy | 매 20W (brain) | 매 100W-MW (LLM) |
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| Few-shot | 매 1-5 example | 매 trillion token |
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| Embodied | ✓ | 매 robotics 시작 |
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| Continual learn | ✓ | 매 catastrophic forget |
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| Sample efficiency | 매 high | 매 low |
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| Generality | ✓ (cross-domain) | 매 narrow → improving |
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| Speed (perception) | ms | ms (inference) |
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| Speed (math) | slow | 매 fast |
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| Memory | 매 hierarchical | 매 attention window |
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### 매 biological evolution 의 단계
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1. **Single cell** (3.5 Bya): 매 chemotaxis (gradient).
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2. **Multicellular** (1 Bya): 매 specialization.
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3. **Nervous system** (650 Mya): 매 cnidaria.
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4. **Brain** (550 Mya): 매 cambrian.
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5. **Mammal** (200 Mya): 매 cortex.
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6. **Primate** (65 Mya): 매 prefrontal.
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7. **Human** (300 Kya): 매 language.
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8. **Modern human** (50 Kya): 매 abstract reasoning.
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### 매 brain 의 efficiency
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- **Power**: 매 20W ≈ 매 light bulb.
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- **Synapse**: 매 100 trillion.
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- **Neuron**: 매 86 billion.
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- **Connection density**: 매 sparse + 매 modular.
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- **Spike**: 매 sparse activation.
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- **Plasticity**: 매 STDP, Hebbian.
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### 매 key biological mechanism
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1. **Neuron**: 매 leaky integrate-and-fire.
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2. **Synapse**: 매 chemical / electrical.
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3. **Plasticity**: LTP / LTD, STDP.
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4. **Neurotransmitter**: 매 dopamine, serotonin, glutamate.
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5. **Modulator**: 매 attention / arousal.
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6. **Glial cell**: 매 metabolic + memory consolidation.
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### 매 AI 의 inspiration
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- **Neural network**: 매 neuron model.
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- **Convolutional NN**: 매 visual cortex (Hubel-Wiesel).
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- **Reinforcement learning**: 매 dopamine.
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- **Attention**: 매 selective attention.
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- **LSTM / GRU**: 매 gating.
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- **Dropout**: 매 noise / robustness.
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- **Spiking NN**: 매 direct biology.
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- **World model**: 매 predictive coding.
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### 매 embodied cognition (Lakoff, Varela)
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- 매 mind ≠ 매 disembodied symbol.
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- 매 body 의 cognition 의 기반.
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- 매 metaphor 의 physical (warm = friendly).
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- 매 robotics 의 important.
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- 매 LLM 의 limitation (no body).
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### 매 few-shot 의 mechanism
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- 매 prior knowledge (innate + learned).
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- 매 hierarchical / compositional representation.
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- 매 active inference.
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- 매 social learning.
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### 매 modern AI 의 도전 영역
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1. **Energy**: 매 neuromorphic chip.
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2. **Few-shot**: 매 meta-learning, in-context.
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3. **Embodied**: 매 robotics, 매 sim2real.
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4. **Continual**: 매 EWC, replay.
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5. **Common sense**: 매 LLM 의 의외 의 X.
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6. **Causal reasoning**: 매 Pearl's ladder.
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### 매 modern brain-AI fusion
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- 매 BCI (Neuralink, BrainGate).
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- 매 organoid intelligence (mini-brain in dish).
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- 매 cognitive enhancement (ethics).
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- 매 hybrid intelligence.
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## 💻 패턴 (응용 — biologically-inspired ML)
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### Spiking Neural Network (LIF)
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```python
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import torch
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import torch.nn as nn
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class LIFLayer(nn.Module):
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||||
def __init__(self, dim, threshold=1.0, decay=0.9):
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||||
super().__init__()
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||||
self.fc = nn.Linear(dim, dim)
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||||
self.threshold = threshold
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||||
self.decay = decay
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||||
self.v = None
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||||
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||||
def forward(self, x_seq):
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outputs = []
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||||
v = torch.zeros_like(x_seq[0])
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||||
for x in x_seq:
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||||
v = self.decay * v + self.fc(x)
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||||
spike = (v >= self.threshold).float()
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||||
v = v * (1 - spike)
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||||
outputs.append(spike)
|
||||
return torch.stack(outputs)
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```
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### Hebbian learning ("매 fire together, wire together")
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```python
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def hebbian_update(W, pre, post, lr=0.01):
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"""매 Δw_ij = lr * pre_i * post_j."""
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||||
return W + lr * torch.outer(post, pre)
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||||
```
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### Predictive coding (Bayesian brain)
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||||
```python
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||||
class PredictiveCodingLayer(nn.Module):
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||||
"""매 top-down prediction + bottom-up error."""
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||||
def __init__(self, dim):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.predictor = nn.Linear(dim, dim)
|
||||
|
||||
def forward(self, top_down, bottom_up):
|
||||
prediction = self.predictor(top_down)
|
||||
error = bottom_up - prediction
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||||
return error # 매 error 만 의 propagate
|
||||
```
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||||
### Episodic memory (hippocampus-inspired)
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||||
```python
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||||
class EpisodicBuffer:
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||||
"""매 fast learning store."""
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||||
def __init__(self, size=10000):
|
||||
self.size = size
|
||||
self.buffer = []
|
||||
|
||||
def store(self, state, action, reward):
|
||||
if len(self.buffer) >= self.size: self.buffer.pop(0)
|
||||
self.buffer.append((state, action, reward))
|
||||
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||||
def retrieve(self, query, k=10):
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||||
# 매 nearest neighbor
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||||
scored = [(s, a, r, similarity(query, s)) for s, a, r in self.buffer]
|
||||
return sorted(scored, key=lambda x: -x[3])[:k]
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||||
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||||
# 매 fast learning + slow consolidation (system 1 + 2).
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||||
```
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||||
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### Few-shot meta-learning (MAML)
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||||
```python
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||||
def maml_step(model, tasks, inner_lr=0.01, outer_lr=0.001):
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||||
meta_loss = 0
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||||
for task in tasks:
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||||
# 매 inner: task-specific
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||||
adapted = clone_model(model)
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||||
for x, y in task.support:
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||||
loss = F.cross_entropy(adapted(x), y)
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||||
grads = torch.autograd.grad(loss, adapted.parameters())
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||||
for p, g in zip(adapted.parameters(), grads):
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||||
p.data -= inner_lr * g
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||||
# 매 outer: meta
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||||
for x, y in task.query:
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||||
meta_loss += F.cross_entropy(adapted(x), y)
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||||
meta_loss.backward()
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||||
optimizer.step()
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||||
```
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### Active inference (Friston)
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||||
```python
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def active_inference(belief, action_space, world_model):
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"""매 expected free energy 의 minimize."""
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efe = []
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for a in action_space:
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next_belief = world_model.predict(belief, a)
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||||
info_gain = expected_info_gain(next_belief)
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||||
pragmatic = expected_log_preference(next_belief)
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||||
efe.append(-info_gain - pragmatic)
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||||
return action_space[np.argmin(efe)]
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```
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## 🤔 결정 기준 (응용)
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| 상황 | Bio-inspiration |
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|---|---|
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| Edge inference | Spiking NN |
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| Few-shot | Meta-learning + episodic |
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| Robotics | Embodied + active inference |
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| Continual | Replay + EWC |
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| Energy budget | Neuromorphic chip |
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| World model | Predictive coding |
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| Sparse reward | Active inference |
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**기본값**: 매 specific bio-mechanism 의 isolate + 매 ML 의 integrate. 매 wholesale brain 의 mimic 의 X.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Evolution]]
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- 변형: [[Embodied Cognition]] · [[Bayesian-Brain-Hypothesis]] · [[Free-Energy-Principle]]
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||||
- 응용: [[Neuromorphic-Computing]] · [[Brain-Computer_Interface_(BCI)]] · [[Bioenergetics]]
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||||
- Adjacent: [[Reinforcement-Learning]] · [[Active-Inference]] · [[Predictive-Coding]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 AI architecture 의 bio-inspire. 매 efficiency / few-shot 의 design. 매 embodied AI / robotics. 매 brain-AI fusion.
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**언제 X**: 매 specific medical claim. 매 brain 의 literal mimic 의 expectation.
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## ❌ 안티패턴
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- **Brain literal mimic**: 매 different paradigm.
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- **Anthropomorphism**: 매 LLM ≠ 매 conscious.
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- **Embodied 의 ignore** (robotics): 매 sim2real 의 fail.
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- **Bigger = better assumption**: 매 brain 의 sparse.
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- **Single bio-feature 의 magic 의 expect**: 매 system 의 emergent.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Kandel neuroscience, Friston FEP, Lakoff embodied).
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- 신뢰도 B.
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- Related: [[Neuromorphic-Computing]] · [[Bayesian-Brain-Hypothesis]] · [[Bioenergetics]] · [[Brain-Computer_Interface_(BCI)]] · [[Embodied Cognition]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — comparison + bio mechanism + 매 SNN / Hebbian / MAML / active inference code |
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Reference in New Issue
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