1. 비선형 역학 :뇌는 초기 조건의 작은 변화가 전반적인 행동에서 상당한 변화를 초래할 수있는 복잡한 시스템으로 작동합니다. 이 비선형 행동은 예측할 수없는 성격과 다양한 뇌 활동을 야기합니다.
2. 병렬 분산 처리 :뇌의 정보는 분산 방식으로 처리되며, 여러 뉴런은 신호를 계산하고 전송하기 위해 동시에 작동합니다. 이 병렬 아키텍처는 감각 정보의 신속하고 효율적인 분석과 의사 결정 및 계획을위한 다양한 입력의 통합을 가능하게합니다.
3. 자기 조직화 :뇌는 활동 패턴을 자기 구성하고 형성하는 놀라운 능력을 가지고 있습니다. 이 자기 조직화는 뉴런 사이의 미세한 상호 작용에서 복잡한 행동과 관련된 뇌 영역의 대규모 조정에 이르기까지 다양한 수준에서 발생합니다.
4. 히비아 학습 및 시냅스 가소성 :시냅스로 알려진 뉴런 사이의 연결은 활동 패턴에 따라 시간이 지남에 따라 강도를 변화시킵니다. 자주 발사되는 뉴런 사이에 더 강한 연결이 형성되며, 히비아 학습 또는 시냅스 가소성이라는 현상. 이 적응 능력은 변화하는 환경 요구에 대한 장기 기억 형성, 학습 및 적응을 뒷받침합니다.
5. 정보의 통합 및 분리 :다른 뇌 영역은 특정 기능을 위해 전문화되는 반면, 다른 뇌 영역은 다양한 소스의 정보를 통합하기 위해 함께 협력합니다. 이러한 분리 및 통합은 효율적인 정보 처리 및 감각, 운동 및인지 과정의 통합을 허용합니다.
6. 피드백 루프 :뇌는 피드백 루프를 광범위하게 사용합니다. 여기서 특정 뇌 영역의 출력은 다른 연결된 영역에 대한 입력으로 피드백됩니다. 이 루프는 정보의 반복 처리, 오류 보정 및 시간이 지남에 따라 신경 표현의 개선을 가능하게합니다.
7. 중요도 :뇌는 질서와 혼돈 사이에 위치되는 임계 상태 근처에서 작동합니다. 이 중요성은 신속하고 유연한 정보 처리를 가능하게하여 복잡한인지 기능을 지원하는 다양한 활동 상태 간의 갑작스런 전환을 가능하게합니다.
8. 글로벌 특성의 출현 :의식이나 언어와 같은 복잡한 뇌 행동은 다른 척도에서 여러 구성 요소의 상호 작용의 결과로 나타납니다. 이러한 글로벌 특성은 개별 뉴런 또는 작은 뉴런 수집을 연구하여 완전히 설명 할 수 없지만 전체 뇌 네트워크의 집단 역학 및 구성에서 발생합니다.
복잡한 뇌 행동의 출현을 연구하는 것은 신경 과학의 도전적이고 흥미 진진한 국경입니다. 실험 데이터, 이론적 모델 및 계산 시뮬레이션을 결합함으로써 과학자들은 뇌가 어떻게 인간의 경험과 인식을 특징 짓는 풍부하고 복잡한 정신적 현상을 일으키는 지 이해하는 데 상당한 진전을 이루고 있습니다.
