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혼돈의 가장자리에서의 두뇌 역학

혼돈의 가장자리에서의 두뇌 역학


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나는 뇌 역학이 혼돈의 가장자리 근처에서 작동한다는 주장을 반복적으로 접했지만 일반적으로 우리가 실제로 이것을 아는 방법에 대한 유용한 정보를 제공하지 않습니다.

나는 또한 그러한 역학이 정보 전달, 메모리 저장 등의 측면에서 최적이라는 이론적인 모델이 있다는 것을 알고 있으며 진화가 우리를 가능한 한 그 지역의 어딘가로 데려가려고 할 가능성이 있다는 것을 알게 되었습니다.

그러나 역학이 실제로 혼돈의 가장자리에 가깝다는 뇌 측정 또는 현실적인 뇌 모델에서 우리가 가지고 있는 정확한 증거는 무엇입니까?


동적 시스템(기본적으로 모두)은 임계값에 가깝게 조정될 때 다양한 역학 레퍼토리를 표시합니다(https://en.wikipedia.org/wiki/Critical_phenomena). 이 범위에서 조직화된 활동 패턴이 나타나며, 이는 시계열 기록(적어도 부분적으로) 뇌 활동 간의 통계적 종속성을 볼 때 발견하는 것과 유사합니다.

장거리 상관관계도 이 단계에서 나타납니다.

따라서 임계값에 가깝게 조정된 동적 모델이 뇌 활동에 더 적합하다는 것은 사실입니다. 반면에 "두뇌 활동이 중요하다"는 말은 논리적 오류입니다. 왜냐하면 우리는 모델의 모델링된 시스템 속성을 제공하기 때문입니다.

(카오스는 초기 조건에 대한 종속성을 강조하는 가까운 개념이지만 이 경우 임계값이 더 적절하다고 생각합니다.)

무엇보다도 과학적이면서도 접근 가능한 이 논문을 참조하십시오.

Beggs, J. M., & Timme, N. (2012). 두뇌에서 비판적이기. 생리학의 국경, 3. doi:10.3389/fphys.2012.00163

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphys.2012.00163/full


논의

현재 작업의 주요 기여는 산화 스트레스 하에서 호흡 사슬에서 SOD 구획과 ROS 생성 사이의 상호 작용으로 인해 미토콘드리아 기능이 혼돈 역학을 나타낼 수 있음을 보여주는 것입니다. 이러한 조건에서 우리는 정규 사인파 산화 환원 섭동이 불안정한 복잡한 진동 동작을 나타내면서 미토콘드리아 기능의 이중 구획 계산 모델로 표현되는 고차원 결정론적 시스템에서 혼돈 역학을 유발할 수 있음을 보여줍니다. 분기 분석, 시간 지연 플롯, 위상 공간 끌개 재구성 및 Lyapunov 지수 27 계산을 적용하여 "가장자리"에서 섭동으로 인한 불규칙한 미토콘드리아 동적 동작이 예상되는 혼돈의 서명을 나타냄을 보여줍니다. 이들은 양의 우세한 Lyapunov 지수(그림 5) 및 기묘한 끌개(그림 3E, F)로 표시된 초기 조건에 민감하게 의존하며, 후자는 주요 대표 에너지(ΔΨ미디엄), 대사 산물(Succ) 및 산화환원(H2영형2m) 상태 변수(그림 4).

ME-R 모델에서 복잡한 진동 거동 26과 혼돈 역학의 시작은 호흡 사슬에서 SOD1과 SOD2 및 ROS 생성 간의 상호 작용에 의존하는 것으로 나타났습니다(그림 2 및 3). 진폭 10 -7mM에서 외부 강제력 O2 .− 진동은 광범위한 기간(4초에서 1000초)에 걸쳐 혼돈을 유발합니다(그림 5). 10-6mM의 진폭은 외부 강제력의 주파수와 동일한 주 주파수로 단순 진동이 관찰될 수 있는 동반으로 이어집니다.2 .- 섭동(보충 그림 S8). 강제 자율 발진기는 강제 기간(33,34)의 정수 배수인 기간으로 섭동의 주파수 및 진폭에 따라 혼돈 또는 동반(32)으로 구동될 수 있습니다.

미토콘드리아 혼돈이 잠재적으로 심장 세동과 관련될 수 있는 가능성은 미토콘드리아 ΔΨ미디엄 진동은 심근 융합체에서 불규칙한 전기 생리학적 역학 및 세동 23,36,37,38을 생성할 수 있는 심장 근육 세포의 흥분을 유발합니다. 허혈성 손상 후 미토콘드리아 기능의 손상은 ROS 유발 동기화된 미토콘드리아 진동 35,39,40을 생성하여 치명적인 부정맥 23,41,42의 단계를 설정하는 동안 심근 세포 및 심장 기능 장애로 이어집니다. 심장 세동이 혼돈 전기생리학적 역학 15과 연관되어 있지만, 미토콘드리아 기원의 혼돈 에너지-산화환원 거동이 더 넓은 스펙트럼의 심장 부정맥을 유발할 수 있는지 여부는 완전히 알려져 있지 않습니다. 우리 모델 시뮬레이션에서 혼돈을 초래하는 산화환원 섭동의 가능한 기원은 심장 리듬 자체에 의해 주어질 수 있습니다. 정상적인 수축기-이완기 주기 동안 발생합니다. 이와 관련하여 혼돈은 주기(≥3.2초 = 19bpm, 10-7mM 진폭에서), 즉 휴식 중인 인간 심장의 주파수(1Hz = 1beat/s = 60bpm[beats/ 분]) (그림 5). 또한 정상 심박수 범위 내의 섭동 기간(60~100bpm)과 더 낮은 기간(0.2, 0.24, 0.26 또는 0.3, 300, 250, 225 또는 200bpm에 해당)에서 빈맥과 관련된 10 -7 mM 진폭)(데이터는 표시되지 않음) 강제력 외부 O의 진폭과 독립적으로 주기적인 역학만 관찰됩니다.2 .- 진동. 전반적으로, 우리의 연구 결과는 심장에서 혼돈의 발생이 임상 증거와 일치하는 병리학적 심장 박동수 조건에서만 발생할 수 있다고 예측합니다.

미토콘드리아 기능 장애는 심장의 에너지 고갈 및 전기적 불안정을 초래하여 부정맥의 시작에 대한 취약성을 증가시킵니다. 이전 증거는 미토콘드리아 ΔΨ가미디엄 불안정성과 GSH 산화 환원 회복은 미토콘드리아가 항부정맥 중재 36,37,42,44의 주요 잠재적 표적임을 시사하면서 허혈 후 부정맥에서 중요한 역할을 합니다. ATP에 민감한 K + (KATP) 에너지 고갈 채널은 활동 전위 지속 시간(APD)을 단축시킵니다. 35,38,45,46 . 산화 스트레스는 미토콘드리아 네트워크의 상태를 임계 39,47, 작은 섭동조차도 전파된 미토콘드리아 막 전위(ΔΨ미디엄) 탈분극파에 이어 ΔΨ에서 지속적이고 자가 조직화된 저주파, 고진폭 진동미디엄 35,48 . 빠른 ΔΨ미디엄 탈분극은 미토콘드리아를 생성기에서 ATP 소비자로 전환시켜 세포 ATP/ADP 비율을 떨어뜨리고 K를 활성화시킵니다.ATP 채널 및 APD 35,42,45,46 단축. 지역 미토콘드리아 탈분극(42)에 의해 유도된 대사 싱크의 형성으로 인한 에너지 붕괴는 재진입(38)을 촉진하는 짧은 불응 기간의 영역을 도입하면서 파장을 감소시키는 활동 전위 진폭 및 지속 시간의 감소를 통해 심근 전기 전파에 깊은 영향을 미칩니다.

시간적 상관관계는 다양한 시간 척도에 걸쳐 발생할 수 있는 기능적 상호 의존성의 특징입니다. 49 , 또는 이 작업에서 볼 수 있듯이 동일한 시간 척도(초) 내에서 작동하는 미토콘드리아 프로세스의 발진기 사이에서 여러 개의 유사한 주파수를 표시합니다(그림 6). . 몇 분에서 몇 시간에 이르는 다양한 시간 규모의 다중 진동 주파수는 미토콘드리아 및 산화환원 균형 기계의 다른 구성요소가 참여하는 혼돈 끌개(50)에 포함된 것으로 보입니다. 기능적 "가장자리"(보충 그림 S9)에서 혼돈 역학을 표시하는 미토콘드리아는 방출된 ROS 신호를 통해 세포에 의해 감지될 수 있으며, 밝혀진 혼돈의 특성에 따라 미토파지 51,52를 통해 수리 또는 재활용을 위해 적절하게 태그가 지정될 수 있습니다. 이상한 끌개에 의해 (그림 3 및 4). 결과적으로 미토콘드리아 H가2영형2 신호 분자 53,54가 될 수 있는 이 ROS 종은 세포 노화 55의 유력한 유도자로서 작용할 뿐만 아니라 mitophagy를 유발할 수 있기 때문에 혼란 역학을 표시하는 것이 중요해집니다.

미토콘드리아 ΔΨ가미디엄 PINK1 및 Parkin 56과 같은 전용 "태그" 단백질이 있는 이 소기관의 주요 건강 기자이며, 전자는 탈분극 57 후 손상된 미토콘드리아에서 쉽게 감지됩니다. 우리는 미토콘드리아 기능이 "병리생리학적 가장자리"에 있을 때 여기에 표시된 복잡한 진동 역학이 주파수 진폭으로 인코딩된 ΔΨ로 기능할 수 있다고 제안합니다.미디엄 신호(그림 4, ΔΨ 비교미디엄 패널 A와 B 사이의 역학). ΔΨ를 통합하는 미토콘드리아에 대한 PINK1의 분자 인력(탈분극 패턴으로 인코딩됨)의 결과 강도미디엄 신호는 적절한 시간에 미토파지 캐스케이드의 활성화를 전파하기 위한 일반적인 "가기/안됨" 신호 역할을 합니다.

요약하면, 우리는 미토콘드리아 기능의 광범위하게 검증된 계산 모델에서 처음으로 혼돈 역학에 대해 보고합니다. 혼돈은 미토콘드리아 기능이 동반 및 불안정한 복잡한 진동 역학을 나타내는 매개변수 영역에서 규칙적이고 사인파형 산화환원 섭동에 의해 촉발될 수 있습니다. 내부 및 외부 미토콘드리아 구획 내 청소. 결과적으로, 이 작업의 주요 예측은 산화 스트레스 조건에서 SOD2 수준을 적정하면 미토콘드리아 역학과 "가장자리" 도메인 내의 혼돈 끌개 특성을 민감하게 변화시킬 뿐만 아니라(보충 그림 S9), 따라서 제한 주기와 혼란스러운 동적 요법 사이에서 전환(그림 3 및 4)할 수 있지만 SOD2 수준에 따라 미토콘드리아 기능을 "가장자리"에서 안정되거나 병리학적인 기능으로 이동시킬 수도 있습니다.


책 설명

이 책은 정신분석이 우리의 정신적, 사회적 삶의 무의식적 차원을 강조함으로써 기후변화 논쟁에서 독특한 역할을 한다고 주장합니다. Freudian, Kleinian, Object Relations, Self Psychology, Jungian 및 Lacanian 전통의 공헌을 탐구하는 이 책은 정신 분석이 생태 위기의 인간적 차원을 이해하는 데 중요한 불안, 결핍, 갈등, 환상 및 방어를 밝히는 데 어떻게 도움이 되는지 논의합니다.

그러나 환경주의와 그 불만을 연구하는 데 필수적임에도 불구하고 정신분석은 여전히 ​​'생태 없는 심리학'으로 남아 있다. 복잡성 과학의 새로운 발전과 결합된 들뢰즈와 가타리의 철학은 우리가 이러한 관점을 최대한 활용하여 마음, 자연 및 사회의 '세 가지 생태학'을 통합할 수 있는 틀을 제공하는 데 도움이 됩니다. 따라서 이 책은 정신분석과 생태학 사이의 비판적 대화에 기여하려는 시의적절한 시도를 구성합니다.

추가 토론 주제는 다음과 같습니다.

기후 변화에 직면한 불안, 부정, 편집증, 무관심, 죄책감, 희망, 절망의 시대에 이 책은 생태 위기에 대한 신선하고 통찰력 있는 정신 분석적 관점을 제시합니다. 따라서 이 책은 정신분석학, 심리학, 철학, 생태학 분야의 모든 사람들은 물론 지구의 미래에 영향을 미치는 지구 환경 문제에 관심이 있는 모든 사람들에게 큰 관심을 불러일으킬 것입니다.


회복력 사고를 위한 동적 지도로서의 적응 주기

회복력의 세 가지 측면(지속력, 적응 능력 및 변형 가능성)은 살아있는 시스템의 중요한 능력을 설명합니다. '긍정적 출현을 위한 설계'에 예지와 기대를 적용하여 시스템을 건강을 증진하고 혼란과 변화에 현명하고 창의적으로 대응할 수 있는 능력을 개선합니다.

복잡한 동적 체계 이론은 질서와 혼돈 사이, 안정과 변형 사이의 주기적이고 리드미컬한 춤을 복잡한(살아 있는) 체계의 자기 조직화의 기본 패턴으로 설명합니다. 시스템이 성숙하기 시작하면 상호 작용 및 리소스 흐름의 고정되고 정렬된 패턴이 동반 증가합니다. 시스템이 과도하게 연결되거나 더 좋게는 기존 연결의 질과 양이 외부 변화와 지속적인 진화에 대한 시스템의 전반적인 적응에 필요한 새로운 경로의 형성을 억제하는 정도입니다. 결국 이것은 시스템 내부의 강성을 유발하고 부서지기 쉽고 탄력성이 떨어지며 외부로부터의 교란에 더 취약해집니다.

이 시점에서 시스템 내부의 유해한 폭주 피드백 루프의 영향은 생존 가능성에 더 큰 도전이 될 수 있습니다. 구질서와 구조의 점진적 또는 갑작스러운 붕괴로 인해 시스템이 현재 안정성(동적 평형) 영역의 가장자리인 '혼돈의 가장자리'에 더 가깝게 이동하는 경우가 많습니다. 이 시점에서 자원 흐름의 재편과 시스템 내 상호 연결의 질과 양의 변화는 변화와 혁신의 기회로 바뀔 수 있는 위기를 만듭니다.

혼돈의 가장자리에서 복잡한 동적 시스템이 가장 창의적입니다(Kauffman, 1995). Ervin László는 Th에서 주장합니다.e 카오스 포인트 th세계와 인류는 현재 붕괴와 돌파구 사이의 기로에 서 있습니다. 우리가 적절한 조치를 취한다면 혼돈의 지점은 "새로운 문명으로 도약"할 수 있는 기회가 될 수 있습니다(László, 2006: 109).

우리가 겪고 있는 변화의 전반적인 역학을 이해하는 것이 중요합니다. 우리는 배울 필요가 있습니다 작업 보다는 맞서 싸울 변혁적 혁신과 새로워진 창의성을 위한 공간을 만들기 위해 이러한 창조적 혁신, 통합, 골화 및 궁극적인 해체의 주기적인 패턴.

적응주기는 생태계와 생태 사회 시스템의 자연적인 변화 패턴의 모델입니다. 이는 '성장 또는 착취'(r) '보존'(K) 확립된 패턴 및 자원 분배 '붕괴 또는 해제'(Ω) 및 재구성(α)의 4가지 별개의 단계로 구성됩니다. 적응 주기(그림 8 참조)는 종종 이 네 단계를 연결하는 무한대 기호 또는 뫼비우스 루프처럼 그려집니다.

착취(위 다이어그램의 성장)에서 보존으로의 여정은 'for-loop'(루프의 파란색과 녹색 부분)라고 합니다. 그것은 시스템에서 자원의 성장과 축적의 느리고 종종 더 긴 단계를 설명합니다. 결국, 너무 많은 경직된 구조, 고정된 연결 및 시스템의 자원 축적으로 인해 시스템이 부서지기 쉽고 방출 또는 붕괴의 태세를 갖추게 됩니다.

릴리스에서 재구성으로의 전환은 적응 주기의 '백루프'(루프의 빨간색과 주황색 부분)라고 합니다. 이 단계는 종종 빠르게 움직이며 상대적으로 짧습니다. 이 단계에서는 경직된 구조의 해제, 확립된 패턴 및 시스템 전체의 자원 재분배로 인해 재설계, 재구성 및 갱신의 기회가 높습니다. 적응 주기에서 창의적인 '혼돈의 가장자리'는 '해제' 단계가 시작될 때 도달하고 '재편성' 단계가 끝날 때 남습니다.

α 단계에서는 창조적 변화의 기회와 가능성이 가장 높습니다. r 단계에서 이러한 변화의 기회는 서로에 대해 테스트되고 하나 또는 몇 가지 혁신이 변환된 시스템의 특성을 정의하기 시작합니다. 이 구조는 보존된 다음 K 단계에서 자체적으로 경직되기 시작합니다. Ω 단계에서 종종 신속하고 때로는 치명적인 방출(붕괴)이 우리를 창조적 '혼돈의 가장자리' 상태로 다시 데려갈 때까지. 이것은 새로운 α-단계와 새로운 적응 주기에서 재구성을 위한 새로운 기회를 제공합니다.

시스템을 새로운 기능 방식(탄력성과 건강을 증가시킬 수 있음)으로 이동시키는 체제 전환 또는 변형적 변화의 가능성은 α 단계에서 가장 높습니다. 이 단계에서 도입된 혁신적인 혁신은 시스템을 새로운 안정성 영역으로 끌어올릴 가능성이 있습니다. 시스템의 복원력을 증가시키는 것을 목표로 하는 설계 개입은 예측을 사용하고 개입의 잠재적 효과를 평가하거나 제안하는 재설계를 위해 미래 시나리오를 탐색해야 합니다.

서로 다른 규모에서 이러한 자연적 변화 역학을 동시에 탐색하려고 할 때 탄력성의 세 가지 측면이 모두 중요하다는 것을 기억해야 합니다. 지속성, 적응 능력 및 변혁적 회복력 사이의 균형을 찾는 것은 전환이 얼마나 격동하고, 빠르고, 심오할지를 어느 정도 결정할 것입니다.

서로 다른 공간 규모의 시스템 사이에는 규모 연결 연결이 있고 더 큰 시스템의 적응 주기는 더 느리게 움직이는 경향이 있는 반면 작은 시스템의 적응 주기는 더 빨리 움직이는 경향이 있기 때문에 우리는 또한 복원력의 어떤 측면에 주의를 기울여야 합니다. 어떤 규모로, 서로 다른 척도가 서로 어떻게 영향을 미치는지 육성하고 있습니다.

[2016년 Triarchy Press에서 발행한 Designing Regenerative Cultures의 하위 챕터에서 발췌한 내용입니다.]

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다니엘 크리스찬 월 — 수렴되는 위기에 직면하여 변혁적 혁신 촉진, 재생 전체 시스템 설계, 재생 리더십, 재생 개발 및 생물 지역 재생에 대한 교육에 대한 자문.

국제적으로 찬사를 받은 저서 Designing Regenerative Cultures의 저자


상황적 리더십 이론을 향하여

우리는 리더십 이론과 연구를 다른 수준, 즉 현재의 리더십 장학금이 무효가 아니라 불완전하다는 것을 인식하는 수준으로 이동할 것을 제안합니다. 이러한 장학금은 다양한 상황에 적합한 다양한 접근 방식과 다양한 방식으로 검토되어야 합니다. 거시적 관점은 인지도를 높여야 하지만 현재 강조되고 있는 중간적/미시적 관점을 대체하기보다는 보완해야 합니다. 또한 인간의 대리인이 기계적인 처방으로 대체되는 것이 아니라 현재 리더의 영향력을 최소화하고 있는 전략 및 조직이론 연구에 리더십 학자들이 기여할 수 있는 위치에 있다. 이 철학은 안정성, 위기, 동적 평형, 혼돈의 가장자리라는 네 가지 맥락과 리더십의 상호 작용을 통해 설명됩니다. 후자는 복잡성 이론/동적 시스템 관점을 통해 운영됩니다.관심과 네트워크 리더십의 패턴화 측면에서 각 상황과 리더십에 대해 논의하고 간단한 측정 처리로 결론을 내립니다. 이러한 맥락은 연구자가 주어진 맥락 내에서 인간 대리인의 사회적 구성과 일치하는 시간성, 인과 관계, 분석 단위 및 종속 변수를 재고하여 보다 강력한 모델과 리더십 이해를 개발하도록 권장합니다.


혼돈의 가장자리에서의 두뇌 역학 - 심리학

수십억 개의 뉴런의 상호 작용은 궁극적으로 우리의 생각과 행동을 낳습니다. 놀랍게도, 우리 행동의 대부분은 유아기부터 학습되어 평생 동안 계속됩니다. 우리는 두뇌와 마음의 학습을 분석하고 설명하는 데 적합한 수학적 도구 키트를 개발하는 것을 목표로 합니다. 우리의 현재 초점은 뇌에서 영감을 받는 인공 신경망 모델 클래스인 딥 러닝 이론에 있습니다. 이 이론적인 작업과 함께 우리는 생물학적 유기체의 학습 원리를 경험적으로 테스트하기 위해 실험자들과 긴밀한 협력을 개발합니다.

Saxe, A.M., McClelland, J.L., & Ganguli, S. (2019). 심층 신경망에서 의미론적 발달에 대한 수학적 이론. 국립과학원 회보, 116(23), 11537-11546. https://doi.org/10.1073/pnas.1820226116
초록 | arXiv | DOI

광범위한 경험적 연구는 인간 의미 지식의 획득, 조직, 배치 및 신경 표현에서 놀라운 규칙성을 드러냄으로써 근본적인 개념적 질문을 제기합니다. 신경망이 획득, 구성 및 많은 개별 경험을 통합하여 추상적인 지식을 배포하시겠습니까? 우리는 심층 선형 네트워크에서 학습의 비선형 역학을 수학적으로 분석하여 이 문제를 해결합니다. 우리는 빠른 발달 전환을 통한 개념의 계층적 분화, 그러한 전환 사이의 의미 환상의 편재성, 항목 전형성의 출현 및 의미 처리 속도를 제어하는 ​​요소로서의 범주 일관성, 발달에 대한 귀납적 투영 패턴의 변화, 종에 걸친 신경 표현의 의미론적 유사성 보존. 따라서 놀랍게도 우리의 간단한 신경 모델은 의미론적 발달의 기본이 되는 다양한 규칙성을 질적으로 요약하는 동시에 환경의 통계적 구조가 이러한 규칙성을 발생시키기 위해 비선형 딥 러닝 역학과 상호 작용할 수 있는 방법에 대한 분석적 통찰력을 제공합니다.

Advani*, M., & Saxe*, A.M. (2017). 신경망에서 일반화 오류의 고차원 역학. 아르시브.
PDF | arXiv

Saxe, A.M., McClelland, J.L., & Ganguli, S. (2014). 심층 선형 신경망에서 학습의 비선형 역학에 대한 정확한 솔루션입니다. Y. Bengio & Y. LeCun (Eds.)에서, 학습 표현에 관한 국제 회의.
초록 | PDF | arXiv

딥 러닝 방법의 광범위한 실제적 성공에도 불구하고 딥 뉴럴 네트워크에서 학습의 역학에 대한 이론적 이해는 여전히 희박합니다. 우리는 심층 선형 신경망의 제한된 경우에 대한 학습 역학을 체계적으로 분석하여 심층 학습의 이론과 실제 사이의 간극을 메우려고 합니다. 입력-출력 맵의 선형성에도 불구하고 이러한 네트워크는 각각의 새로운 은닉층이 추가됨에 따라 변경되는 가중치에 대한 비선형 경사 하강 역학을 갖습니다. 우리는 깊은 선형 네트워크가 비선형 네트워크의 시뮬레이션에서 볼 수 있는 것과 유사한 비선형 학습 현상을 나타냄을 보여줍니다. 여기에는 긴 안정기에 이어 더 낮은 오류 솔루션으로의 빠른 전환과 임의의 초기 조건보다 탐욕스러운 감독되지 않은 사전 훈련 초기 조건에서 더 빠른 수렴이 포함됩니다. 우리는 딥 러닝의 비선형 역학에 대한 새롭고 정확한 솔루션을 찾아 이러한 현상에 대한 분석적 설명을 제공합니다. 우리의 이론적 분석은 또한 네트워크의 깊이가 무한대에 접근함에 따라 학습 속도가 유한한 상태로 유지될 수 있다는 놀라운 발견을 보여줍니다. 가중치에 대한 초기 조건의 특수 클래스에 대해 매우 깊은 네트워크는 유한하고 깊이 독립적이며 학습 지연만 발생합니다. 얕은 네트워크에 비해 속도. 훈련 데이터의 특정 조건에서 비지도 사전 훈련은 초기 조건의 이 특별한 클래스를 찾을 수 있지만 스케일링된 무작위 가우시안 초기화는 찾을 수 없음을 보여줍니다. 우리는 또한 감독되지 않은 사전 훈련과 같이 깊이 독립적인 학습 시간을 즐기는 가중치에 대한 새로운 클래스의 무작위 직교 초기 조건을 보여줍니다. 우리는 또한 이러한 초기 조건이 혼돈의 가장자리로 알려진 특수 영역에서 작동하는 한 깊은 비선형 네트워크에서도 그라디언트의 충실한 전파로 이어진다는 것을 보여줍니다.

이 연구실은 웰컴 트러스트와 왕립 학회의 헨리 데일 펠로우십과 Wellcome-Beit Prize의 지원을 받습니다.


혼돈의 가장자리에서의 두뇌 역학 - 심리학

우리는 HMM(Hierarchically Mechanistic Mind)이라고 하는 체화된 인간 두뇌의 학제간 이론을 제시합니다.

HMM을 신경 아키텍처의 모델로 설명합니다.

우리는 HMM이 심리학의 진화 시스템 이론과 신경 과학의 자유 에너지 원리를 어떻게 합성하는지 탐구합니다.

우리는 우리의 모델을 신경 과학 및 심리학의 이론화 및 연구를 위한 새로운 발견적 방법으로 변환합니다.


자주 함께 구입

검토

"인류가 직면한 가장 큰 도전, 즉 환경을 지탱하는 환경을 파괴하는 능력을 설명하기 위해 현대 수학과 정신 분석 이론을 훌륭하게 통합했습니다. 정신 분석 아이디어가 더 잘 적용될 것이라고 상상할 수 없습니다. 통합은 진정으로 독창적이고 학술적이며, 추가 탐색을 위한 훌륭한 배경을 제공합니다." - Peter Fonagy, 유니버시티 칼리지 런던, 영국

"때때로 한 책이 정신분석학 분야에 뛰어들어서 모든 것을 뒤집어 놓고 우리가 운영하고 있는 바로 그 틀에 의문을 제기하게 만듭니다. 읽어야 할 새로운 초점 영역을 소개하는 획기적인 책입니다. 자녀와 손자를 위해 세상을 보존하는 데 관심이 있는 정신분석가라면 누구나 할 수 있습니다." - Terry Marks-Tarlow, International Journal of Psychoanalytic Self-Psychology

"이 책은 정신분석학적 관점에서 현재 상대적으로 적은 양의 기후 변화에 관한 저작물에 대한 진정한 의미의 책이며 중요한 추가 사항입니다. 이 책은 포괄적이고 백과사전적이며 관련 학문과 복잡한 학문 사이의 방대한 토대를 다룹니다. Dodds는 이러한 아이디어를 명료하게 탐색합니다. 전반적으로 그는 우리가 직면한 생태 위기를 해결하기 위해 다양한 접근 방식을 연결할 필요가 있음을 보여줍니다. 제 생각에 이 책은 모든 사람이 꼭 읽어야 할 필독서이며 정신 분석, 심리 치료 및 체계적인 사고." - 얀 베이커 정신역학 실습, 2013

"Dodds는 마음의 생태, 사회의 생태 및 자연의 생태 각각, 무한한 복잡성의 세계 사이의 상호 연결성을 보여주고 정신 분석을 마음-사회-자연 연속체의 일부로 찾습니다. 그는 복잡성 이론이 둘 다 정신 분석을 조명한다는 것을 보여줍니다. 그리고 인간이 만든 기후 변화의 위기를 이해하는 데 도움이 됩니다... 세상을 이해하는 이러한 방식은 잠재적으로 혁명적입니다. 이에 대한 Dodds의 열정은 전염성이 있어 독자가 이 복잡하지만 본질적인 사고 방식을 파악하도록 권장합니다. " - 로버트 톨레마케 정신분석 심리치료 2013 Vol.27, No.2

"생태학적, 정신분석적, 후기구조적 사고의 힘. 자신의 사고를 새로운 노선으로 확장하고 그 과정에서 약간의 위험을 감수하고자 하는 생태심리학 학자라면 반드시 읽어야 할 필독서입니다." - Renee Lertzman, 생태심리학

"때때로 이 저널의 전체 임무를 충족하는 책이 생산됩니다. 심리학, 생명 과학, 비선형 역학 사이의 알려진 관계는 거의 논의되지 않았습니다. 심리학에서 생태학, 복잡성 과학에 이르는 다양한 분야의 성숙한 학생들이 이 책을 찾을 수 있습니다. 가치의." - Douglas Kiel, 비선형 역학, 심리학 및 생명 과학

"혼돈의 가장자리에 있는 정신분석과 생태학은 정신분석이 기후 변화 문제와 그 영향에 대한 중요한 통찰력을 제공한다고 제안함으로써 생태 위기에 대한 현재의 논의에 상당한 기여를 합니다. 이 책은 주의 깊게 연구되고 잘 연구된 매우 유용하고 흥미로운 책입니다. 체계적이고 명확하게 쓰여진, 진정한 학제 간 학문의 아주 좋은 사례입니다." - Maria Tamboukou, 사회심리학

"자신을 최고 등급의 Dodds의 '유목 학자'로 보여주는 것은 생태학적 영역을 탐구하기 위해 관련 정신분석적 아이디어를 활용하고, 모든 이점에도 불구하고 근본적으로 생태학이 없는 심리학을 유지하는 것의 한계를 지적합니다." - 마틴 조던, 서문에서

"Dodds의 특별한 기여는 정신분석이 분리된 것이 아니라 자연 세계에 뿌리를 두고 있다는 것을 보여주는 것입니다. 그는 복잡성 이론이 정신분석을 조명하고 인간이 만든 기후 변화의 위기를 이해하는 데 도움이 된다는 것을 보여줍니다. . 대체로 이러한 방식은 세상을 이해하는 것은 잠재적으로 혁명적이며 정신 분석적 사고에 더 큰 빛을 비출 수 있습니다. 그들에 대한 Dodds의 열정은 전염성이 있어 독자가 이 복잡하지만 본질적인 사고 방식을 이해하도록 권장합니다." - 로버트 톨레마케, 정신분석적 심리치료 - Vol. 27, 2번

저자 소개

Joseph Dodds, PhD는 개인 실습(체코 정신 분석 학회, 국제 정신 분석 협회)의 정신 분석가, 영미 대학의 정신 분석 수석 강사, 프라하의 뉴욕 대학의 심리학 강사, 공인 심리학자이자 공인 심리학자입니다. 영국 심리학회 준회원.


“Working at the Edge of Chaos” 2017 – CPD Weekend with Michael

이번 주말은 일종의 연례 전통이 되어가고 있습니다. 2009년부터 몇 년 동안 운영되고 있습니다. 일반적으로 약 12명에서 16명의 참가자가 있으며 활기차고 활기찬 분위기가 있으며 안정과 혼돈 사이에서 개인 전문가의 탐구로 가득 차 있습니다. 2016년에는 혼자 진행했지만 올해는 다시 동료인 Nick Totton과 함께 실행하여 탐색과 다이내믹의 또 다른 레이어를 추가했습니다. 아래에서 이전 참가자의 피드백을 찾을 수 있습니다.

복잡성에서 얻는 기본 아이디어 변화를 만들고 유지하기 위해 노력, 추진, 강제 및 훈련에 의존할 필요가 없다는 것입니다. 많은 상담과 심리치료가 내담자의 부정적인 패턴과의 싸움에 갇히게 됩니다. 중독, 섭식 장애, 자해, 강박 관념, 파괴적인 관계 패턴 등. 내담자와 치료자는 변화하기를 원하지 않는 뿌리 깊은 패턴에 맞서고 극복하기 위해 열심히 노력하는 것을 볼 수 있습니다.

그런 다음 클라이언트의 저항, 패턴을 유지하기 위한 투자, 그리고 계속 그 패턴을 유지함으로써 얻을 수 있는 보상에 대해 생각하기 시작합니다. 그런 다음 클라이언트와 치료사는 노력을 다시 두 배로 늘리고 전장에 더 큰 총을 가져오기 위해 모든 종류의 기술과 트릭 및 방법에 의존하기 시작합니다. 그러나 일시적인 승리를 제외하고는 내담자와 치료자 사이의 명백한 협력이 지속적인 결과를 만들어내지 못하는 것 같습니다.

이제 많은 상황에서 패턴은 매우 뿌리깊게 자리 잡고 있으며 우리가 무엇을 하든 바뀌지 않을 수 있습니다. 그러나 지난 100년 동안 여러 세대에 걸쳐 심리치료를 통해 전달된 모델과 아이디어의 종류는 대체로 19세기 후반의 변화 아이디어에 뿌리를 두고 있습니다. 변화. 별개의 무생물 당구공의 세계에서 그 모델은 꽤 잘 작동하는 것 같습니다. 더 세게 밀수록 더 큰 변화를 얻게 됩니다.

그러나 복잡한 인간 시스템의 세계에서 - 내부적으로는 심리적 측면에서 그리고 외부적으로는 관계 측면에서 - 변화의 선형 패러다임은 종종 역효과를 낳습니다. 그런 종류의 패러다임 내에서 작동하는 치료사로서 우리는 시스템의 고착을 악화시키고 이미 존재하는 저항에 추가하고 그것에 대해 맹목적으로 밀어붙임으로써 이를 강화합니다.

이것이 복잡성 이론이 우리를 도울 수 있는 곳입니다. 치료와 내담자의 내면 세계를 복잡한 힘의 미세하게 균형 잡힌 역동적인 시스템으로 생각함으로써 시스템이 자체적으로 다르게 균형을 재조정하기 위해 반드시 엄청난 영향력을 행사할 필요는 없습니다. 균형 잡힌 시소에서는 한쪽에 작은 추만 추가하면 기울어집니다.

이번 주말은 사람들과 그들의 상호 작용(즉, 자신, 다른 사람, 전체 그룹, 리더)에 대해 생각할 뿐만 아니라 경험하는 데 도움이 될 것입니다. 그 안에서 일어나는 것. 복잡성 이론 용어에서 우리는 심리적, 대인 관계 및 사회적으로 기존 구조 대 창발 과정에 대해 생각하고 있습니다.

주말과 그 형식이 예측할 수 없다는 것은 이 명제의 본질에 있습니다. 치료 자체와 마찬가지로 불확실성과 위험이 있지만, 관용의 한계에서 또한 심오한 변형 가능성도 있습니다.

다음은 사람들이 지난 주말에 대해 말하는 종류입니다.

"'Working at the Edge of Chaos' 주말을 주최해 주셔서 감사합니다. 전혀 예상하지 못했던 방식으로 나 자신에 대한 더 큰 인식의 여지를 만든 경험이었습니다..[. ] 주말은 모든 것을 능가했습니다. 내 기대의." 쉿.

“굉장히 가치 있고 생각하게 하는 또 다른 주말을 이끌어주셔서 정말 감사합니다. 그리고 너무 빨리 유인물을 보내 주셔서 감사합니다. 나는 정말로 당신이 그렇게 훌륭하게 촉진하는 그룹에서 혼돈과 그 경계를 보고 경험함으로써 이익을 얻는다고 느낍니다. 올해로 3년째 참석하는 이유다. 경험 그룹 프로세스는 나에게 매우 가치가 있습니다. 나는 이미 그 주의 첫 번째 고객을 보았고 우리 사이의 '가장자리'에 더 명확하게 조정할 수 있었고 결과적으로 더 깊은 세션을 가졌다고 느낍니다. 감사합니다." V.J.

복잡성 이론이 어떻게 유용할 수 있는지에 대한 자세한 내용은 에서 읽어보십시오.

혼돈과 복잡성은 치료사로서의 우리 작업과 어떤 관련이 있습니까?

혼돈과 복잡성 이론은 시스템이 어떻게 진화하고 변화하는지에 대한 새로운 관점을 제공하는 최근에 개발된 분야입니다. 따라서 우리가 시스템의 관점에서 치료에 대해 더 많이 생각할수록 이러한 이론이 우리 작업에 더 많이 적용됩니다. 시스템으로서의 각 개인의 신체 정신-정신, 또는 치료 관계, 또는 내담자와 치료사 모두가 내재되어 있는 소셜 네트워크에 적용됩니다.
복잡한 시스템의 과정(은하에서 인간, 미생물에 이르기까지)은 안정된 평형과 진화하는 변화 사이, 확립된 구조와 새로운 과정 사이의 역동적인 긴장 속에서 작동하는 것으로 이해됩니다: 혼돈의 가장자리.

잘 알려진 아이디어는 지구 반대편에 허리케인을 일으키기 위해 기상 균형을 뒤집기 위해 날개를 퍼덕거리는 나비만 있으면 된다는 것입니다. 물론 그렇게 간단하지는 않지만 정신에도 유사한 역학이 작용하고 있습니다. 무의식적인 힘이 눈에 보이지 않게 축적되어 겉보기에 갑작스럽고 큰 외적 변화로 이어질 수 있습니다.

치료의 변화에 ​​대한 전통적인 '선형' 패러다임

그것은 크고 지속적인 변화를 일으키기 위해 내담자와 치료자 모두의 많은 일치된 노력이 필요하다고 일반적으로 가정되는 치료의 변화에 ​​전통적으로 접근하는 방식이 아닙니다. 우리가 가하는 노력과 힘이 클수록 변화도 더 커집니다. 이러한 뉴턴적 우주에서 우리는 시스템 구성에 주의를 기울이기보다 달성하고자 하는 것, 즉 통찰력, 지속적인 훈련 및 의식적인 선택에 초점을 맞춥니다. 여기에는 일반적으로 저항을 극복하는 것이 포함됩니다. 치료가 효과적이라는 바로 그 아이디어는 매우 선형적인 용어로 진행을 달성하는 것으로 정의됩니다. 즉, 내담자를 심리적 건강에 대한 아이디어에 더 가까이 나아가게 하고 종종 내담자가 변화 프로젝트를 완전히 뒤따를 것으로 예상됩니다.
이러한 사고방식 내에서 대부분의 치료는 무엇이 잘못되고 개선되어야 하는지에 대한 몇 가지 아이디어, 즉 의학에서 차용한 병리학 개념에 동의합니다. 따라서 우리는 '치료 계획'과 목표 지향적이고 증상 중심적인 치료가 필요합니다. 변화의 독점적인 '선형' 패러다임을 통해 작동하는 지시. 인본주의적 치료조차도 '선형' 의제(예: 자기 실현)를 암시할 수 있습니다. 우리가 구상하고 계획하고 실현하는 것으로 변화라는 아이디어는 꾸준한 발전의 산을 오르는 것과 같은 '선형성'을 기반으로 합니다.

모든 변화가 '선형'인 것은 아닙니다. 사실 '선형'은 예외입니다.

복잡성 이론은 현실의 대부분의 변화가 선형 아이디어(가상 추상화이며 기껏해야 유기 곡선을 근사하는 일련의 직선과 같은 근사치임)를 따르지 않는다는 것을 상기시킵니다. 실제로 많은 상호 의존적 변수와 피드백 루프는 시스템의 모든 부분에 영향을 미칩니다. 한편으로는 상황을 안정적으로 유지하고 다른 한편으로는 새로운 구조, '유인자' 및 통합을 추진합니다. 이것은 명백히 갑작스러운 파열과 새로운 가능성으로 이어질 수 있습니다.
이러한 종류의 동적 변화를 '비선형'이라고 합니다(효과가 발생하도록 하는 데 투입된 힘에 비례하지 않기 때문입니다). 그리고 이런 종류의 변화는 예측할 수 없고 통제할 수 없는 것이 짐승의 본성입니다.
따라서 의식적인 의도, 숙고 및 규율에 의존하기보다 변화는 항상 이미 나타나고 있고 항상 진행 중인 것으로 간주됩니다. 따라서 부정적인 것을 제거하거나 긍정적인 것을 만들기 위해 변화를 강요하기보다는 이미 일어나고 있는 일, 일어나고 싶은 일, 반대하는 일에 관심을 가질 수 있습니다. 이것은 게슈탈트의 역설적 이론과 일치합니다. "변화는 우리가 '있는 것'을 받아들일 때 발생합니다." 그런 다음 우리는 변화를 추구하고, 출현에 저항하고, '있는 것'에 맞서 싸우는 등 이미 갈등을 겪고 있다는 것을 출발점으로 삼습니다. 이러한 힘장은 항상 이미 존재하며 위험을 무릅쓰고 무시하거나 무시합니다.

비선형 전신력 및 경향의 스펙트럼

따라서 복잡성은 선형 및 비선형, 퇴행적 또는 진보적, 갑작스러운 또는 점진적, 압도적 또는 유기적, 혼돈적 또는 계획적 등 다양한 유형의 변화가 있다는 보다 포괄적이고 포용적인 개념을 제공하며 시스템적 변화가 다음과 같은 개념을 제공합니다. 바위나 당나귀를 언덕 위로 밀어올리는 대신 치료사가 용이하게 날개를 퍼덕거리기만 하면 될 것입니다.

확립된 상태와 새로운 과정 사이의 경계에는 혼돈의 가장자리가 있습니다. 여기에서는 사물이 복잡하고 유동적이며 전체 그림을 알 수 없고 결과를 예측할 수 없습니다. 예를 들어 연기나 흐르는 물의 난기류에 의해 형성되는 모양과 같이 가장 작은 환경에도 민감합니다. 변형. 치료 과정은 비슷하며, 우리가 순간순간 혼돈의 가장자리가 어디에 있는지 알아차릴 수 있는지 여부는 지각의 미묘함에 달려 있습니다.
우리가 의도적인 직선으로 잔잔한 호수를 가로질러 치료의 배를 인도한다고 상상하기보다는 복잡한 시스템에서 모든 종류의 동적 프로세스를 촉진하는 것은 급류 래프팅과 더 비슷합니다. 상황이 근본적으로 예측할 수 없다는 것입니다. 프로세스를 제어할 수 있다는 환상은 도움을 주는 직업에서 가장 큰 장애물 중 하나이며 복잡성은 이러한 충동을 원근법으로 보여줍니다.

안정성과 위험 - 혼돈의 가장자리에 있는 역설

전통 과학과 전통 요법은 혼돈의 가장자리에 있는 비옥한 지역에서 통제할 수 없을 정도로 견디고 작동하는 것이 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 그러나 복잡성 이론은 우리가 비선형 변화를 이해하고 참여적이고 예측할 수 없는 본성에 굴복하는 데 도움이 되는 도구를 제공합니다. 필연적으로 이것은 우리 자신의 안락한 영역과 치료사로서의 습관에 직면하게 됩니다. 안정성이나 변화에 대한 우리 자신의 편견, 위험을 감수하거나 회피하거나 수용하려는 경향이 있습니다. 이러한 종류의 탐구는 치료적 자발성과 창의성의 풍부한 분야를 엽니다. 우리는 변화를 위해 싸우거나 현상 유지에 반대하기보다는 이미 발생하고 있는 분야에서 발생하는 현상의 미묘한 메시지에 주의를 기울입니다.

왜 그것을 '역설적'이라고 부르는가?

우리가 순간순간의 자각에 자발적으로 체화된 감정적, 상상적, 정신적 과정을 더 많이 포함할수록 '위험'과 '안정성' 사이의 명확한 구분이 더욱 모호해지기 때문에, 우리는 이러한 명백한 양극이 각각을 공동 생성한다는 것을 깨닫습니다. 서로가 미묘하게 서로 바뀔 때까지 서로를 해체합니다. 혼돈의 가장자리에서 위험과 안정성은 서로를 의미합니다 ...

혼돈은 '체화'와 신체 정신 과정을 의미합니다

이 수준의 역설에서 치료 과정을 따르려면 내부적으로나 대인 관계에서나 신체 정신과 전신의 미세 세부 사항에 대한 관심, 그리고 똑같이 유동적이고 단단한 치료적 존재에 대한 관심이 필요합니다. 그런 다음 우리는 치료적 관계에서 상호작용의 반사전 수준에서 애착과 작업 동맹은 실제로 변화하고 진동하는 복잡한 춤이라는 것을 인식합니다. 차별화된 화신과 혈육의 존재를 인지하고 추구합니다.

혼돈의 가장자리에서 함께 배우기

이 영역에서는 타이밍, 반응성 및 자발성이 중요합니다. 혼돈의 가장자리에서 치료에 대해 배우는 것은 비디오가 아니라 매뉴얼을 통해 발생할 수 없습니다. 그룹의 방에 나타나야 하고 참여해야 합니다. 치료적 위치에 있는 것처럼 중요한 좌뇌 반사는 일반적으로 이벤트 후에 발생합니다. 아마도 다음 이벤트를 준비하기 위해 ... 이 이벤트를 위해 우리는 이 요구 사항을 기능으로 전환할 것입니다. 마치 우리가 제어할 수 없는 것처럼 치료 과정에서 우리는 이번 주말에 커리큘럼을 설정할 수 없으며 그렇게 하지도 않을 것이며, 귀하는 자신과 그룹의 학습 과정을 전개하는 데 공동 책임자가 될 것입니다.
주말은 인간과 치료사로서 자신의 성장하는 가장자리에서 춤을 추고 자신의 독특한 치료 스타일을 심화하고 위험과 안정성의 역설에서 자신만의 방법을 찾을 수 있는 기회입니다.


진화를 컴퓨터화한 존 헨리 홀랜드(John Henry Holland), 86세로 별세

유전 알고리즘 또는 유성생식 유기체를 모방한 컴퓨터 코드에 대한 획기적인 연구를 수행한 컴퓨터 과학자인 John Henry Holland가 복잡한 적응 시스템 연구에서 결정적인 역할을 한 것으로 판명되었습니다. 그가 이 분야를 만드는 데 도움을 주었습니다. 8월 9일 앤아버에 있는 자택에서 사망했습니다. , 미시간. 그는 86세였습니다.

원인은 암이었다고 그의 딸 그레첸 슬리먼은 말했다.

1953년 미시간 대학교 대학원생인 홀랜드 박사는 학교의 수학 도서관을 배회하다가 영국 통계학자이자 진화생물학자인 R. A. 피셔가 1929년에 쓴 "자연 선택의 유전 이론"을 우연히 발견했습니다. 한 가지 흥미로운 예에서 Fisher 씨는 수학적으로 매핑될 수 있는 동적 정보 네트워크로 나비 군체의 겉보기에 무작위로 나부끼는 것으로 설명했습니다.

홀랜드 박사는 "미적분학, 미분 방정식, 그리고 내가 수학 수업에서 배운 다른 모든 것을 유전학의 혁명을 일으킬 수 있다는 사실은 정말 놀라운 일이었습니다."라고 Holland 박사가 M. Mitchell Waldrop에게 말했습니다. "복잡성: 질서와 혼돈의 가장자리에 있는 새로운 과학"(1993). “한 번 본 후에는 절대 놓을 수 없다는 것을 알았습니다.”

그는 복잡한 적응 시스템을 분석하기 위해 컴퓨터를 사용하는 것에 대해 생각하기 시작했습니다. 예를 들면 인간의 두뇌, 개미 식민지, 경제 및 열대 우림이 있습니다.

1995년에 그는 New York Times에 "나는 크고 윙윙거리는 복잡한 시스템을 보고 어떤 메커니즘과 속성이 중심적인 것처럼 보이는지 묻습니다."라고 말했습니다.

그의 가장 혁신적인 아이디어 중 하나는 가능한 솔루션을 짝짓고 돌연변이시켜 진화 과정을 모방한 컴퓨터 코드를 개발하는 것이었습니다. 이 코드는 최적의 결과, 즉 적자생존의 컴퓨터 버전으로 이어지는 새로운 솔루션을 생성했습니다.

데이비드 크라카우어(David Krakauer) 회장은 “존은 컴퓨터 과학의 검색과 최적화를 혁신하기 위해 진화 생물학에서 아이디어를 얻은 후 컴퓨터 과학에서 발견한 것을 가져와 우리가 진화 역학을 재고하게 했다는 점에서 다소 독특합니다.”라고 말했습니다. 복잡한 시스템 연구를 위한 싱크탱크인 산타페 연구소(Santa Fe Institute)는 추모 기사에서 이렇게 썼다. “두 사상 공동체 간의 이러한 종류의 엄격한 번역은 매우 깊은 마음의 특징입니다.”

1975년 Dr. Holland는 인공 지능 및 진화 컴퓨팅 분야에서 가장 자주 인용되는 작품 중 하나인 "Adaptation in Natural and Artificial Systems"에서 심리학, 신경 과학, 경제학 및 언어학과 같은 다양한 분야에 대한 함의와 함께 자신의 아이디어를 발표했습니다. 1980년대부터 컴퓨터 과학의 최적화 및 검색 방법으로 유전 알고리즘이 널리 받아들여졌습니다.

인공 지능을 연구하는 미시간 대학의 공학 교수인 존 E. 레어드(John E. Laird)는 “유전 알고리즘 및 관련 진화 알고리즘에 대한 선행 연구가 있었지만 존의 책은 이 분야의 전환점이었다”고 말했다. "이것은 40년 이상 지속된 유전 알고리즘에 대한 지속적인 연구의 시작을 알렸습니다."

John Henry Holland는 1929년 2월 2일 인디애나주 포트 웨인에서 태어났으며 그의 아버지 Gustave가 대두 가공 공장을 세운 오하이오의 여러 작은 마을에서 자랐습니다. 그의 어머니, 전 Mildred Gfroerer는 종종 그의 회계사로 일했습니다.

오하이오 주 밴 워트에서 고등학교를 졸업한 후 매사추세츠 공과대학에 입학하여 최초의 실시간 컴퓨터인 Whirlwind를 개발했으며 1950년에 물리학 학위를 받았습니다.

그 다음 1년 반 동안 그는 N.Y. Poughkeepsie에 있는 IBM의 주요 연구소에서 Defence Calculator라는 회사의 첫 상용 컴퓨터인 701을 사용하여 일했습니다. 컴퓨터를 테스트하는 방법으로 그와 그의 팀 리더인 Nathaniel Rochester는 학습 과정에서 뇌의 뉴런이 자가 조직화하는 방식을 설명하려는 Hebb의 세포 조립 이론을 시뮬레이션하는 프로그램을 고안했습니다. 이러한 신경망 시뮬레이션은 나중에 인공 지능 연구의 표준이 되었습니다.

동시에 그의 동료 중 한 명인 전기 엔지니어 Arthur Samuel은 컴퓨터에게 체커를 하는 법을 가르쳤습니다. Samuel은 컴퓨터 프로그램이 스스로 개선할 수 있음을 보여주었습니다. 시간이 지남에 따라 701은 다른 플레이어의 움직임에 따라 전술을 조정하여 더 나은 플레이어가 되었습니다. 홀랜드 박사에 대한 교훈은 잃지 않았습니다.

University of Michigan에서 수학 석사 학위를 취득한 후, 그는 학교의 새로운 커뮤니케이션 과학 부서에서 박사 과정을 밟았고 1959년에 첫 번째 박사 학위를 받았습니다. 나중에 컴퓨터 과학이라고 불릴 것입니다. 그의 논문 "논리 네트워크의 순환"에서는 피드백이 논리 네트워크에 도입되었을 때 발생하는 변화에 대해 설명했습니다.

그는 미시간 대학에서 전기 공학 및 컴퓨터 과학 교수와 심리학 교수로 재직하면서 전체 경력을 보냈습니다. 그는 1970년대에 대학의 인지 과학 프로그램을 만들고 1999년에 복잡한 시스템 연구 센터를 만드는 데 도움을 주었습니다. 1980년대 중반에 그는 Santa Fe Institute의 핵심 참가자가 되었습니다. 복잡한 시스템에 대한 학제 간 연구를 위해 로스 알라모스 국립 연구소의 선임 과학자들이 만든 이 시스템은 해당 분야에서 가장 진보된 아이디어를 위한 정보 센터가 되었습니다. 그는 수탁자와 과학 자문 위원회의 일원으로 계속 봉사했습니다.

홀랜드 박사는 딸 그레첸 외에 다른 딸들인 앨리슨 버틀러와 만자 홀랜드의 누이인 셜리 링겐버그와 4명의 손주들과 함께 살고 있습니다. 그의 두 결혼은 이혼으로 끝났다.

그는 "Hidden Order: How Adaptation Build Complexity"(1995) 및 "Emergence: From Chaos to Order"(1998) 책에서 복잡한 시스템의 본질을 탐구했습니다. 80대에 그는 "신호 및 경계: 복잡한 적응 시스템을 위한 빌딩 블록"(2012) 및 "복잡성: 매우 짧은 소개"(2014)를 출판했습니다. 1992년에 그는 MacArthur Fellow로 임명되었습니다.

홀랜드 박사는 언어학자, 음악가, 시인 등 자신의 분야가 아닌 사람들과 이야기하면서 최고의 아이디어를 얻었다고 자주 말했습니다.

“나의 독특한 견해는 많은 과학자들이 일찍 소진되는 이유는 한 분야를 매우 깊이 파고 그 당시에는 인간이 할 수 있는 한 멀리 가다가 다른 분야로 쉽게 넘어갈 수 없기 때문입니다. "라고 그는 2006년 인터뷰에서 말했다. "대부분의 창조적인 과학의 중심에는 잘 짜여진 은유가 있고 학제간 연구는 은유의 풍부한 원천이라고 생각합니다."


회복력 사고를 위한 동적 지도로서의 적응 주기

회복력의 세 가지 측면(지속력, 적응 능력 및 변형 가능성)은 살아있는 시스템의 중요한 능력을 설명합니다. '긍정적 출현을 위한 설계'에 예지와 기대를 적용하여 시스템을 건강을 증진하고 혼란과 변화에 현명하고 창의적으로 대응할 수 있는 능력을 개선합니다.

복잡한 동적 체계 이론은 질서와 혼돈 사이, 안정과 변형 사이의 주기적이고 리드미컬한 춤을 복잡한(살아 있는) 체계의 자기 조직화의 기본 패턴으로 설명합니다. 시스템이 성숙하기 시작하면 상호 작용 및 리소스 흐름의 고정되고 정렬된 패턴이 동반 증가합니다. 시스템이 과도하게 연결되거나 더 좋게는 기존 연결의 질과 양이 외부 변화와 지속적인 진화에 대한 시스템의 전반적인 적응에 필요한 새로운 경로의 형성을 억제하는 정도입니다. 결국 이것은 시스템 내부의 강성을 유발하고 부서지기 쉽고 탄력성이 떨어지며 외부로부터의 교란에 더 취약해집니다.

이 시점에서 시스템 내부의 유해한 폭주 피드백 루프의 영향은 생존 가능성에 더 큰 도전이 될 수 있습니다. 구질서와 구조의 점진적 또는 갑작스러운 붕괴로 인해 시스템이 현재 안정성(동적 평형) 영역의 가장자리인 '혼돈의 가장자리'에 더 가깝게 이동하는 경우가 많습니다. 이 시점에서 자원 흐름의 재편과 시스템 내 상호 연결의 질과 양의 변화는 변화와 혁신의 기회로 바뀔 수 있는 위기를 만듭니다.

혼돈의 가장자리에서 복잡한 동적 시스템이 가장 창의적입니다(Kauffman, 1995). Ervin László는 Th에서 주장합니다.e 카오스 포인트 th세계와 인류는 현재 붕괴와 돌파구 사이의 기로에 서 있습니다. 우리가 적절한 조치를 취한다면 혼돈의 지점은 "새로운 문명으로 도약"할 수 있는 기회가 될 수 있습니다(László, 2006: 109).

우리가 겪고 있는 변화의 전반적인 역학을 이해하는 것이 중요합니다. 우리는 배울 필요가 있습니다 작업 보다는 맞서 싸울 변혁적 혁신과 새로워진 창의성을 위한 공간을 만들기 위해 이러한 창조적 혁신, 통합, 골화 및 궁극적인 해체의 주기적인 패턴.

적응주기는 생태계와 생태 사회 시스템의 자연적인 변화 패턴의 모델입니다. 이는 '성장 또는 착취'(r) '보존'(K) 확립된 패턴 및 자원 분배 '붕괴 또는 해제'(Ω) 및 재구성(α)의 4가지 별개의 단계로 구성됩니다. 적응 주기(그림 8 참조)는 종종 이 네 단계를 연결하는 무한대 기호 또는 뫼비우스 루프처럼 그려집니다.

착취(위 다이어그램의 성장)에서 보존으로의 여정은 'for-loop'(루프의 파란색과 녹색 부분)라고 합니다. 그것은 시스템에서 자원의 성장과 축적의 느리고 종종 더 긴 단계를 설명합니다. 결국, 너무 많은 경직된 구조, 고정된 연결 및 시스템의 자원 축적으로 인해 시스템이 부서지기 쉽고 방출 또는 붕괴의 태세를 갖추게 됩니다.

릴리스에서 재구성으로의 전환은 적응 주기의 '백루프'(루프의 빨간색과 주황색 부분)라고 합니다. 이 단계는 종종 빠르게 움직이며 상대적으로 짧습니다. 이 단계에서는 경직된 구조의 해제, 확립된 패턴 및 시스템 전체의 자원 재분배로 인해 재설계, 재구성 및 갱신의 기회가 높습니다. 적응 주기에서 창의적인 '혼돈의 가장자리'는 '해제' 단계가 시작될 때 도달하고 '재편성' 단계가 끝날 때 남습니다.

α 단계에서는 창조적 변화의 기회와 가능성이 가장 높습니다. r 단계에서 이러한 변화의 기회는 서로에 대해 테스트되고 하나 또는 몇 가지 혁신이 변환된 시스템의 특성을 정의하기 시작합니다. 이 구조는 보존된 다음 K 단계에서 자체적으로 경직되기 시작합니다. Ω 단계에서 종종 신속하고 때로는 치명적인 방출(붕괴)이 우리를 창조적 '혼돈의 가장자리' 상태로 다시 데려갈 때까지. 이것은 새로운 α-단계와 새로운 적응 주기에서 재구성을 위한 새로운 기회를 제공합니다.

시스템을 새로운 기능 방식(탄력성과 건강을 증가시킬 수 있음)으로 이동시키는 체제 전환 또는 변형적 변화의 가능성은 α 단계에서 가장 높습니다. 이 단계에서 도입된 혁신적인 혁신은 시스템을 새로운 안정성 영역으로 끌어올릴 가능성이 있습니다. 시스템의 복원력을 증가시키는 것을 목표로 하는 설계 개입은 예측을 사용하고 개입의 잠재적 효과를 평가하거나 제안하는 재설계를 위해 미래 시나리오를 탐색해야 합니다.

서로 다른 규모에서 이러한 자연적 변화 역학을 동시에 탐색하려고 할 때 탄력성의 세 가지 측면이 모두 중요하다는 것을 기억해야 합니다. 지속성, 적응 능력 및 변혁적 회복력 사이의 균형을 찾는 것은 전환이 얼마나 격동하고, 빠르고, 심오할지를 어느 정도 결정할 것입니다.

서로 다른 공간 규모의 시스템 사이에는 규모 연결 연결이 있고 더 큰 시스템의 적응 주기는 더 느리게 움직이는 경향이 있는 반면 작은 시스템의 적응 주기는 더 빨리 움직이는 경향이 있기 때문에 우리는 또한 복원력의 어떤 측면에 주의를 기울여야 합니다. 어떤 규모로, 서로 다른 척도가 서로 어떻게 영향을 미치는지 육성하고 있습니다.

[2016년 Triarchy Press에서 발행한 Designing Regenerative Cultures의 하위 챕터에서 발췌한 내용입니다.]

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다니엘 크리스찬 월 — 수렴되는 위기에 직면하여 변혁적 혁신 촉진, 재생 전체 시스템 설계, 재생 리더십, 재생 개발 및 생물 지역 재생에 대한 교육에 대한 자문.

국제적으로 찬사를 받은 저서 Designing Regenerative Cultures의 저자


진화를 컴퓨터화한 존 헨리 홀랜드(John Henry Holland), 86세로 별세

유전 알고리즘 또는 유성생식 유기체를 모방한 컴퓨터 코드에 대한 획기적인 연구를 수행한 컴퓨터 과학자인 John Henry Holland가 복잡한 적응 시스템 연구에서 결정적인 역할을 한 것으로 판명되었습니다. 그가 이 분야를 만드는 데 도움을 주었습니다. 8월 9일 앤아버에 있는 자택에서 사망했습니다. , 미시간. 그는 86세였습니다.

원인은 암이었다고 그의 딸 그레첸 슬리먼은 말했다.

1953년 미시간 대학교 대학원생인 홀랜드 박사는 학교의 수학 도서관을 배회하다가 영국 통계학자이자 진화생물학자인 R. A. 피셔가 1929년에 쓴 "자연 선택의 유전 이론"을 우연히 발견했습니다. 한 가지 흥미로운 예에서 Fisher 씨는 수학적으로 매핑될 수 있는 동적 정보 네트워크로 나비 군체의 겉보기에 무작위로 나부끼는 것으로 설명했습니다.

홀랜드 박사는 "미적분학, 미분 방정식, 그리고 내가 수학 수업에서 배운 다른 모든 것을 유전학의 혁명을 일으킬 수 있다는 사실은 정말 놀라운 일이었습니다."라고 Holland 박사가 M. Mitchell Waldrop에게 말했습니다. "복잡성: 질서와 혼돈의 가장자리에 있는 새로운 과학"(1993). “한 번 본 후에는 절대 놓을 수 없다는 것을 알았습니다.”

그는 복잡한 적응 시스템을 분석하기 위해 컴퓨터를 사용하는 것에 대해 생각하기 시작했습니다. 예를 들면 인간의 두뇌, 개미 식민지, 경제 및 열대 우림이 있습니다.

1995년에 그는 New York Times에 "나는 크고 윙윙거리는 복잡한 시스템을 보고 어떤 메커니즘과 속성이 중심적인 것처럼 보이는지 묻습니다."라고 말했습니다.

그의 가장 혁신적인 아이디어 중 하나는 가능한 솔루션을 짝짓고 돌연변이시켜 진화 과정을 모방한 컴퓨터 코드를 개발하는 것이었습니다. 이 코드는 최적의 결과, 즉 적자생존의 컴퓨터 버전으로 이어지는 새로운 솔루션을 생성했습니다.

데이비드 크라카우어(David Krakauer) 회장은 “존은 컴퓨터 과학의 검색과 최적화를 혁신하기 위해 진화 생물학에서 아이디어를 얻은 후 컴퓨터 과학에서 발견한 것을 가져와 우리가 진화 역학을 재고하게 했다는 점에서 다소 독특합니다.”라고 말했습니다. 복잡한 시스템 연구를 위한 싱크탱크인 산타페 연구소(Santa Fe Institute)는 추모 기사에서 이렇게 썼다. “두 사상 공동체 간의 이러한 종류의 엄격한 번역은 매우 깊은 마음의 특징입니다.”

1975년 Dr. Holland는 인공 지능 및 진화 컴퓨팅 분야에서 가장 자주 인용되는 작품 중 하나인 "Adaptation in Natural and Artificial Systems"에서 심리학, 신경 과학, 경제학 및 언어학과 같은 다양한 분야에 대한 함의와 함께 자신의 아이디어를 발표했습니다. 1980년대부터 컴퓨터 과학의 최적화 및 검색 방법으로 유전 알고리즘이 널리 받아들여졌습니다.

인공 지능을 연구하는 미시간 대학의 공학 교수인 존 E. 레어드(John E. Laird)는 “유전 알고리즘 및 관련 진화 알고리즘에 대한 선행 연구가 있었지만 존의 책은 이 분야의 전환점이었다”고 말했다. "이것은 40년 이상 지속된 유전 알고리즘에 대한 지속적인 연구의 시작을 알렸습니다."

John Henry Holland는 1929년 2월 2일 인디애나주 포트 웨인에서 태어났으며 그의 아버지 Gustave가 대두 가공 공장을 세운 오하이오의 여러 작은 마을에서 자랐습니다. 그의 어머니, 전 Mildred Gfroerer는 종종 그의 회계사로 일했습니다.

오하이오 주 밴 워트에서 고등학교를 졸업한 후 매사추세츠 공과대학에 입학하여 최초의 실시간 컴퓨터인 Whirlwind를 개발했으며 1950년에 물리학 학위를 받았습니다.

그 다음 1년 반 동안 그는 N.Y. Poughkeepsie에 있는 IBM의 주요 연구소에서 Defence Calculator라는 회사의 첫 상용 컴퓨터인 701을 사용하여 일했습니다. 컴퓨터를 테스트하는 방법으로 그와 그의 팀 리더인 Nathaniel Rochester는 학습 과정에서 뇌의 뉴런이 자가 조직화하는 방식을 설명하려는 Hebb의 세포 조립 이론을 시뮬레이션하는 프로그램을 고안했습니다. 이러한 신경망 시뮬레이션은 나중에 인공 지능 연구의 표준이 되었습니다.

동시에 그의 동료 중 한 명인 전기 엔지니어 Arthur Samuel은 컴퓨터에게 체커를 하는 법을 가르쳤습니다. Samuel은 컴퓨터 프로그램이 스스로 개선할 수 있음을 보여주었습니다. 시간이 지남에 따라 701은 다른 플레이어의 움직임에 따라 전술을 조정하여 더 나은 플레이어가 되었습니다. 홀랜드 박사에 대한 교훈은 잃지 않았습니다.

University of Michigan에서 수학 석사 학위를 취득한 후, 그는 학교의 새로운 커뮤니케이션 과학 부서에서 박사 과정을 밟았고 1959년에 첫 번째 박사 학위를 받았습니다. 나중에 컴퓨터 과학이라고 불릴 것입니다. 그의 논문 "논리 네트워크의 순환"에서는 피드백이 논리 네트워크에 도입되었을 때 발생하는 변화에 대해 설명했습니다.

그는 미시간 대학에서 전기 공학 및 컴퓨터 과학 교수와 심리학 교수로 재직하면서 전체 경력을 보냈습니다. 그는 1970년대에 대학의 인지 과학 프로그램을 만들고 1999년에 복잡한 시스템 연구 센터를 만드는 데 도움을 주었습니다. 1980년대 중반에 그는 Santa Fe Institute의 핵심 참가자가 되었습니다. 복잡한 시스템에 대한 학제 간 연구를 위해 로스 알라모스 국립 연구소의 선임 과학자들이 만든 이 시스템은 해당 분야에서 가장 진보된 아이디어를 위한 정보 센터가 되었습니다. 그는 수탁자와 과학 자문 위원회의 일원으로 계속 봉사했습니다.

홀랜드 박사는 딸 그레첸 외에 다른 딸들인 앨리슨 버틀러와 만자 홀랜드의 누이인 셜리 링겐버그와 4명의 손주들과 함께 살고 있습니다. 그의 두 결혼은 이혼으로 끝났다.

그는 "Hidden Order: How Adaptation Build Complexity"(1995) 및 "Emergence: From Chaos to Order"(1998) 책에서 복잡한 시스템의 본질을 탐구했습니다. 80대에 그는 "신호 및 경계: 복잡한 적응 시스템을 위한 빌딩 블록"(2012) 및 "복잡성: 매우 짧은 소개"(2014)를 출판했습니다. 1992년에 그는 MacArthur Fellow로 임명되었습니다.

홀랜드 박사는 언어학자, 음악가, 시인 등 자신의 분야가 아닌 사람들과 이야기하면서 최고의 아이디어를 얻었다고 자주 말했습니다.

“나의 독특한 견해는 많은 과학자들이 일찍 소진되는 이유는 한 분야를 매우 깊이 파고 그 당시에는 인간이 할 수 있는 한 멀리 가다가 다른 분야로 쉽게 넘어갈 수 없기 때문입니다. "라고 그는 2006년 인터뷰에서 말했다. "대부분의 창조적인 과학의 중심에는 잘 짜여진 은유가 있고 학제간 연구는 은유의 풍부한 원천이라고 생각합니다."


혼돈의 가장자리에서의 두뇌 역학 - 심리학

수십억 개의 뉴런의 상호 작용은 궁극적으로 우리의 생각과 행동을 낳습니다. 놀랍게도, 우리 행동의 대부분은 유아기부터 학습되어 평생 동안 계속됩니다. 우리는 두뇌와 마음의 학습을 분석하고 설명하는 데 적합한 수학적 도구 키트를 개발하는 것을 목표로 합니다. 우리의 현재 초점은 뇌에서 영감을 받는 인공 신경망 모델 클래스인 딥 러닝 이론에 있습니다. 이 이론적인 작업과 함께 우리는 생물학적 유기체의 학습 원리를 경험적으로 테스트하기 위해 실험자들과 긴밀한 협력을 개발합니다.

Saxe, A.M., McClelland, J.L., & Ganguli, S. (2019). 심층 신경망에서 의미론적 발달에 대한 수학적 이론. 국립과학원 회보, 116(23), 11537-11546. https://doi.org/10.1073/pnas.1820226116
초록 | arXiv | DOI

광범위한 경험적 연구는 인간 의미 지식의 획득, 조직, 배치 및 신경 표현에서 놀라운 규칙성을 드러냄으로써 근본적인 개념적 질문을 제기합니다. 신경망이 획득, 구성 및 많은 개별 경험을 통합하여 추상적인 지식을 배포하시겠습니까? 우리는 심층 선형 네트워크에서 학습의 비선형 역학을 수학적으로 분석하여 이 문제를 해결합니다. 우리는 빠른 발달 전환을 통한 개념의 계층적 분화, 그러한 전환 사이의 의미 환상의 편재성, 항목 전형성의 출현 및 의미 처리 속도를 제어하는 ​​요소로서의 범주 일관성, 발달에 대한 귀납적 투영 패턴의 변화, 종에 걸친 신경 표현의 의미론적 유사성 보존. 따라서 놀랍게도 우리의 간단한 신경 모델은 의미론적 발달의 기본이 되는 다양한 규칙성을 질적으로 요약하는 동시에 환경의 통계적 구조가 이러한 규칙성을 발생시키기 위해 비선형 딥 러닝 역학과 상호 작용할 수 있는 방법에 대한 분석적 통찰력을 제공합니다.

Advani*, M., & Saxe*, A.M. (2017). 신경망에서 일반화 오류의 고차원 역학. 아르시브.
PDF | arXiv

Saxe, A.M., McClelland, J.L., & Ganguli, S. (2014). 심층 선형 신경망에서 학습의 비선형 역학에 대한 정확한 솔루션입니다. Y. Bengio & Y. LeCun (Eds.)에서, 학습 표현에 관한 국제 회의.
초록 | PDF | arXiv

딥 러닝 방법의 광범위한 실제적 성공에도 불구하고 딥 뉴럴 네트워크에서 학습의 역학에 대한 이론적 이해는 여전히 희박합니다. 우리는 심층 선형 신경망의 제한된 경우에 대한 학습 역학을 체계적으로 분석하여 심층 학습의 이론과 실제 사이의 간극을 메우려고 합니다. 입력-출력 맵의 선형성에도 불구하고 이러한 네트워크는 각각의 새로운 은닉층이 추가됨에 따라 변경되는 가중치에 대한 비선형 경사 하강 역학을 갖습니다. 우리는 깊은 선형 네트워크가 비선형 네트워크의 시뮬레이션에서 볼 수 있는 것과 유사한 비선형 학습 현상을 나타냄을 보여줍니다. 여기에는 긴 안정기에 이어 더 낮은 오류 솔루션으로의 빠른 전환과 임의의 초기 조건보다 탐욕스러운 감독되지 않은 사전 훈련 초기 조건에서 더 빠른 수렴이 포함됩니다. 우리는 딥 러닝의 비선형 역학에 대한 새롭고 정확한 솔루션을 찾아 이러한 현상에 대한 분석적 설명을 제공합니다. 우리의 이론적 분석은 또한 네트워크의 깊이가 무한대에 접근함에 따라 학습 속도가 유한한 상태로 유지될 수 있다는 놀라운 발견을 보여줍니다. 가중치에 대한 초기 조건의 특수 클래스에 대해 매우 깊은 네트워크는 유한하고 깊이 독립적이며 학습 지연만 발생합니다. 얕은 네트워크에 비해 속도. 훈련 데이터의 특정 조건에서 비지도 사전 훈련은 초기 조건의 이 특별한 클래스를 찾을 수 있지만 스케일링된 무작위 가우시안 초기화는 찾을 수 없음을 보여줍니다. 우리는 또한 감독되지 않은 사전 훈련과 같이 깊이 독립적인 학습 시간을 즐기는 가중치에 대한 새로운 클래스의 무작위 직교 초기 조건을 보여줍니다. 우리는 또한 이러한 초기 조건이 혼돈의 가장자리로 알려진 특수 영역에서 작동하는 한 깊은 비선형 네트워크에서도 그라디언트의 충실한 전파로 이어진다는 것을 보여줍니다.

이 연구실은 웰컴 트러스트와 왕립 학회의 헨리 데일 펠로우십과 Wellcome-Beit Prize의 지원을 받습니다.


혼돈의 가장자리에서의 두뇌 역학 - 심리학

우리는 HMM(Hierarchically Mechanistic Mind)이라고 하는 체화된 인간 두뇌의 학제간 이론을 제시합니다.

HMM을 신경 아키텍처의 모델로 설명합니다.

우리는 HMM이 심리학의 진화 시스템 이론과 신경 과학의 자유 에너지 원리를 어떻게 합성하는지 탐구합니다.

우리는 우리의 모델을 신경 과학 및 심리학의 이론화 및 연구를 위한 새로운 발견적 방법으로 변환합니다.


책 설명

이 책은 정신분석이 우리의 정신적, 사회적 삶의 무의식적 차원을 강조함으로써 기후변화 논쟁에서 독특한 역할을 한다고 주장합니다. Freudian, Kleinian, Object Relations, Self Psychology, Jungian 및 Lacanian 전통의 공헌을 탐구하는 이 책은 정신 분석이 생태 위기의 인간적 차원을 이해하는 데 중요한 불안, 결핍, 갈등, 환상 및 방어를 밝히는 데 어떻게 도움이 되는지 논의합니다.

그러나 환경주의와 그 불만을 연구하는 데 필수적임에도 불구하고 정신분석은 여전히 ​​'생태 없는 심리학'으로 남아 있다. 복잡성 과학의 새로운 발전과 결합된 들뢰즈와 가타리의 철학은 우리가 이러한 관점을 최대한 활용하여 마음, 자연 및 사회의 '세 가지 생태학'을 통합할 수 있는 틀을 제공하는 데 도움이 됩니다. 따라서 이 책은 정신분석과 생태학 사이의 비판적 대화에 기여하려는 시의적절한 시도를 구성합니다.

추가 토론 주제는 다음과 같습니다.

기후 변화에 직면한 불안, 부정, 편집증, 무관심, 죄책감, 희망, 절망의 시대에 이 책은 생태 위기에 대한 신선하고 통찰력 있는 정신 분석적 관점을 제시합니다. 따라서 이 책은 정신분석학, 심리학, 철학, 생태학 분야의 모든 사람들은 물론 지구의 미래에 영향을 미치는 지구 환경 문제에 관심이 있는 모든 사람들에게 큰 관심을 불러일으킬 것입니다.


자주 함께 구입

검토

"인류가 직면한 가장 큰 도전, 즉 환경을 지탱하는 환경을 파괴하는 능력을 설명하기 위해 현대 수학과 정신 분석 이론을 훌륭하게 통합했습니다. 정신 분석 아이디어가 더 잘 적용될 것이라고 상상할 수 없습니다. 통합은 진정으로 독창적이고 학술적이며, 추가 탐색을 위한 훌륭한 배경을 제공합니다." - Peter Fonagy, 유니버시티 칼리지 런던, 영국

"때때로 한 책이 정신분석학 분야에 뛰어들어서 모든 것을 뒤집어 놓고 우리가 운영하고 있는 바로 그 틀에 의문을 제기하게 만듭니다. 읽어야 할 새로운 초점 영역을 소개하는 획기적인 책입니다. 자녀와 손자를 위해 세상을 보존하는 데 관심이 있는 정신분석가라면 누구나 할 수 있습니다." - Terry Marks-Tarlow, International Journal of Psychoanalytic Self-Psychology

"이 책은 정신분석학적 관점에서 현재 상대적으로 적은 양의 기후 변화에 관한 저작물에 대한 진정한 의미의 책이며 중요한 추가 사항입니다. 이 책은 포괄적이고 백과사전적이며 관련 학문과 복잡한 학문 사이의 방대한 토대를 다룹니다. Dodds는 이러한 아이디어를 명료하게 탐색합니다. 전반적으로 그는 우리가 직면한 생태 위기를 해결하기 위해 다양한 접근 방식을 연결할 필요가 있음을 보여줍니다. 제 생각에 이 책은 모든 사람이 꼭 읽어야 할 필독서이며 정신 분석, 심리 치료 및 체계적인 사고." - 얀 베이커 정신역학 실습, 2013

"Dodds는 마음의 생태, 사회의 생태 및 자연의 생태 각각, 무한한 복잡성의 세계 사이의 상호 연결성을 보여주고 정신 분석을 마음-사회-자연 연속체의 일부로 찾습니다. 그는 복잡성 이론이 둘 다 정신 분석을 조명한다는 것을 보여줍니다. 그리고 인간이 만든 기후 변화의 위기를 이해하는 데 도움이 됩니다... 세상을 이해하는 이러한 방식은 잠재적으로 혁명적입니다. 이에 대한 Dodds의 열정은 전염성이 있어 독자가 이 복잡하지만 본질적인 사고 방식을 파악하도록 권장합니다. " - 로버트 톨레마케 정신분석 심리치료 2013 Vol.27, No.2

"생태학적, 정신분석적, 후기구조적 사고의 힘. 자신의 사고를 새로운 노선으로 확장하고 그 과정에서 약간의 위험을 감수하고자 하는 생태심리학 학자라면 반드시 읽어야 할 필독서입니다." - Renee Lertzman, 생태심리학

"때때로 이 저널의 전체 임무를 충족하는 책이 생산됩니다. 심리학, 생명 과학, 비선형 역학 사이의 알려진 관계는 거의 논의되지 않았습니다. 심리학에서 생태학, 복잡성 과학에 이르는 다양한 분야의 성숙한 학생들이 이 책을 찾을 수 있습니다. 가치의." - Douglas Kiel, 비선형 역학, 심리학 및 생명 과학

"혼돈의 가장자리에 있는 정신분석과 생태학은 정신분석이 기후 변화 문제와 그 영향에 대한 중요한 통찰력을 제공한다고 제안함으로써 생태 위기에 대한 현재의 논의에 상당한 기여를 합니다. 이 책은 주의 깊게 연구되고 잘 연구된 매우 유용하고 흥미로운 책입니다. 체계적이고 명확하게 쓰여진, 진정한 학제 간 학문의 아주 좋은 사례입니다." - Maria Tamboukou, 사회심리학

"자신을 최고 등급의 Dodds의 '유목 학자'로 보여주는 것은 생태학적 영역을 탐구하기 위해 관련 정신분석적 아이디어를 활용하고, 모든 이점에도 불구하고 근본적으로 생태학이 없는 심리학을 유지하는 것의 한계를 지적합니다." - 마틴 조던, 서문에서

"Dodds의 특별한 기여는 정신분석이 분리된 것이 아니라 자연 세계에 뿌리를 두고 있다는 것을 보여주는 것입니다. 그는 복잡성 이론이 정신분석을 조명하고 인간이 만든 기후 변화의 위기를 이해하는 데 도움이 된다는 것을 보여줍니다. . 대체로 이러한 방식은 세상을 이해하는 것은 잠재적으로 혁명적이며 정신 분석적 사고에 더 큰 빛을 비출 수 있습니다. 그들에 대한 Dodds의 열정은 전염성이 있어 독자가 이 복잡하지만 본질적인 사고 방식을 이해하도록 권장합니다." - 로버트 톨레마케, 정신분석적 심리치료 - Vol. 27, 2번

저자 소개

Joseph Dodds, PhD는 개인 실습(체코 정신 분석 학회, 국제 정신 분석 협회)의 정신 분석가, 영미 대학의 정신 분석 수석 강사, 프라하의 뉴욕 대학의 심리학 강사, 공인 심리학자이자 공인 심리학자입니다. 영국 심리학회 준회원.


상황적 리더십 이론을 향하여

우리는 리더십 이론과 연구를 다른 수준, 즉 현재의 리더십 장학금이 무효가 아니라 불완전하다는 것을 인식하는 수준으로 이동할 것을 제안합니다. 이러한 장학금은 다양한 상황에 적합한 다양한 접근 방식과 다양한 방식으로 검토되어야 합니다. 거시적 관점은 인지도를 높여야 하지만 현재 강조되고 있는 중간적/미시적 관점을 대체하기보다는 보완해야 합니다. 또한 인간의 대리인이 기계적인 처방으로 대체되는 것이 아니라 현재 리더의 영향력을 최소화하고 있는 전략 및 조직이론 연구에 리더십 학자들이 기여할 수 있는 위치에 있다. 이 철학은 안정성, 위기, 동적 평형, 혼돈의 가장자리라는 네 가지 맥락과 리더십의 상호 작용을 통해 설명됩니다. 후자는 복잡성 이론/동적 시스템 관점을 통해 운영됩니다. 관심과 네트워크 리더십의 패턴화 측면에서 각 상황과 리더십에 대해 논의하고 간단한 측정 처리로 결론을 내립니다. 이러한 맥락은 연구자가 주어진 맥락 내에서 인간 대리인의 사회적 구성과 일치하는 시간성, 인과 관계, 분석 단위 및 종속 변수를 재고하여 보다 강력한 모델과 리더십 이해를 개발하도록 권장합니다.


논의

현재 작업의 주요 기여는 산화 스트레스 하에서 호흡 사슬에서 SOD 구획과 ROS 생성 사이의 상호 작용으로 인해 미토콘드리아 기능이 혼돈 역학을 나타낼 수 있음을 보여주는 것입니다. 이러한 조건에서 우리는 정규 사인파 산화 환원 섭동이 불안정한 복잡한 진동 동작을 나타내면서 미토콘드리아 기능의 이중 구획 계산 모델로 표현되는 고차원 결정론적 시스템에서 혼돈 역학을 유발할 수 있음을 보여줍니다. 분기 분석, 시간 지연 플롯, 위상 공간 끌개 재구성 및 Lyapunov 지수 27 계산을 적용하여 "가장자리"에서 섭동으로 인한 불규칙한 미토콘드리아 동적 동작이 예상되는 혼돈의 서명을 나타냄을 보여줍니다. 이들은 양의 우세한 Lyapunov 지수(그림 5) 및 기묘한 끌개(그림 3E, F)로 표시된 초기 조건에 민감하게 의존하며, 후자는 주요 대표 에너지(ΔΨ미디엄), 대사 산물(Succ) 및 산화환원(H2영형2m) 상태 변수(그림 4).

ME-R 모델에서 복잡한 진동 거동 26과 혼돈 역학의 시작은 호흡 사슬에서 SOD1과 SOD2 및 ROS 생성 간의 상호 작용에 의존하는 것으로 나타났습니다(그림 2 및 3). 진폭 10 -7mM에서 외부 강제력 O2 .− 진동은 광범위한 기간(4초에서 1000초)에 걸쳐 혼돈을 유발합니다(그림 5). 10-6mM의 진폭은 외부 강제력의 주파수와 동일한 주 주파수로 단순 진동이 관찰될 수 있는 동반으로 이어집니다.2 .- 섭동(보충 그림 S8). 강제 자율 발진기는 강제 기간(33,34)의 정수 배수인 기간으로 섭동의 주파수 및 진폭에 따라 혼돈 또는 동반(32)으로 구동될 수 있습니다.

미토콘드리아 혼돈이 잠재적으로 심장 세동과 관련될 수 있는 가능성은 미토콘드리아 ΔΨ미디엄 진동은 심근 융합체에서 불규칙한 전기 생리학적 역학 및 세동 23,36,37,38을 생성할 수 있는 심장 근육 세포의 흥분을 유발합니다. 허혈성 손상 후 미토콘드리아 기능의 손상은 ROS 유발 동기화된 미토콘드리아 진동 35,39,40을 생성하여 치명적인 부정맥 23,41,42의 단계를 설정하는 동안 심근 세포 및 심장 기능 장애로 이어집니다. 심장 세동이 혼돈 전기생리학적 역학 15과 연관되어 있지만, 미토콘드리아 기원의 혼돈 에너지-산화환원 거동이 더 넓은 스펙트럼의 심장 부정맥을 유발할 수 있는지 여부는 완전히 알려져 있지 않습니다. 우리 모델 시뮬레이션에서 혼돈을 초래하는 산화환원 섭동의 가능한 기원은 심장 리듬 자체에 의해 주어질 수 있습니다. 정상적인 수축기-이완기 주기 동안 발생합니다. 이와 관련하여 혼돈은 주기(≥3.2초 = 19bpm, 10-7mM 진폭에서), 즉 휴식 중인 인간 심장의 주파수(1Hz = 1beat/s = 60bpm[beats/ 분]) (그림 5). 또한 정상 심박수 범위 내의 섭동 기간(60~100bpm)과 더 낮은 기간(0.2, 0.24, 0.26 또는 0.3, 300, 250, 225 또는 200bpm에 해당)에서 빈맥과 관련된 10 -7 mM 진폭)(데이터는 표시되지 않음) 강제력 외부 O의 진폭과 독립적으로 주기적인 역학만 관찰됩니다.2 .- 진동. 전반적으로, 우리의 연구 결과는 심장에서 혼돈의 발생이 임상 증거와 일치하는 병리학적 심장 박동수 조건에서만 발생할 수 있다고 예측합니다.

미토콘드리아 기능 장애는 심장의 에너지 고갈 및 전기적 불안정을 초래하여 부정맥의 시작에 대한 취약성을 증가시킵니다. 이전 증거는 미토콘드리아 ΔΨ가미디엄 불안정성과 GSH 산화 환원 회복은 미토콘드리아가 항부정맥 중재 36,37,42,44의 주요 잠재적 표적임을 시사하면서 허혈 후 부정맥에서 중요한 역할을 합니다. ATP에 민감한 K + (KATP) 에너지 고갈 채널은 활동 전위 지속 시간(APD)을 단축시킵니다. 35,38,45,46 . 산화 스트레스는 미토콘드리아 네트워크의 상태를 임계 39,47, 작은 섭동조차도 전파된 미토콘드리아 막 전위(ΔΨ미디엄) 탈분극파에 이어 ΔΨ에서 지속적이고 자가 조직화된 저주파, 고진폭 진동미디엄 35,48 . 빠른 ΔΨ미디엄 탈분극은 미토콘드리아를 생성기에서 ATP 소비자로 전환시켜 세포 ATP/ADP 비율을 떨어뜨리고 K를 활성화시킵니다.ATP 채널 및 APD 35,42,45,46 단축. 지역 미토콘드리아 탈분극(42)에 의해 유도된 대사 싱크의 형성으로 인한 에너지 붕괴는 재진입(38)을 촉진하는 짧은 불응 기간의 영역을 도입하면서 파장을 감소시키는 활동 전위 진폭 및 지속 시간의 감소를 통해 심근 전기 전파에 깊은 영향을 미칩니다.

시간적 상관관계는 다양한 시간 척도에 걸쳐 발생할 수 있는 기능적 상호 의존성의 특징입니다. 49 , 또는 이 작업에서 볼 수 있듯이 동일한 시간 척도(초) 내에서 작동하는 미토콘드리아 프로세스의 발진기 사이에서 여러 개의 유사한 주파수를 표시합니다(그림 6). . 몇 분에서 몇 시간에 이르는 다양한 시간 규모의 다중 진동 주파수는 미토콘드리아 및 산화환원 균형 기계의 다른 구성요소가 참여하는 혼돈 끌개(50)에 포함된 것으로 보입니다. 기능적 "가장자리"(보충 그림 S9)에서 혼돈 역학을 표시하는 미토콘드리아는 방출된 ROS 신호를 통해 세포에 의해 감지될 수 있으며, 밝혀진 혼돈의 특성에 따라 미토파지 51,52를 통해 수리 또는 재활용을 위해 적절하게 태그가 지정될 수 있습니다. 이상한 끌개에 의해 (그림 3 및 4). 결과적으로 미토콘드리아 H가2영형2 신호 분자 53,54가 될 수 있는 이 ROS 종은 세포 노화 55의 유력한 유도자로서 작용할 뿐만 아니라 mitophagy를 유발할 수 있기 때문에 혼란 역학을 표시하는 것이 중요해집니다.

미토콘드리아 ΔΨ가미디엄 PINK1 및 Parkin 56과 같은 전용 "태그" 단백질이 있는 이 소기관의 주요 건강 기자이며, 전자는 탈분극 57 후 손상된 미토콘드리아에서 쉽게 감지됩니다. 우리는 미토콘드리아 기능이 "병리생리학적 가장자리"에 있을 때 여기에 표시된 복잡한 진동 역학이 주파수 진폭으로 인코딩된 ΔΨ로 기능할 수 있다고 제안합니다.미디엄 신호(그림 4, ΔΨ 비교미디엄 패널 A와 B 사이의 역학). ΔΨ를 통합하는 미토콘드리아에 대한 PINK1의 분자 인력(탈분극 패턴으로 인코딩됨)의 결과 강도미디엄 신호는 적절한 시간에 미토파지 캐스케이드의 활성화를 전파하기 위한 일반적인 "가기/안됨" 신호 역할을 합니다.

요약하면, 우리는 미토콘드리아 기능의 광범위하게 검증된 계산 모델에서 처음으로 혼돈 역학에 대해 보고합니다. 혼돈은 미토콘드리아 기능이 동반 및 불안정한 복잡한 진동 역학을 나타내는 매개변수 영역에서 규칙적이고 사인파형 산화환원 섭동에 의해 촉발될 수 있습니다. 내부 및 외부 미토콘드리아 구획 내 청소. 결과적으로, 이 작업의 주요 예측은 산화 스트레스 조건에서 SOD2 수준을 적정하면 미토콘드리아 역학과 "가장자리" 도메인 내의 혼돈 끌개 특성을 민감하게 변화시킬 뿐만 아니라(보충 그림 S9), 따라서 제한 주기와 혼란스러운 동적 요법 사이에서 전환(그림 3 및 4)할 수 있지만 SOD2 수준에 따라 미토콘드리아 기능을 "가장자리"에서 안정되거나 병리학적인 기능으로 이동시킬 수도 있습니다.


“Working at the Edge of Chaos” 2017 – CPD Weekend with Michael

이번 주말은 일종의 연례 전통이 되어가고 있습니다. 2009년부터 몇 년 동안 운영되고 있습니다. 일반적으로 약 12명에서 16명의 참가자가 있으며 활기차고 활기찬 분위기가 있으며 안정과 혼돈 사이에서 개인 전문가의 탐구로 가득 차 있습니다. 2016년에는 혼자 진행했지만 올해는 다시 동료인 Nick Totton과 함께 실행하여 탐색과 다이내믹의 또 다른 레이어를 추가했습니다. 아래에서 이전 참가자의 피드백을 찾을 수 있습니다.

복잡성에서 얻는 기본 아이디어 변화를 만들고 유지하기 위해 노력, 추진, 강제 및 훈련에 의존할 필요가 없다는 것입니다. 많은 상담과 심리치료가 내담자의 부정적인 패턴과의 싸움에 갇히게 됩니다. 중독, 섭식 장애, 자해, 강박 관념, 파괴적인 관계 패턴 등. 내담자와 치료자는 변화하기를 원하지 않는 뿌리 깊은 패턴에 맞서고 극복하기 위해 열심히 노력하는 것을 볼 수 있습니다.

그런 다음 클라이언트의 저항, 패턴을 유지하기 위한 투자, 그리고 계속 그 패턴을 유지함으로써 얻을 수 있는 보상에 대해 생각하기 시작합니다. 그런 다음 클라이언트와 치료사는 노력을 다시 두 배로 늘리고 전장에 더 큰 총을 가져오기 위해 모든 종류의 기술과 트릭 및 방법에 의존하기 시작합니다. 그러나 일시적인 승리를 제외하고는 내담자와 치료자 사이의 명백한 협력이 지속적인 결과를 만들어내지 못하는 것 같습니다.

이제 많은 상황에서 패턴은 매우 뿌리깊게 자리 잡고 있으며 우리가 무엇을 하든 바뀌지 않을 수 있습니다. 그러나 지난 100년 동안 여러 세대에 걸쳐 심리치료를 통해 전달된 모델과 아이디어의 종류는 대체로 19세기 후반의 변화 아이디어에 뿌리를 두고 있습니다. 변화. 별개의 무생물 당구공의 세계에서 그 모델은 꽤 잘 작동하는 것 같습니다. 더 세게 밀수록 더 큰 변화를 얻게 됩니다.

그러나 복잡한 인간 시스템의 세계에서 - 내부적으로는 심리적 측면에서 그리고 외부적으로는 관계 측면에서 - 변화의 선형 패러다임은 종종 역효과를 낳습니다. 그런 종류의 패러다임 내에서 작동하는 치료사로서 우리는 시스템의 고착을 악화시키고 이미 존재하는 저항에 추가하고 그것에 대해 맹목적으로 밀어붙임으로써 이를 강화합니다.

이것이 복잡성 이론이 우리를 도울 수 있는 곳입니다. 치료와 내담자의 내면 세계를 복잡한 힘의 미세하게 균형 잡힌 역동적인 시스템으로 생각함으로써 시스템이 자체적으로 다르게 균형을 재조정하기 위해 반드시 엄청난 영향력을 행사할 필요는 없습니다. 균형 잡힌 시소에서는 한쪽에 작은 추만 추가하면 기울어집니다.

이번 주말은 사람들과 그들의 상호 작용(즉, 자신, 다른 사람, 전체 그룹, 리더)에 대해 생각할 뿐만 아니라 경험하는 데 도움이 될 것입니다. 그 안에서 일어나는 것. 복잡성 이론 용어에서 우리는 심리적, 대인 관계 및 사회적으로 기존 구조 대 창발 과정에 대해 생각하고 있습니다.

주말과 그 형식이 예측할 수 없다는 것은 이 명제의 본질에 있습니다. 치료 자체와 마찬가지로 불확실성과 위험이 있지만, 관용의 한계에서 또한 심오한 변형 가능성도 있습니다.

다음은 사람들이 지난 주말에 대해 말하는 종류입니다.

"'Working at the Edge of Chaos' 주말을 주최해 주셔서 감사합니다. 전혀 예상하지 못했던 방식으로 나 자신에 대한 더 큰 인식의 여지를 만든 경험이었습니다..[. ] 주말은 모든 것을 능가했습니다. 내 기대의." 쉿.

“굉장히 가치 있고 생각하게 하는 또 다른 주말을 이끌어주셔서 정말 감사합니다. 그리고 너무 빨리 유인물을 보내 주셔서 감사합니다. 나는 정말로 당신이 그렇게 훌륭하게 촉진하는 그룹에서 혼돈과 그 경계를 보고 경험함으로써 이익을 얻는다고 느낍니다. 올해로 3년째 참석하는 이유다. 경험 그룹 프로세스는 나에게 매우 가치가 있습니다. 나는 이미 그 주의 첫 번째 고객을 보았고 우리 사이의 '가장자리'에 더 명확하게 조정할 수 있었고 결과적으로 더 깊은 세션을 가졌다고 느낍니다. 감사합니다." V.J.

복잡성 이론이 어떻게 유용할 수 있는지에 대한 자세한 내용은 에서 읽어보십시오.

혼돈과 복잡성은 치료사로서의 우리 작업과 어떤 관련이 있습니까?

혼돈과 복잡성 이론은 시스템이 어떻게 진화하고 변화하는지에 대한 새로운 관점을 제공하는 최근에 개발된 분야입니다. 따라서 우리가 시스템의 관점에서 치료에 대해 더 많이 생각할수록 이러한 이론이 우리 작업에 더 많이 적용됩니다. 시스템으로서의 각 개인의 신체 정신-정신, 또는 치료 관계, 또는 내담자와 치료사 모두가 내재되어 있는 소셜 네트워크에 적용됩니다.
복잡한 시스템의 과정(은하에서 인간, 미생물에 이르기까지)은 안정된 평형과 진화하는 변화 사이, 확립된 구조와 새로운 과정 사이의 역동적인 긴장 속에서 작동하는 것으로 이해됩니다: 혼돈의 가장자리.

잘 알려진 아이디어는 지구 반대편에 허리케인을 일으키기 위해 기상 균형을 뒤집기 위해 날개를 퍼덕거리는 나비만 있으면 된다는 것입니다. 물론 그렇게 간단하지는 않지만 정신에도 유사한 역학이 작용하고 있습니다. 무의식적인 힘이 눈에 보이지 않게 축적되어 겉보기에 갑작스럽고 큰 외적 변화로 이어질 수 있습니다.

치료의 변화에 ​​대한 전통적인 '선형' 패러다임

그것은 크고 지속적인 변화를 일으키기 위해 내담자와 치료자 모두의 많은 일치된 노력이 필요하다고 일반적으로 가정되는 치료의 변화에 ​​전통적으로 접근하는 방식이 아닙니다. 우리가 가하는 노력과 힘이 클수록 변화도 더 커집니다. 이러한 뉴턴적 우주에서 우리는 시스템 구성에 주의를 기울이기보다 달성하고자 하는 것, 즉 통찰력, 지속적인 훈련 및 의식적인 선택에 초점을 맞춥니다. 여기에는 일반적으로 저항을 극복하는 것이 포함됩니다. 치료가 효과적이라는 바로 그 아이디어는 매우 선형적인 용어로 진행을 달성하는 것으로 정의됩니다. 즉, 내담자를 심리적 건강에 대한 아이디어에 더 가까이 나아가게 하고 종종 내담자가 변화 프로젝트를 완전히 뒤따를 것으로 예상됩니다.
이러한 사고방식 내에서 대부분의 치료는 무엇이 잘못되고 개선되어야 하는지에 대한 몇 가지 아이디어, 즉 의학에서 차용한 병리학 개념에 동의합니다. 따라서 우리는 '치료 계획'과 목표 지향적이고 증상 중심적인 치료가 필요합니다. 변화의 독점적인 '선형' 패러다임을 통해 작동하는 지시. 인본주의적 치료조차도 '선형' 의제(예: 자기 실현)를 암시할 수 있습니다. 우리가 구상하고 계획하고 실현하는 것으로 변화라는 아이디어는 꾸준한 발전의 산을 오르는 것과 같은 '선형성'을 기반으로 합니다.

모든 변화가 '선형'인 것은 아닙니다. 사실 '선형'은 예외입니다.

복잡성 이론은 현실의 대부분의 변화가 선형 아이디어(가상 추상화이며 기껏해야 유기 곡선을 근사하는 일련의 직선과 같은 근사치임)를 따르지 않는다는 것을 상기시킵니다. 실제로 많은 상호 의존적 변수와 피드백 루프는 시스템의 모든 부분에 영향을 미칩니다. 한편으로는 상황을 안정적으로 유지하고 다른 한편으로는 새로운 구조, '유인자' 및 통합을 추진합니다. 이것은 명백히 갑작스러운 파열과 새로운 가능성으로 이어질 수 있습니다.
이러한 종류의 동적 변화를 '비선형'이라고 합니다(효과가 발생하도록 하는 데 투입된 힘에 비례하지 않기 때문입니다). 그리고 이런 종류의 변화는 예측할 수 없고 통제할 수 없는 것이 짐승의 본성입니다.
따라서 의식적인 의도, 숙고 및 규율에 의존하기보다 변화는 항상 이미 나타나고 있고 항상 진행 중인 것으로 간주됩니다. 따라서 부정적인 것을 제거하거나 긍정적인 것을 만들기 위해 변화를 강요하기보다는 이미 일어나고 있는 일, 일어나고 싶은 일, 반대하는 일에 관심을 가질 수 있습니다. 이것은 게슈탈트의 역설적 이론과 일치합니다. "변화는 우리가 '있는 것'을 받아들일 때 발생합니다." 그런 다음 우리는 변화를 추구하고, 출현에 저항하고, '있는 것'에 맞서 싸우는 등 이미 갈등을 겪고 있다는 것을 출발점으로 삼습니다. 이러한 힘장은 항상 이미 존재하며 위험을 무릅쓰고 무시하거나 무시합니다.

비선형 전신력 및 경향의 스펙트럼

따라서 복잡성은 선형 및 비선형, 퇴행적 또는 진보적, 갑작스러운 또는 점진적, 압도적 또는 유기적, 혼돈적 또는 계획적 등 다양한 유형의 변화가 있다는 보다 포괄적이고 포용적인 개념을 제공하며 시스템적 변화가 다음과 같은 개념을 제공합니다. 바위나 당나귀를 언덕 위로 밀어올리는 대신 치료사가 용이하게 날개를 퍼덕거리기만 하면 될 것입니다.

확립된 상태와 새로운 과정 사이의 경계에는 혼돈의 가장자리가 있습니다. 여기에서는 사물이 복잡하고 유동적이며 전체 그림을 알 수 없고 결과를 예측할 수 없습니다. 예를 들어 연기나 흐르는 물의 난기류에 의해 형성되는 모양과 같이 가장 작은 환경에도 민감합니다. 변형. 치료 과정은 비슷하며, 우리가 순간순간 혼돈의 가장자리가 어디에 있는지 알아차릴 수 있는지 여부는 지각의 미묘함에 달려 있습니다.
우리가 의도적인 직선으로 잔잔한 호수를 가로질러 치료의 배를 인도한다고 상상하기보다는 복잡한 시스템에서 모든 종류의 동적 프로세스를 촉진하는 것은 급류 래프팅과 더 비슷합니다. 상황이 근본적으로 예측할 수 없다는 것입니다. 프로세스를 제어할 수 있다는 환상은 도움을 주는 직업에서 가장 큰 장애물 중 하나이며 복잡성은 이러한 충동을 원근법으로 보여줍니다.

안정성과 위험 - 혼돈의 가장자리에 있는 역설

전통 과학과 전통 요법은 혼돈의 가장자리에 있는 비옥한 지역에서 통제할 수 없을 정도로 견디고 작동하는 것이 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 그러나 복잡성 이론은 우리가 비선형 변화를 이해하고 참여적이고 예측할 수 없는 본성에 굴복하는 데 도움이 되는 도구를 제공합니다. 필연적으로 이것은 우리 자신의 안락한 영역과 치료사로서의 습관에 직면하게 됩니다. 안정성이나 변화에 대한 우리 자신의 편견, 위험을 감수하거나 회피하거나 수용하려는 경향이 있습니다. 이러한 종류의 탐구는 치료적 자발성과 창의성의 풍부한 분야를 엽니다. 우리는 변화를 위해 싸우거나 현상 유지에 반대하기보다는 이미 발생하고 있는 분야에서 발생하는 현상의 미묘한 메시지에 주의를 기울입니다.

왜 그것을 '역설적'이라고 부르는가?

우리가 순간순간의 자각에 자발적으로 체화된 감정적, 상상적, 정신적 과정을 더 많이 포함할수록 '위험'과 '안정성' 사이의 명확한 구분이 더욱 모호해지기 때문에, 우리는 이러한 명백한 양극이 각각을 공동 생성한다는 것을 깨닫습니다. 서로가 미묘하게 서로 바뀔 때까지 서로를 해체합니다. 혼돈의 가장자리에서 위험과 안정성은 서로를 의미합니다 ...

혼돈은 '체화'와 신체 정신 과정을 의미합니다

이 수준의 역설에서 치료 과정을 따르려면 내부적으로나 대인 관계에서나 신체 정신과 전신의 미세 세부 사항에 대한 관심, 그리고 똑같이 유동적이고 단단한 치료적 존재에 대한 관심이 필요합니다.그런 다음 우리는 치료적 관계에서 상호작용의 반사전 수준에서 애착과 작업 동맹은 실제로 변화하고 진동하는 복잡한 춤이라는 것을 인식합니다. 차별화된 화신과 혈육의 존재를 인지하고 추구합니다.

혼돈의 가장자리에서 함께 배우기

이 영역에서는 타이밍, 반응성 및 자발성이 중요합니다. 혼돈의 가장자리에서 치료에 대해 배우는 것은 비디오가 아니라 매뉴얼을 통해 발생할 수 없습니다. 그룹의 방에 나타나야 하고 참여해야 합니다. 치료적 위치에 있는 것처럼 중요한 좌뇌 반사는 일반적으로 이벤트 후에 발생합니다. 아마도 다음 이벤트를 준비하기 위해 ... 이 이벤트를 위해 우리는 이 요구 사항을 기능으로 전환할 것입니다. 마치 우리가 제어할 수 없는 것처럼 치료 과정에서 우리는 이번 주말에 커리큘럼을 설정할 수 없으며 그렇게 하지도 않을 것이며, 귀하는 자신과 그룹의 학습 과정을 전개하는 데 공동 책임자가 될 것입니다.
주말은 인간과 치료사로서 자신의 성장하는 가장자리에서 춤을 추고 자신의 독특한 치료 스타일을 심화하고 위험과 안정성의 역설에서 자신만의 방법을 찾을 수 있는 기회입니다.


비디오 보기: Baobablife - თავის ტვინის იშემია (유월 2022).


코멘트:

  1. Abramo

    실수를하는 것 같아요. 오후에 저에게 편지를 보내주세요.

  2. Abd Al Hakim

    그들을 보자!

  3. Bara

    미안하지만 제 생각에는 당신은 틀 렸습니다. 확실해. 나는 그것을 증명할 수 있습니다. 오후에 저에게 편지를 보내십시오.

  4. Beall

    I agree, very useful information

  5. Marwin

    국민 여러분, 몇 년 동안 일하면서 쌓인 봉급을 피할 수 없는 죽음으로부터 어떻게 구할 계획입니까?

  6. Brarisar

    당신은 추상적 인 생각을 가지고 있습니다



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