복류 모델: VSA와 물리 다이내믹스에 의한 자율 지능의 기반 설계

이전에 화제가 되었던 복류 모델에 대해, 아직 정리가 다 되지 않았지만 너무 공백이 생기는 것도 싫어서 중간 단계의 상태로 올려둡니다. 설명이 생략되어 있는 데다 설계로서도 어중간한 상태라 읽기에 고통스러울지도 모릅니다. AI에게 읽게 하여 해석·요약시키는 등 마음대로 하시기 바랍니다.

참고로 기사는 적당히 정리한 자료를 던져서 Gemini 3.1 Pro에게 쓰게 했습니다.

본 기사는 FC2 블로그에도 게시되었습니다.

복류 모델의 설계 사상을 최신 검토 결과에 기반하여 다시 정리했습니다. 초기 구상에서 한 걸음 더 나아가, LLM에 대한 의존이나 추상적인 표현을 배제하고, 「VSA 벡터·노드·클러스터·야(野)」의 4층 구조에 의한 매우 심플한 물리 모델로 재구성하고 있습니다.

1. 4층의 계층 관리와 「압(Pressure)」에 의한 구동

본 모델은 이하의 4단계 계층으로 관리됩니다. 각 계층에는 「압(Pressure)」이라는 개념이 존재하며, 이것이 시스템의 유동성을 만들어내는 동력원이 됩니다.

- VSA 벡터: 의미의 최소 단위.
- 노드: 벡터를 담는 그릇. 양방향 접속을 허용하는 유향 그래프 (Directed Graph) 공간을 형성합니다.
- 클러스터 (Cluster): 의미가 가까운 벡터를 가진 노드가 자연스럽게 모인 집단.
...

「압」이 가져오는 자율적인 거동:

- 노드의 압: 높아지면 벡터를 스스로 방출하여 주위에 뿌립니다 (개방).
- 클러스터의 압: 높아지면 노드를 밖으로 내보내 주위에 뿌리려 합니다 (개방). 또한, 클러스터의 압이 높은 영역에서는 노드 간의 연결 용이성 (발화하기 쉬움)이 향상되어, 순식간에 정상파 (Standing Wave)가 형성됩니다.
- 야(野)의 압: 높아지면 다른 영역에서 빈 노드가 발생했을 때 그것을 흡수하여 자신의 영역을 확대하려고 합니다.

2. 노드의 물리적 특성과 「아크 방전 (Arc Discharge)」 모델

노드는 고정된 좌표를 가지지 않습니다. 그 위치 자체가 클러스터 형성이라는 「의미」를 가지며, 항상 동적으로 변화합니다. 그 거동은 매우 물리적입니다.

- 접속의 메커니즘: 이미지는 「아크 방전의 단자가 붙은 구체」입니다. 발화할 때마다 단자가 늘어나 타인과 연결되고, 발화하지 않고 있으면 단자가 가라앉아 접속이 상실되어 갑니다.
- 일방향성과 양방향성: 기본은 다이오드 (Diode)와 같은 일방향 신호이지만, 2개의 접속을 이용함으로써 상황에 따른 양방향 통신도 성립합니다.
- 빈 노드의 순환: 연결이 상실된 노드는 보유하고 있던 벡터를 주위에 개방하여 「빈 상태」가 됩니다. 빈 노드가 된 노드는 다시 압이 높은 클러스터 영역으로 끌려와 재사용됩니다.

3. 지능의 본질: 기억·예측·연상·비교

노드 간에 이루어지는 신호의 주고받음이 목표로 하는 것은 고도의 계산이 아니라, 이하의 4가지 근원적인 기능입니다.

- 기억과 예측: 현재의 입력과 과거의 기억을 비교함으로써, 미래의 예측이나 과거의 추측을 내재적으로 수행합니다.
- 연상과 비교: 벡터의 누출(Leak)이나 홉(Hop)마다의 감쇠를 동반하며 신호가 전파됨으로써, 의미적인 연상과 패턴의 비교가 물리적으로 실행됩니다.

접속 수에는 상한을 두지 않지만, 늘어나기 어려워지는 함수를 적용함으로써 끝없는 비대화를 억제하면서도 중요한 접속이 자연스럽게 강화되는 메커니즘을 채택합니다.

4. 신진대사: 클러스터의 초신성 폭발

시스템이 대규모화되어도 건전성을 유지하기 위해, 클러스터 내부에는 「신진대사」 메커니즘이 내장되어 있습니다.

클러스터 중심 부근에서 발화 빈도가 극한에 달한 노드는 이른바 **「초신성 폭발」**을 일으킬 확률이 높아집니다. 주위에 벡터를 뿌리면서 스스로는 빈 노드가 되어 이탈하고, 그곳으로 에지 (Edge, 외주)에 있던 노드가 가라앉음으로써 클러스터는 항상 고정되지 않고 계속해서 갱신됩니다.

5. 하드웨어: 헤테로지니어스 컴퓨팅 (Heterogeneous Computing)

이 물리 모델의 구현에는 논리 제어와 고속 연산을 분리한 헤테로지니어스 구성을 채택합니다.

- FPGA (Tang Nano 9K/20K): 고속 VSA 연산이나 신호 전파를 물리층에 가까운 부분에서 처리합니다.
- CPU/GPU/NPU (Raspberry Pi 4 / Orange Pi 5): 노드의 좌표 계산, 재배치 판단, 파라미터 관리 등 FPGA가 취약한 논리적·동적 제어를 담당합니다.

6. 신호의 전파 다이내믹스: 감쇠와 리크 (Leak)

복류 모델에서의 「사고」는 정적인 데이터 검색이 아니라, 그래프 공간을 달리는 신호의 다이내믹스 그 자체입니다. 신호가 노드를 통과할 때의 거동 또한 매우 물리적인 제약을 갖도록 하고 있습니다.

• 홉(Hop)에 의한 감쇠: 신호는 노드를 하나 경유할(1홉) 때마다 에너지가 약해집니다. 이를 통해 무한히 루프하며 폭주하는 것을 방지하고, 정보의 신선도(Freshness)를 물리적으로 정의합니다.
• 벡터의 누출(Leak): 노드가 발화할 때, 보유하고 있는 VSA 벡터가 주변으로 미량 「누출」됩니다. 이 누출이 직접 연결되지 않은 인접 노드로의 「연상(Association)」이나, 미답 영역으로의 탐색을 유발하는 트리거가 됩니다.
• 역할의 종언과 소멸: 신호는 영원히 공간을 방황하는 것이 아니라, 어느 정도의 「역할(처리)」을 수행한 단계에서 소멸해야 합니다. 이 「신호의 수명」 설계가 시스템 전체의 열역학적인 안정에 기여합니다.

7. 「야(野)」의 분리와 처리의 지향성

전체가 심리스(Seamless)하게 연결되는 것이 아니라, 의도적으로 「야(野)」라는 고정된 용기(Container)를 마련함으로써 처리에 지향성을 부여하고 있습니다.

- 영역의 독립성: 서로 다른 야(예를 들어 시각을 담당하는 영역과 논리를 담당하는 영역 등) 사이에서는 원칙적으로 직접적인 상호작용을 하지 않습니다.
- 「흐름」의 사전 정의: 기대하는 처리 순서에 따라, 미리 영역 간의 패스(Path, 흐름)만을 설계해 둡니다. 이를 통해 카오스적인 확산을 방지하면서, 자율적인 자기 조직화(Self-organization)가 「의미 있는 방향」으로 향하도록 가이드합니다.
- 리소스 쟁탈: 야의 압력이 높으면, 다른 영역에서 생성된 빈 노드를 자신의 영역으로 끌어들여 기능을 확장하려고 합니다. 이러한 영역 간의 「영토 분쟁」이 동적인 기능 분화를 실현합니다.

8. 기억·예측·연상·비교의 통합

노드 간의 신호 교환에서 기대하는 것은 기호론적인 연산이 아니라 「물리적인 대조」입니다.

과거의 패턴(기억)과 현재의 입력 신호를 물리적으로 맞춤으로써, 「미래의 예측」이나 「과거의 추측」이 동시에 이루어집니다. 고압의 클러스터(Cluster) 영역에서는 신호의 전파 속도가 올라가며, 순식간에 정상파(Standing wave, 일관된 의미의 덩어리)가 만들어집니다. 이 정상파가 시스템에게 있어 「확신」이나 「판단」의 지표가 됩니다.

9. 클러스터의 라이프사이클과 「신진대사」의 전모

마지막으로, 시스템이 정체(고착화)되지 않기 위한 중요한 기제는 클러스터 내의 신진대사입니다.

1. 침강: 클러스터의 외곽(Edge)에 위치한 노드는 발화를 반복하는 동안 「결합력」을 높여, 서서히 클러스터의 중심부로 침강해 들어갑니다.
2. 초신성 폭발: 중심부에서 발화 빈도가 극한에 달한 노드는 과부하로 인해 「죽음」을 맞이합니다. 이때 보유하고 있던 벡터를 주변에 강력하게 뿌리며(폭발), 자신은 빈 노드가 되어 이탈합니다.
3. 승화와 재이용: 방출된 벡터는 인접한 노드에 흡수되어, 추상화된 기억으로서 계승됩니다. 빈 노드가 된 노드는 다시 압력이 높은 영역으로 이동하여 새로운 역할을 부여받습니다.

이 사이클을 통해 시스템은 대규모화되더라도 클러스터가 굳어지지 않고, 항상 신선도 높은 「사고」를 계속 유지할 수 있습니다.

이번 재구성을 통해, 복류 모델은 더욱 「생명체」에 가까운, 자율적인 물리 시스템으로서의 순도를 높였습니다. 현재는 신호의 감쇠율이나, 역할을 마친 신호가 소멸하는 타이밍과 같은 세밀한 파라미터(Parameter) 책정, 그리고 각 거동을 정의하는 함수의 선정 작업을 진행하고 있습니다.

맺음말: 구현을 향한 결의와 「디지털 펫」으로서의 전망

Tang Nano와 Raspberry Pi(또는 Orange Pi 5)를 이용한 헤테로지니어스(Heterogeneous) 구성으로, 이 「디지털상의 생명 현상」을 물리적으로 구현할 준비는 마쳤습니다. 현재는 신호의 감쇠율이나 연결 증가의 함수 형태와 같이, 생명의 「점성」을 결정하는 미세한 파라미터 조정에 주력하고 있습니다.

그리고 이 구상이 성공적으로 작동하게 된다면, 시스템 전체를 패키지화하여 공개하고 싶습니다. 누구나 파라미터를 조정할 수 있고, 그리 비싸지 않은 하드웨어 구성 속에서 소규모 네트워크를 **「디지털 펫(Digital Pet)」**처럼 키울 수 있는 환경을 만드는 것. 매일의 미세한 변화를 관찰하고, 때로는 예기치 못한 거동(개성)에 다가가며, 사회 속에서 각자가 자유롭게 즐기고 자율적으로 성장해 나가는 에코시스템(Ecosystem)을 만들어내는 것이 하나의 목표입니다.

※ 본 기사에 기재된 「복류 모델」의 구상 및 아키텍처 설계는 NYSL Version 0.9982를 바탕으로 공개합니다. 어떻게 활용하시든, 귀하의 연구나 개발 등에 자유롭게 사용하셔도 무방합니다.