왜 혁신가들, 건축가들, 그리고 직장들이 "카오스의 가장자리"에서 작동해야 하는가 건설자와 기업가는 가정이 도전되고 정보가 불완전하며 결과가 본질적으로 예측할 수없는 환경에서 번성합니다. 이것은 ‘카오스의 가장자리’라고 불리는 상태입니다. 개발자들은 기본적으로 불확실성 상태에서 작동합니다.진전은 현실이 뒤로 물러날 때 그들의 가정이 얼마나 빨리 수정될 수 있는지에 달려 있습니다. 뇌는 반대의 방식으로 반응한다. At the "edge of chaos," losing sight of the right answer and embracing uncertainty becomes a valuable resource. This is where new products are conceived, flawed strategies are corrected, and teams adapt faster than market changes. It's a state where known management techniques fail.  For innovators and workplaces alike, the "edge of chaos" is not a dangerous state, but rather a necessary condition for meaningful progress. 이 영역 밖에서 조직은 단순히 기존 구조를 최적화하여 부드러워지거나, 기능이 불안정해질 정도로 불안정해진다. 우리는 우리가 위기를 살아남았고 정상으로 돌아 왔다고 생각합니다.사실, 리드링은 이전에 일어납니다 - 익숙한 모델이 실패하고 감정이 높아지고 시스템이 아직 안정되지 않았을 때.위기는 우리가 회복하기 때문에 우리를 다시 회복하지 않습니다 - 그들은 잠시 동안 회복이 불가능하기 때문에 우리를 다시 회복합니다. Many people on this platform have likely felt this: 기계가 예측을 점령함에 따라 인간의 두뇌가 예측 실패에 어떻게 적응하는지를 파악하는 것이 더 중요해지며, 혼돈의 가장자리를 생산적으로 만드는 것은 혼란 자체가 아니라 제어가  때 나타나는 특정 유형의 변동성입니다. 이러한 변화를 이해하기 위해서는, 우리는 talk about randomness. How Randomness Emerges In The Brain (뇌에서 우연이 어떻게 나타나는가) Let’s be clear: the brain values familiar patterns over actual truth. It wants to process everything through what it already knows, prioritizing efficiency over accuracy. This is the essence of predictive coding. Randomness in the brain is often described as “fuel for creativity,” but it does not arise from disorder. It appears when predictive coding—the brain’s mechanism for minimizing surprise—reaches its functional limits. Predictive Coding and the Threshold of Breakdown에 대한 정보 정상적인 조건에서 이 메커니즘은 변수를 끊임없이 억제합니다. 들어오는 신호는 기존 범주로 묶여 있고, 편차는 소음으로 거부됩니다. 오류가 용납될 수 있는 한, 뇌는 그들을 무시하고 스크립트에 붙어 있습니다. 따라서, 무작위는 혼란의 제품이 아닙니다. 새로운 것, 모순, 또는 감정적 인 강도 밀어 비일치가 중요한 한계를 넘을 때, 오래된 모델은 더 이상 불일치를 흡수 할 수 없습니다.이 시스템은 복잡한 시스템 이론에서 혼란의 가장자리로 알려진 전환 상태에 들어갑니다.여기에 신경 역학은 강화 (오래된 패턴을 보호)에서 탐구 (새로운 패턴을 찾는)로 전환하여 새로운 구성이 광기로 분해되지 않고 출현 할 수 있습니다. 조절된 우연성 여기서 발생하는 우연성은 제한적이지 않고 무의식적입니다.생물학적 한계와 네트워크 아키텍처가 그것을 형성합니다.신경 시스템은 온화한 소음으로 최적화적으로 작동합니다 : 너무 적은 것은 정체로 이어집니다; 너무 많은 것은 혼돈으로 이어집니다.이 좁은 창 안에서 스토카스틱 변동은 시스템이 대체 상태를 탐구 할 수 있습니다. : 초기 조건에 매우 민감한 결정적인 역학. This is not true randomness, but pseudo-randomness 뇌에서 그것은 다음과 같이 나타납니다 : 
 
 
 
 지배적 예측 루프가 일시적으로 약화 일반적으로 개별 네트워크가 더 많이 상호 작용합니다. Representational space samples more broadly 이들은 창의성, 학습 및 적응적 재구조를 가능하게합니다. Introspection and Buddhist Practice as Biological Interventions 신경 과학과 불교는 오늘날 얽혀있다.학자들은 히말라야로 여행; it's cutting-edge research. 관찰적 관행은 예측적 지배에 대한 의도적 개입으로 이해될 수 있습니다.위에서 아래로 해석을 강화하는 대신에, 내부 관찰은 감각적 입력의 초기 단계의 라벨링을 약화시킵니다.감각은 즉각적인 위협, 소음 또는 유용성으로 분류되지 않고 기록됩니다. This effectively interrupts the predictive pipeline before rigid interpretations take hold. From a computational perspective, this reduces the precision of priors and allows prediction error to persist. From a phenomenological perspective, it shifts the practitioner from participant to observer—loosening ego-centered narratives and defensive feedback loops. Tibetan contemplative traditions describe this not as chaos, but as stability without grasp.Neuroscientifically, it corresponds to a controlled entry into the edge-of-chaos regime.타이베트의 관찰적 전통은 이것을 혼돈으로 묘사하지 않고, 잡지 않고 안정성으로 묘사합니다. Introspection as Biological Intervention 내면 검사는 인지 보충제가 아니라 재분배 전략입니다. 그것은 그것을 자유롭게하는만큼 능력을 추가하지 않습니다.우리가 통제에 대한 뇌의 견고한 잡기를 풀 때, 대사 자원 - 혈류와주의 - 마침내 재구성 할 수있어 시스템이 배울 수있는 필요한 공간을 만듭니다. Tibetan insight meditation channels this pseudo-randomness into the Aha moments The Mechanics of the "Aha!"Moment에 대한 리뷰 보기 “아하!”의 순간은 일시적인 사건이다.인트로 탐구하는 동안, 단단한 예측 루프가 풀리고 DMN의 지배력이 낮아지고, 뇌를 혼돈의 가장자리에 밀어 넣는다.이 짧은 창에서, 제한되지 않은 연관성들이 충돌한다. “아하!”는 존재하는 모델이 일시적으로 통제력을 잃어버리기 때문에, 이 가짜 우연성이 결정화되는 순간이다. Evidence from Neural Dynamics Neuroimaging 연구는 지속적으로 경험이 풍부한 명상가들이 기본 모드 네트워크 (DMN)에서 활동의 지배력을 감소시키고 마음의 움직임과 자기 참조 정보 처리의 약화를 동반한다는 것을 보여줍니다. 이것은 네트워크의 재조직을 반영하고 단순히 활동의 중단이 아닙니다. 일부 명상 상태에서 dhyana ( 명상 흡수)를 포함하여 낮은 주파수 진동 패턴의 변화가 관찰되었으며 신경 유연성을 증가시키고 지역 간 통합을 변화시킵니다. 이러한 특성은 중요한 지점 근처에서 작동하는 시스템과 일치합니다.이 의미에서 명상은 침묵에 관한 것이 아닙니다. 전반적인 원칙은 철저하고 세 번째 사람 관찰자의 관점을 채택하는 것입니다. The Mechanics of Insight에 대한 리뷰 보기 통찰력은 순간이 아니라 재구성이다. 그것은 “아하” 이후에 시작되며, 표면에 나타난 변수가 통합되기보다는 폐기될 때이다. 예측적 지배가 약해지면서 뇌는 새로운 구성을 안정시킵니다. 노력의 역설: The Paradox of Effort Why "Trying Hard" Can Hinder Insight.  Why does working hard often hinder insight? From the perspective of predictive coding, effort functions as error suppression. Increased concentration strengthens executive control, and the brain becomes more reliant on existing models.  The message, though implicit, is clear: "Find the answer using methods that have already worked."  Effort reinforces old maps. Insight requires new maps.  As long as control is dominant, deviations are filtered out as noise. As long as management prioritizes stability, unexpected events don't last long enough to teach anything new. 신경 "음소 취소" 문제 당신의 두뇌의 예측 기계를 고급 소음 취소 헤드폰으로 생각하십시오.그의 작업은 당신이 집중할 수 있도록 세계의 혼란스럽고 무작위 신호를 차단하는 것입니다. 관리/실력: 소음 취소를 100 %로 변환합니다. 침묵. 효율성. 정체성. 혼돈의 가장자리: 이것은 소음 취소를 끄는 것을 요구합니다. 진정한 무작위성은 지배적 인 네트워크가 움직임을 완화시킬 때에만 들어갑니다. 이것이 아이디어가 샤워에서 또는 산책 중에 나오는 이유입니다 - 보드룸이 아닙니다. "관리자" (PFC)는 휴식을 취하여 원시, 스토카스틱 데이터가 마침내 표면을 깨뜨릴 수 있도록했습니다. 한 신부가 한 번 말했다: “당신 주변의 소리를 듣고, 좋은 소리인지 나쁜 소리인지 결정하지 않고 그 소리를 주목하십시오. 
 
 Freepik에 의한 이미지 묘사. Freepik에 의한 이미지 묘사. Freepik에 의한 이미지 묘사.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Read My Stories

이 오디오는 이야기의 원래 언어로 제작되었습니다!

The Brain at the Edge of Chaos.When Predictive Coding Fails 그리고 Randomness Enters에 해당되는 글 1건

About Author

코멘트

태그 걸기

이 기사는 다음에서 발표되었습니다.

Related Stories

Crypto Growth: 효과적인 사용자 페르소나 만들기

포럼에서 피드까지: 소셜 미디어 알고리즘이 디지털 상호작용을 형성하는 방식

사용자 중심의 암호화 제품 만들기: 고객 피드백의 중요성

작업 흐름을 10배 향상하는 방법: 17가지 필수 앱

Crypto Growth: 효과적인 사용자 페르소나 만들기

포럼에서 피드까지: 소셜 미디어 알고리즘이 디지털 상호작용을 형성하는 방식

사용자 중심의 암호화 제품 만들기: 고객 피드백의 중요성

작업 흐름을 10배 향상하는 방법: 17가지 필수 앱

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps