문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 뉴런 (문단 편집) == 성장 == 임신 5주부터 분당 25만 개씩 뉴런이 생성되며 일반적인 성인보다 더 많은 수의 뉴런을 가질 수도 있다. 그러나 이런 과다 생성된 뉴런들은 임신 8개월경 뇌가 거의 완성될 때부터 세포사멸로 자연스럽게 제거된다. 일반적으로 태내에서 생성된 뉴런은 '''1000억 개 이상'''으로, 태어난 뒤로부터는 더 이상 늘어나지 않는다. 살아가면서 점점 줄어들지만 애초에 수가 워낙 많아서 100살이 넘게 살아도 1~2% 밖에 줄어들지 않는 수준이라고 한다.[* 최근 연구결과에 따르면, 태어난 이후에도 일부 미 분화된 [[줄기 세포]]들이 새 뉴런으로 분화하긴 하지만 줄어드는 속도보다 훨씬 느려서 별 의미없다고 한다.] 다만 이 때문에 충격이나 질병으로 뉴런이 손상되게 되면, 회복이 상당히 어렵다. [[파일:Human brain development.jpg]] 자극이 많이 들어오거나 장기[[기억]]을 저장할 때 뉴런끼리 회로 구성을 위해서 필요한 부분에 [[시냅스]]가 늘어난다. 접시에다 놓고 가만히 둬도 자기 혼자 줄기를 뻗을 정도. 따라서 학습과 성장을 하면서 뉴런 수는 크게 변하지 않지만 시냅스 수가 늘어난다. 하지만 대부분 시냅스들은 쓸모 없는 부분에 연결이 되어 있기 때문에, 시냅스가 많을수록 좋다는 일반적인 생각과 달리 숙달된 신경망은 시냅스가 적은 편이다. 이는 불필요한 시냅스 연결 부위를 제거하고 중요한 시냅스 연결 부위는 강화[* 주요 신경회로에 시냅스가 추가되거나 이미 생성된 시냅스를 강화하기 위해 말이집([[미엘린]])이 추가되어 자극 전송속도를 빠르게 하는 과정 등이 있다.]되는 연결망 최적화 때문이라고 한다.[* 현재 컴퓨터로 시뮬레이션 되는 뉴런 모사에서 가장 어려운 부분이 바로 이 부분으로 일반적인 컴퓨터의 트렌지스터는 서로 동등하게 연결되어 있고 연결된 수도 적지만 뉴런은 각각 수천 개의 시냅스를 가지고 있는 데다가 뉴런마다 강하게 연결되거나 약하게 연결되는 등 차이가 있기 때문이다. 컴퓨터로 시뮬레이션을 진행하는 경우 STDP(Spike Timing Dependent Plasticity, 스파이크 타이밍 종속 가소성), 경사 하강법 등의 방법을 이용해 시냅스의 연결에 대한 가중치를 최적화 하는데, STDP를 이용한 방법이 뉴로모픽 컴퓨팅에 더 가까운 방향이라고 평가받고 있다.] 일반적으로 시냅스는 5 ~ 7살 등 유아기에 급속도로 발달되며, 청소년기에 불필요한 시냅스가 제거되는 최적화를 거치게 된다. 이 때문에 성장기 시절에는 학습은 빠르지만 숙달되기 힘들고 중장년기엔 기존의 숙달된 행동, 연산 등은 빠르지만 학습능력이 떨어지는 이유로 보고 있다. 다만 소수의 사람들은 불필요한 시냅스가 제거되지 않고 성인이 되어서도 여전히 남아있는 경우가 있다.[* 그래서 이 사라지지 않는 시냅스들을 '제거'가 아닌 가지런히 '정리'하는 연구와 기술이 발달되었다. 가장 좋은 예시가 마인드맵. 실제로 정리되지 않은 시냅스들은 방대한 정보들을 받아들이게 되고 인지부조화가 쉽게 오게 되지만 많은 시냅스들이라도 정리가 된다면 반대로 어마어마한 정보를 제때 맞춰 쓸 수 있다는 장점이 생긴다.]저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기