생성 AI의 급격한 발전은 모호한 알고리즘이 아닌 명확하게 정의된 생성 원리에 기인한다. 이러한 원리에 기반한 구체적인 구현은 다양한 응용 분야에서 그 효과를 입증했다. 본 논문은 이러한 생성 원리 중 뇌에서도 작동하고 인지 신경과학과 관련될 수 있는 원리를 면밀히 조사할 필요성을 제안한다. 또한, 머신러닝 연구는 신경 정보 처리 시스템에 대한 다양한 흥미로운 특징을 제시했으며, 본 논문에서는 세계 모델링의 단점, 사고 과정의 생성, 주의, 신경 스케일링 법칙, 양자화 등 다섯 가지 사례를 통해 신경과학이 머신러닝 연구로부터 배울 수 있는 점을 논의한다.
