천재 뇌과학자 라마찬드란 박사는 아름다움의 본질을 이해하고자 하였다.
그가 제시한 아름다움의 여러가지 특성중에 인상적인 것이 있는데 
그것은 우연의 일치가 없어보이는 대상에게서 아름다움을 느낀다는 것이다.
뇌는 주변 자극에서 규칙을 찾고 그것을 해석하는 과정에서 어떤 즐거움이 발생하게 되는데
그 규칙을 우연의 일치로 밖에 생각할수 밖에 없는 상황을 싫어한다는 것이다. 
아마도 우연의 일치는 어떤 규칙을 어떻게든 이해해 보기 위한 마지막 수단이며, 
어떤 규칙을 우연의 일치로 해석했다는 것은 뇌 입장에서는 사실상 그 규칙에 대한 해석실패를 의미해서이지 않은가 한다.
라마찬드란 박사는 이런 우연의 일치로 해석해야 하는 예로 한 가운데 나무가 있는 풍경 그림을 들었다.
즉, 하필이면 한가운데 나무가 있는 풍경은 있음직 하지도 자연스럽지도 않아서
그의 직관에 따르면 이 그림을 해석하기 위해서 뇌는 우연의 일치라는 마지막 카드를 써야 하게 된다.
반면에 중앙을 약간 비켜서 나무가 있는 풍경 그림에는 그럴 필요가 없다.
비켜선 위치는 정 중앙 1점 위치 보다는 포괄적이기에
뇌는 그것을 자연스럽고 그럴수 있는 일반적인 상황으로 해석하면 되기 때문이다.

이 직관을 바탕으로 그럼 가장 자연스러운 가장 있음직하게 느낄 그 비켜선 자리가 어디인지를 간단한 수식으로 추측해 보았다.
우선 나무가 실제로 있을 위치를 가우시안 분포(또는 정규분포)의 '변형'형태로 가정하였다(그림 A 는 반쪽만 표시한 것임). 
가우시안 분포는 가장 보편적인 확률분포다. 동전을 무한대 (또는 특정횟수) 던졌을 때 앞면이 나온 횟수에 대한 확률분포정도로 이해할면 될듯하다.
그리고 가우시안 분포에 따라 실제로는 정중앙 위치에 나무가 있을 가능성이 가장 높다 (그림A).
다만, 정 중앙은 그 공간에 단 하나 밖에 없는 아주 특별한 위치다. 
반면, 정 중앙을 약간 빗겨간 위치는 정 중앙에 비해서는 덜 특별한 더 포괄적인 일반적인 위치다.
그림B는 그 위치의 일반적인 정도를 표시한 그림이다.
일반적인 정도를 정중앙값 1 (1점 밖에 없음)과 가장 모서리 값은 2(2점 있음)를 기준으로 그 사이에 들어갈수록 선형 증가하는 형태로 가정하였다.
정리하면 정중앙은 확률적으로는 가장 높은 위치지만, 일반성에서는 가장 떨어지는 위치인 반면
중앙을 적당히 빗겨간 위치는 확률적으로는 정중앙 보다는 비교적 낮은 위치지만, 일반성에서는 훨씬 높은 위치다.
그리고 지금 찾으려고 하는 위치는 확률과 일반성을 모두 고려한 가장 있음직한 자연스러운 위치이기 때문에, 
그런 자연성을 정량화 하기 위해서 A값에 B값을 단순 가중치 하였다. (그림 C)
즉, 지금의 비록 이런 단순한 접근이 아주 터무니 없는 것이 아니라면 자연성(그림 C)이 최대인 위치가 가장 자연스러운 있음직한 위치가 된다.
그리고 그 자연성이 최대인 위치에서 중앙까지 길이(X)와 
그 자연성이 최대인 위치에서에서 테두리까지 길이(Y)를 바탕으로 계산해 본 결과 Y 와 (X+X+Y)의 비는 약 1.617이었다.
그리고 이 값은 아름다움의 보편적인 기준이 되는 황금비인 1.618과 놀라울 만큼 유사하다!!!

위의 접근이 옳다면 우리가 황금비에서 아름다움을 느끼는 이유는
그것이 가장 자연스럽고 있음직하다고 생각하는 그래서 뇌가 가장 편하게 생각하는 비이기 때문이라는 설명이 가능하게 된다.