베일러의과대•튀빙겐대 연구진, 인공지능(AI) 구동 ‘심층시신경망’ 개발
베일러대 인공지능(AI) 센터, 예상치 못했던 시력의 일부 측면들도 드러나

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(AI타임스=양태경 기자) 최근 미국 휴스턴에 있는 ‘베일러의과대학’(Baylor College of Medicine)과 독일의 튀빙겐대학(University of Tübingen) 연구진이 인공지능(AI)으로 구동되는 ‘가상 심층시(視)신경망’을 개발했다고 지난 4일(현지시간) ‘네이처뉴로사이언스’(Nature Neuroscience) 저널에 발표한 가운데 시(視)신경학자들은 물론, 눈의 신비를 궁금해 하는 일반인들의 큰 관심을 끌고 있어 화제다.

우리는 눈을 뜨게 되면 세계에 대한 시각적 인식을 즉각적으로 제공받게 되고 그것은 매우 쉬워 보이지만 실제로는 광자가 망막에 부딪치는 것으로 시작해서 '보는 것'으로 끝나는 과정은 결코 간단치가 않다.

'보는 것'에서 뇌의 기본임무는 눈에 들어오는 빛으로부터 세상과 관련한 정보를 재구성하는 것이며 이 과정은 다소 복잡하기 때문에 ‘뉴런’(neurons)이라는 뇌의 신경세포도 복잡한 방식으로 이미지에 반응하게 된다.

이미지에 대한 신경세포들의 반응을 특성화하기 위한 실험적인 접근방식은 그간 많은 연구들에서 우리가 볼 수 있다고 믿는 가능한 이미지의 수가 무한하기 때문에 굉장히 도전적인 것으로 입증돼 왔다.

과거에는 우리가 꼭 보아야 할 것들을 ‘보는 것’에 관한 통찰력은 종종 뇌의 뉴런이 '좋아하는’ 자극에서 비롯됐으며 그것들을 발견하는 것은 과학자들의 직관과 상당 부분 운에 의존했던 것이 사실이다.

그러나 최근 ‘베일러의과대학’(Baylor College of Medicine)과 튀빙겐대학(University of Tübingen) 연구진은 이제 이러한 최적의 자극들을 발견하는 것을 가속화하기 위한 새로운 인공지능(AI) 계산모형을 개발해 눈길을 끈다.

연구진이 생물학적 뇌가 만들어내는 신경반응을 임의의 시각자극에 정확히 연결해 예측할 수 있는 인공지능(AI) 심층신경망을 구축했다는 것이다.

이러한 심층신경망은, 감각의 신경메커니즘을 해부하는 데 사용될 수 있는 생물학적 뉴런 집단의 '가상 아바타'로 여겨질 수 있으며 연구진은 특정한 뉴런들이 매우 강하게 반응하도록 하는 새로운 이미지를 합성함으로써 특정 이미지에 대한 감각 신경메커니즘을 증명해 냈다.

이번 연구논문의 수석저자이자 베일러대학 신경과학과 브라운재단 석좌교수인 안드레아스 톨리아스 박사는 "우리는 우리의 눈이 어떻게 보는지에 대해 이해하고 싶어 동물이 이미지를 볼 때 생성되는 신경활동을 예측하는 인공지능(AI) 신경망을 개발함으로써 이 연구에 접근했다”며 “만약 우리가 이런 시각 시스템의 아바타를 만들 수 있다면 우리는 그것에 대해 본질적으로 무제한의 실험을 할 수 있을 것”이라며 “우리는 인공지능(AI) 가상신경망 안에서 우리가 '인셉션 루프스'(inception loops)라고 명명한 방법으로 실험을 계속할 수 있을 것이다"라고 말했다.

또한 연구진은 인공지능(AI) 가상신경망을 통해 뉴런이 어떻게 반응하는지를 알아내기 위해 먼저 최근에 개발된 대규모 기능성 화상 현미경인 중시경(mesoscope)을 사용해 대량의 뇌 활동을 기록했다.

"우선 우리는 생쥐에게 약 5000개의 자연스러운 영상을 보여주면서 생쥐의 수천 개 뉴런들이 그 영상을 보고 있는 동안 어떤 신경활동을 보이는지 기록했다"며 "그리고 나서 우리는 이러한 영상들과 그에 상응하는 뇌 활동의 기록들을 이용해 실제 뉴런들이 시각자극에 어떻게 반응하는지를 흉내내기 위해 인공지능(AI) 심층신경망을 훈련시켰다"고 연구논문의 제1저자인 에드 거 워커 박사가 말했다.

또한 공동저자인 베일러대학 신경과학과 부교수 파비안 신즈 박사는 "생쥐의 뇌가 하는 것처럼 인공지능(AI) 신경망이 실제로 시각적 영상에 대한 신경반응 예측을 ‘학습’했는지를 테스트하기 위해 학습중에 보지 못했던 신경망 영상을 보여주었고 높은 정확도로 생물학적 신경반응을 예측하는 것을 확인했다"고 말했다.

이어 베일러대학 신경과학 인공지능(AI) 센터의 설립자이자 센터장이기도 한 톨리아스 박사는 "이러한 인공지능(AI) 신경망 네트워크들을 실험해 본 결과 우리가 예상하지 못했던 시력의 일부 측면들도 드러났다"며 "가령, 우리는 뇌의 신(新)피질에서 처리되는 초기단계의 일부 뉴런에 대한 최적의 자극은 흰색과 검은색으로 된 장기판이나 날카로운 모서리라는 것을 발견했다"고 밝혔다.

한편 연구논문 공동저자인 신즈 박사는 "우리는 매우 정확한 인공지능(AI) 신경망을 결합하고 그것에 대해 연산실험을 수행하고 생리학적 실험에서 결과적인 예측을 검증하는 이 프레임워크를 사용해 뉴런이 어떻게 뇌 전체의 정보를 나타내는지 조사할 수 있다고 생각한다”며 “이 작업은 결국 뇌의 복잡한 신경생리학적 과정이 어떻게 우리가 볼 수 있도록 하는지에 대해 더 잘 알게 해 줄 것이다"라고 말해 인공지능(AI) 심층신경망이 또 뇌의 어떤 신비를 풀어낼 지 앞으로의 연구에 기대가 모아진다.

【에이아이타임스 aitimes 에이아이타임즈】