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하버드大 "AI로 이미지 최적화해 원숭이 뉴런 자극할 수 있다"
등록일 : 2019-10-10 10:49 | 최종 승인 : 2019-10-10 10:49
김건우
뇌의 시각 시스템에는 유독 특정 이미지에 반응하는 뉴런이 있다(사진=123RF)

[메디컬리포트=김건우 기자] 하버드의과대학 연구진이 지난 50년간의 연구 결과 뇌의 시각 시스템에는 특정 이미지에 더 반응하는 뉴런이 있다고 밝혔다. 각 시각적 자극에 반응하는 특정한 뉴런이 있다는 내용의 이 연구는 과학 전문 학술지 셀저널에 발표되었다.

AI 접근법이 유리한 이유

이른바 뉴런 선호도를 측정하기 위한 비슷한 연구가 이전에도 실시되었지만, 이전 연구에서는 대부분 실제 이미지만 사용됐다. 연구진은 실제 세계를 촬영한 이미지를 간추려 실험을 진행했는데, 이 경우 연구진의 내재편향성이 은연중에 드러나게 된다. 연구진은 인식하지 못하는 사이에 자신이 보여주고 싶은 이미지만 사용하게 된다.

이전 연구와는 달리 하버드의과대학 블라바트닉연구소가 실시한 연구에서는 실험실에서 개발한 컴퓨터 프로그램이 사용됐다. 인공지능(AI)을 활용한 접근방식을 택한 것이다. AI를 활용하면 연구진의 내재편향성이 드러나지 않는다. AI가 원숭이에게서 수집한 신경 반응 데이터를 기반으로 자체 조정 이미지를 생성하기 때문이다.

연구진은 이 방법이 GAN, 즉, 생성적 적대 신경망이라고 설명했다.

실제 세계의 이미지를 사용하는 경우 연구진의 내재편향성이 은연중에 드러나게 된다(사진=123RF)

이 프로그램은 시각적 자극을 수신하고 그 내용을 자체적인 내부 추상으로 재생할 수 있는 신경망 알고리즘 네트워크다. 프로그램에 업로드된 샘플 이미지를 기반으로 자체적으로 무한한 추상 이미지를 만들 수 있다.

사이언스데일리 보도에 따르면, 연구진은 "이 알고리즘은 세상에 존재하지 않는 것을 만들어낼 수 있는 도구로 뉴런이 선호하는 이미지를 처음부터 새로 만들어낼 수 있다는 점이 가장 큰 장점"이라고 말했다.

'XDREAM'이라고 불리는 이 알고리즘은 새로운 합성 이미지를 진화시키기 위해 뉴런의 발화율을 활용한다. 알고리즘은 처음에 40개 이미지를 무작위로 생성했고 영장류에게 제시했다. 그런 다음 뉴런의 활동성이 가장 높은 이미지 10개를 간추렸다. 이미지들은 유전자 알고리즘을 통과하며 30개의 유사한 이미지로 재조합됐다. 이 과정이 1~3시간 동안 되풀이됐고, 원숭이는 250여 차례 이미지를 보았다. 연구진은 사람이나 장소 등 일반적이고 자연스러운 이미지를 제어 그룹으로 설정했다.

 

원숭이 연구 결과

연구진은 짧은 꼬리 원숭이 6마리를 대상으로 실험을 진행했다. 원숭이의 귀 뒤에 있는 측두엽 부분에 미세한 전극 배열을 이식하고 뉴런이 자극받으면 그 활동을 기록했다. 이미지는 100밀리초 간격으로 표시됐다. 처음 이미지는 마치 노이즈나 그레이 스케일로 표현된 임의의 직물 패턴처럼 보였지만 점진적으로 원숭이가 인식할 수 있는 먹이 상자 등의 이미지로 변형됐다.

연구진은 짧은 꼬리 원숭이 6마리를 대상으로 실험을 진행했다(사진=123RF)

한 원숭이의 뉴런은 목에 붉은 반점이 있는 원숭이의 몸 이미지를 계속해서 생성했다. 나중에 알고 보니 이 원숭이는 빨간색 목걸이를 한 다른 원숭이 옆에 앉아 있었다. 또 다른 원숭이는 작은 사각형과 검은색 사각형 이미지를 생성했는데, 이는 원숭이들이 먹는 먹이와 과일의 형태였다.

연구에 참여한 마가렛 리빙스턴 박사는 "별도의 실험을 여러 차례 진행했는데, 결과가 모두 일관됐다. 특정 뉴런이 동일하지 않은 이미지를 진화시켰을 가능성도 있지만, 이미지는 상당히 유사했다"고 말했다.

 

향후 연구 목표 

연구진은 "원숭이의 두뇌가 주변을 둘러싼 환경과 그 안에 속한 특징을 배우고 인식하고 예측할 수는 없지만, 생태학적으로 중요한 정보를 인코딩하는 방식으로 움직인다. 환경에 적응하는 것이다"라고 말했다.

연구진의 다음 목표는 촉각, 청각 등과 관련된 특정 뉴런이 있는지 확인하는 것, 그리고 더 나아가서는 인간의 뇌를 대상으로 같은 실험을 진행하는 것이다. 이에 따라 AI가 인간 뇌의 작동 방식을 알 수 있다.

[메디컬리포트=김건우 기자]
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