[ 위즈덤 네이처 ]뇌의 선천적 수량 비교 원리

September 29, 2023September 29, 2023 wisdomagorauae

[위즈덤 아고라 / 전서윤 기자]우리의 뇌가 본능적으로 할 수 있는 것들에는 무엇이 있을까? 동물들은 태어나자마자 본능적으로 어미의 젖을 찾고 아기들은 본능적으로 배고플 때, 불편할 때 운다. 사물들의 수량을 비교하는 것을 생존에 필수적이고 이는 동물 그룹 간 다툼, 사냥, 먹이 수집 등 다양한 상황 속에서 나타난다. 태어날 때 우리의 뇌가 0으로 존재하지 않는다면 우리 뇌가 또 본능적으로 알고 있는 것에는 무엇이 있을까?

그동안 학습을 하지 않은 어린 개체들의 행동을 관찰해 수량 비교 능력이 두뇌의 선천적 기능이라는 가능성이 제기됐지만, 이러한 능력이 학습 없이 발생하는 원리에 대해 설명하지 못했다.

그동안 학습을 하지 않은 어린 개체들의 행동을 관찰해 수량 비교 능력이 선천적 기증이라는 의견이 제기가 되었었지만 이를 증명해내지는 못하였다. 하지만 카이스트 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀은 여러 실험을 통해 두뇌에서 발견되는 선천적 수량 비교능력이 자발적으로 생성되는 원리를 설명했다. 아이가 태어날 때부터 배우지도 않고 두 물건의 양을 비교하고 어떤 것이 크고 작은 것을 구별할 줄 안다는 것뿐만 아니라 더하기 빼기와 같은 기본적 계산 능력을 가지고 있다는 것이다.

연구팀은 두뇌를 묘사한 인공신경망 모델을 이용해 이를 증명해 냈다. 인공신경망 모델은 뉴런, 즉, 신경계의 기본단위를 모델링한 것이다. 인공신경망 속 노드에서는 여러 부위에서 오는 신호를 받아들이고 다른 신호를 내보낸다. 이는 실제 뉴런이 작용하는 법과 비슷한 것이다. 연구팀은 연구를 통해 뇌 세포 중 다양한 비율 혹은 차이를 가지는 시각적 수량 정보가 주어졌을 때 이에 대해 반응하는 세포가 있다는 것을 발견했고 이는 실제 동물들에게서 관찰되는 신경 활동 특성과 닮아있었음을 발견했다. 또한 연구팀은 이를 이용하여 동물의 수량 비교 행동특성을 상당히 비슷하게 재현할 수 있다 밝혔다.

연구팀은 완전히 훈련되지 않은 신경회로에서 수량 비교를 위한 조정이 자발적으로 발생할 수 있다고 예상했고 이러한 실험을 통해 이를 증명해 내었다. 검은 점과 하얀 점이 마구잡이로 섞인 스크린을 준비하여 한쪽에는 검은색과 하얀색 점 다른 비율로 섞인 7개의 세트를, 또 다른 쪽에는 검은 점과 하얀 점의 숫자 차이가 순차적으로 늘어나는 세트를 준비하였다 학습되지 않은 모델 신경망에 이러한 방식으로 검은색 점과 흰색 점의 수량을 섞은 화면을 보여주고 두 점의 수량 차이를 비교하도록 하였고, 그 결과 물건을 더하고 빼는 기능을 하는 뉴런이 신경세포 중 가장 먼저 자극이 되었다. 또, 이 뉴런을 통해 모델 신경망은 검은색 점들과 흰색 점들의 개수 차이를 계산하기도 하였고 또 빼기를 활용해 점들의 크고 작기를 구분하는 기능 또한 발생한다는 것을 밝혀냈다.

이는, 시각적 수량 비교가 아무것도 학습되지 않은 두뇌에 자발적으로 나타날 수 있다는 원시적인 유형의 기능임을 증명해 낸 것이다. 또한 이러한 신경 활동은 실제 동물실험 등에서 지금까지 보고된 수량 비교 행동 특성과 높은 유사성을 나타났고 이를 기능하는 신경활동 특성을 상당 부분 재현할 수 있었다. 연구팀은 인공신경망 실험에서 확인한 수량 비교 기능 신경세포 회로 구조가 발생하는 원리를 계산신경과학적 모델로도 설명하고 재차 검증했다.

더불어, 연구팀은 막전위, 단백질, 뇌파, 국소해부학적 구조, 학습 및 기억의 생물학적인 특징을 다양한 시공간적인 단위로 포착하는 데에 활용되는 계산신경과학적 모델을 통해 수량을 비교하는 신경세포 회로 구조가 발생하는 원리를 검증하였다. 신경 활동이 단순히 증가하거나 감소하는 과정이 결합해 특정 값을 선택할 수 있다는 점을 확인했다. 신경 활동이 증가하거나 감소할 때 관찰되는 출력의 변화가 입력의 변화에 입력하지 않을 때에 따라 수량 비율 또는 차이를 인지하는 신경세포로 분화될 수 있다는 점도 확인했다.

인공신경망의 장점으로는 데이터의 양과 함수의 계산량이 무관하며 데이터 값에 제한이 없다는 것이다. 반면에 인공신경망은 종종 수치를 구하는데 오랜 시간소요되고 또 값을 구해내지 못할 때도 있다. 또한 인공신경망의 연구 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지를 계산하는 방법도 연구되었지만 그러한 예측값들을 백퍼샌트 신뢰할 수 없다는 것이다. 더불어 이러한 신뢰도를 계산하는 방법에서도 이 방법이 신뢰도 자체를 구하는 것이 아니라 신뢰도의 근사치를 계산하는 것이기 때문에 신뢰도 자체도 완전히 신뢰를 할 수 없다는 것이다. 그럼에도 불구하고 인공신경망의 경우 개선의 여지가 많이 때문에 다양한 분야에서 뇌과학을 연구하는 데에 많이 쓰이고 있다.

[ 위즈덤네이처 ]뇌의 복합적인 기능과 구조에 대한 해석을 통해 인간이 가진 가능성의 한계에 대해 답을 하는 매력적인 뇌과학은 무궁무진한 발전이 될 분야입니다. 위즈덤 아고라 전서윤 기자의 ‘위즈덤 네이처’로 뇌과학의 세계를 만나보세요.