우리 뇌의 생각을 생생하게 구현해내는 AI 등장

자기공명영상 활용하여 뇌 활동 분석해 그림/영상으로 구현하는 기술

상용화 위해서는 지속적인 연구와 윤리 정책 마련 필요…

[객원 에디터 6기 / 하지후 기자] 인공지능을 이용해 마음속에서 생각하거나 떠올리는 것을 영상과 문자로 표현해 내는 기술이 발전하고 있다. 이러한 기술은 우리 뇌 영상을 해석하고 뇌의 활동을 분석하여 개발되었다. 

인공지능은 주로 기능성 자기 공명영상(fMRI)과 같은 뇌 영상을 활용하여 뇌 활동을 분석한다. 피험자가 시뮬리 이미지를 보는 동안 뇌의 특정 영역이 활발하게 활동하며 그 부분으로 혈액이 많이 흐르는데, 시각을 담당하는 뇌 영역에서 뉴런의 활동을 스캔한다. 그런 다음 스테이블 디퓨전 모델에 입력해 fMRI 스캔 정보를 기반으로 정확한 이미지를 생성할 수 있다. 최근에는 이 기술이 우리 뇌의 생각을 영상으로 구현하는 데 사용되고 있다. 실험 참가자의 뇌 활동을 분석하여 그와 일치하는 그림 또는 동영상을 재구현하는 것이 가능해진 것이다. 

또한, fMRI를 이용해 참여자들이 오디오를 듣는 동안의 뇌 활동을 측정하고, 이 데이터를 기반으로 머신러닝 기반의 AI 모델을 학습시켰다. 그 결과, fMRI 데이터를 기반으로 사람의 생각을 해석하는 알고리즘인 ‘디코더’를 개발하였다. 해당 디코더를 활용하면 오디오에서 들은 이야기를 상당히 정확한 수치로 재현할 수 있다.

이 기술은 경찰이 범죄 용의자를 식별하는 것을 돕거나 마비 환자와 같이 의사소통에 어려움을 겪는 사람들에게 희망의 빛을 제공할 수 있다. 또한, 실명 환자들의 뇌 활동을 분석하여 생각을 글이나 음성으로 변환하는 시스템을 활용함으로써 실명 환자들이 다른 사람들과 원활히 소통할 수 있도록 하며 그들의 시력 회복에 도움을 줄 수 있다. 

그러나 이 기술은 개인의 마음과 생각을 해독하는 등 악용할 위험이 있으므로 이를 예방하기 위한 개인정보 보호와 윤리적 고려가 필요하다. 따라서 이러한 문제를 방지하기 위해 관련 정책과 윤리 규칙의 마련이 필요할 것이다.

이 기술을 상용화하기 위해서는 아직 더 많은 데이터 훈련과 연구가 필요하다. 현재는 실험 대상의 집중상태에 따라 상이한 결과를 내기도 하며 성공률이 74%에 미치는 것으로 나타났다. 따라서, 뇌 영상 분석의 정확성을 향상하고 실용적인 장비를 개발하는 것이 중요할 것이다. 

이전에도 뇌를 스캔해 생각을 읽는 기술이 있었지만, 대부분 수술을 통해 머리에 전극이나 임플란트를 삽입하는 침습적 장치를 이용했다. 이러한 비침습적 기술은 뇌 과학과 인공지능의 결합으로 마음을 읽는 데만 사용되는 것이 아니라 의료 진단, 의사소통 보조, 교육 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 보인다. 이를 통해 미래에는 뇌 활동을 더 정확하게 이해하고 인간과 기계 간의 상호작용을 더욱 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.