신경과학과 인공지능(AI) 분야는 밀접하게 얽혀 있습니다. 애초에 ‘지능’이라는 것이 뇌의 산물인 만큼 뇌의 특징을 이용하는 것이 ‘인공적인’ 지능을 만들어내는데 도움이 될 것은 굉장히 자연적인 추론 결과입니다.
이 글은 신경과학과 AI가 어떻게 서로 맞닿아있는지 탐구하는 것을 목표로 하며, 신경과학의 발견이 신경네트워크 설계에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 AI 연구가 어떻게 신경과학의 새로운 연구 방법에 영감을 주는지 강조합니다.
1. 인공신경망
인간의 뇌는 수백만 년에 걸친 생물학적 진화의 놀라운 결과물입니다. 수조 개의 시냅스로 연결된 수십억 개의 뉴런으로 구성된 복잡한 구조 덕분에 인간의 인지, 감정, 행동은 놀랍도록 복잡합니다. 수세기 동안 과학자와 철학자들은 정보를 처리하고, 경험을 통해 학습하고, 끊임없이 변화하는 환경에 적응하는 뇌의 능력에 경탄해 왔습니다.
자연 두뇌와 AI를 연결하는 중심에는 인공신경망이라는 개념이 있습니다. 인공신경망은 뇌의 신경구조를 모방하도록 설계된 디지털 구조입니다.
우리 뇌의 생물학적 신경세포에서 영감을 받은 인공뉴런 또는 노드는 정보를 처리하고 전송하기 위해 계층 구조로 상호 연결됩니다. 뇌의 시냅스와 마찬가지로 이러한 노드 간의 연결은 네트워크로서 신호를 전달하여 신호의 패턴을 인식하고, 의사 결정을 내리고, 데이터로부터 학습할 수 있도록 합니다.
이러한 인공신경망은 이미지 인식, 자연어 이해, 자율 시스템과 같은 분야의 발전을 뒷받침하는 AI의 핵심 기술로 자리 잡았습니다.
인공신경망 연구의 흥미로운 측면은 생물학적 진화의 결과와 인간기술 사이의 경계를 탐색하는 것입니다. 자연적 뇌는 오랜 세월에 걸친 적응과 생존의 산물이지만, 인공신경망은 인간의 창의성에 의해 만들어졌으며, 뇌의 인지능력을 복제하거나 심지어 능가하는 목표를 가지고 만들어집니다.
과학자와 엔지니어는 인간의 마음처럼 생각하고, 추론하고, 학습할 수 있는 기계를 만들기 위해 AI를 연구하고 있습니다. 본질적으로 자연의 뇌는 인공신경망 개발의 영감과 벤치마크 역할을 하며, 지능을 이해하고 복제하기 위한 탐구에서 생물학적 연구와 디지털 연구 간의 역동적인 상호작용을 만들어냅니다.
2. 신경망의 생물학적 원리: 유사점과 차이점
생물학적 신경망과 인공신경망 모두 노드 간의 연결에 의존합니다. 생물학적 신경망에서는 이러한 연결이 시냅스이며, 인공신경망에서는 가중치 연결 또는 에지로 표현됩니다. 이 신경망들은 결국 외부 정보를 처리하고, 학습하며, 가장 적절한 답을 내리는데 사용됩니다.
생물학적 신경망은 뉴런 간의 연결 강도를 조정하는 신경가소성이라는 과정으로 학습하며, 인공신경망은 연결의 가중치를 조정하여 성능을 향상시키는 훈련 과정을 통해 데이터로부터 학습합니다.
그러나 자연적 뇌와 인공신경망 사이에는 분명한 “차이점”도 존재합니다. (1) 가장 중요한 차이점 중 하나는 규모와 복잡성입니다. 인간의 뇌는 수십억 개의 신경세포와 수조 개의 시냅스로 이루어진 엄청나게 복잡한 구조입니다. 이에 비하자면 인공신경망은 매우 단순합니다.
게다가 인공신경망은 생물학적 신경망을 개념적으로 모방한 것이기 때문에 (2) 생물학적 원리를 그대로 담고 있지 못합니다. 생물학적 신경세포는 다양한 유형을 가진 매우 복잡한 세포이며 생화학적 과정의 영향을 받는 반면, 인공뉴런은 단순화된 수학적 모델입니다.
또한 생물학적 신경망은 감각 인식부터 운동, 인지 처리에 이르기까지 다양한 기능을 수행할 수 있지만 (3) 인공신경망은 이미지 인식, 자연어 처리 또는 게임 플레이와 같이 몇 가지 작업을 위해 설계됩니다.
마지막으로 생물학적 신경망은 에너지 효율이 매우 높으며, 뇌가 제공하는 계산 능력에 비해 상대적으로 적은 양의 전력을 소비하지만 (4) 인공신경망, 특히 심층신경망은 뇌에 비해 에너지 효율이 매우 떨어집니다.
요약하자면, 인공신경망은 생물학적 신경망에서 영감을 얻어 개발되었지만 특정 계산을 목적으로 만들어진 단순화된 추상적 산물입니다. 상호 연결된 노드나 학습 메커니즘 사용과 같이 몇 가지 기본 원칙은 공유하지만 규모, 복잡성, 생물학적 사실성, 에너지 효율성 측면에서 크게 차이를 보입니다. 그러나 이러한 차이점을 이해하는 것은 앞으로 인공지능을 발전시키고 자연두뇌의 복잡성을 이해하는 데 매우 중요합니다.
3. 딥러닝과 뇌
그렇다면 인공신경망은 무엇을 통해 인간의 지능을 모방할까요? 이 핵심은 바로 딥러닝입니다. 기계가 학습한다고 하여 이름을 붙인 ‘머신러닝,’ 그리고 그 중에서도 특별히 딥러닝은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 자율 시스템 등 다양한 분야에 혁신을 가져온 매우 강력한 인공지능의 기술입니다.
딥러닝은 여러 계층의 상호 연결된 노드(뉴런)로 구성된 “심층(딥)”신경망을 사용하는 것이 특징입니다. 이 심층 신경망은 데이터에서 패턴, 특징, 계층적 표현을 자동으로 학습하는 데 특히 능숙합니다. 딥러닝의 강점은 방대한 양의 데이터를 처리하고 인간이 일일이 알아차릴 수 없는 매우 복잡한 패턴을 발견하는 능력에 있습니다.
이러한 딥러닝은 인간의 뇌와 많은 부분에서 “유사한 점”을 보입니다. (1) 생물학적 두뇌와 심층 신경망은 모두 정보를 처리하는 과정에서 계층 구조를 구축합니다.
뇌에서 감각 정보는 여러 신경생물학적 단계와 레이어를 통해 처리되며, 정보가 전달될 때마다 각 뉴런 레이어는 더욱 추상적인 특징을 추출합니다. 마찬가지로 딥러닝에서도 인공뉴런의 각 계층은 입력 데이터에서 점점 더 추상적인 특징을 학습합니다.
구체적으로, 딥러닝에서 네트워크의 하위 계층은 물체의 가장자리나 색상과 같이 기본적인 특징을 포착하는 반면, 상위 계층은 이러한 특징들을 조합하여 전체 모양이나 물체의 일부분과 같은 좀 더 복잡한 특징을 학습합니다.
(2) 딥러닝이 인간의 뇌와 닮은 또 다른 점은 정보의 병렬처리를 가능하게 해준다는 것입니다. 생물학적 두뇌는 그 어마어마한 복잡성을 통해 수백만 개의 뉴런이 동시에 정보를 처리하는 반면, 심층신경망은 GPU와 같이 병렬 하드웨어를 적용하여 계산을 가속화할 수 있습니다.
또한 인간이 한 영역에서 얻은 지식을 다른 영역으로 옮길 수 있는 것처럼, 딥러닝 모델은 한 작업에서 배운 지식을 다른 작업으로 옮겨 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 마치 우리 두뇌가 한 맥락에서 학습한 일반적인 원리를 새로운 문제를 해결하기 위해 적용하는 것과 유사합니다.
4. 강화학습과 인지신경과학
딥러닝은 인간이 포착하기 어려운 특징을 학습한 후 이를 이용하여 특정 목표를 성취하기 위한 다양한 작업을 시작할 수 있습니다. 여기에 중요한 개념 중 하나는 강화학습입니다.
본래 강화학습은 뇌가 특정 목표를 얻기 위해 행동의 수행 빈도와 강도를 조절해 나가는 것을 의미합니다. 이러한 특징은 인공지능에서도 사용될 수 있습니다.
딥러닝의 (1) 특징추출과 강화학습의 (2) 목표지향적 의사결정 간의 시너지는 인간이 포착하지 못한 특징을 통해 인간이 해결하기 어려웠던 다양한 작업을 수행하도록 유도할 수 있습니다. 이는 자연 두뇌의 적응 및 문제 해결 능력을 모방하고 활용하도록 설계된 AI 시스템의 핵심적인 측면입니다.
이러한 딥러닝과 강화학습의 시너지 효과는 생물학적 뇌 영역 간 상호 작용에 비유할 수 있습니다. 예를 들어, 공간 탐색과 기억 형성에 필수적인 뇌 해마 영역을 생각해보면, 위치 기억울 통해 빠른 경로를 찾거나 원하는 물체를 찾는 것까지 다양한 목표에 맞게 정보를 사용합니다.
4. 뇌-컴퓨터 인터페이스와 신경망
앞서 살펴본 인공지능의 학습 결과는 우리 일상에서 어떻게 긴밀히 연결되고 사용될 수 있을까요? 그 대표적인 예로 뇌-컴퓨터 인터페이스에 대해 다뤄보겠습니다.
인공지능과 뇌-기계 인터페이스 기술이 서로 접목되는 것은 인간의 능력을 향상시키고 의료서비스를 혁신할 수 있는 엄청난 가능성을 지니고 있습니다. 뇌-기계 인터페이스는 인간의 뇌와 외부 장치를 직접적으로 연결하는 구축 시스템을 만드는 것이 핵심입니다. 이러한 인터페이스는 뇌의 복잡한 신경신호를 해독하고 이를 실행 가능한 명령으로 변환합니다.
여기서 ‘뇌의 복잡한 신경신호 해독’은 인간 능력의 범주에서는 성취하기 매우 어렵습니다. 이때 AI가 등장합니다.
인공신경망은 뇌-기계 인터페이스로 읽어낸 매우 복잡한 신경활동의 패턴을 놀라운 정확도로 해독할 수 있게 해줍니다. 즉, 인공지능 기반의 뇌-기계 인터페이스는 공상과학의 소재였던 사람의 생각, 의도, 욕구를 높은 수준의 정밀도로 해석할 수 있도록 실현시켜 주고 있습니다.
이는 척추손상, 마비, 신경퇴행성 질환으로 인해 움직일 수 없게 된 사람들에게 이러한 기술은 분명한 희망이 될 것입니다. 인공지능을 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스는 생각만으로 로봇 팔다리나 컴퓨터 커서를 움직이게 할 것입니다.
마치며
신경과학과 인공지능 연구는 활발히 교류하고 있습니다. 인공지능의 인공신경망은 뇌의 정보처리능력을 이해하는데 중요한 통찰을 더하고 있으며, 신경과학은 인공지능 시스템 설계에 대한 아이디어를 제공합니다. 이러한 융합은 뇌에 대한 이해를 높이고 보다 정교한 인공지능 기술을 개발하며 궁극적으로 인간 삶의 질을 향상시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 두 분야의 연구자들이 지속적으로 협력하고 지식의 경계를 확장함에 따라 앞으로 신경과학과 인공지능의 놀라운 발전을 기대할 수 있습니다.