인공지능 기술은 적용되는 산업마다 새로운 길을 개척하고 있다. 그 중 한 가지 분야는 의학 분야로, 인공지능 기술 덕분에 최초로 동물 성체의 뇌를 지도화하는 데 성공했다.
뇌 연구의 혁신
뇌는 사고와 기억, 감정, 감각, 운동, 시각, 호흡, 온도, 식욕 등 개체의 신체를 조절하는 모든 과정을 관장하는 복잡한 기관이다. 따라서 뇌는 생물체의 가장 중요한 기관 중 하나이다.
뇌에 대한 이해가 깊어지면 과학자와 연구원들은 의학 분야에서 새로운 가능성을 탐험할 수 있다. 불행히도 뇌의 복잡성 때문에 과학자들은 모든 뉴런을 지도화하는 과정에 더딘 성과를 보여주었다.
하지만 인공지능 기술의 발전으로 최근 존스 홉킨스, 프린스턴, 케임브리지 대학의 뇌과학자 및 컴퓨터 공학자로 구성된 팀이 초파리의 뇌를 지도화하는 데 성공했다.
연구 팀은 인공지능 기술로 성체의 뇌 커넥톰을 최초로 완성했다. 즉 초파리의 모든 신경망을 고해상도의 지도로 구현한 것이다.
초파리 뇌의 작은 크기를 생각할 때 얼핏 보면 큰 성과가 아닌 것처럼 보일 수 있다. 하지만 작은 크기에도 불구하고 초파리의 뇌는 굉장히 복잡하며 대략 15만 개의 뉴런으로 구성된다.
연구팀이 생성한 이미지는 모든 뉴런과 그 연결망을 보여주기 때문에 사고의 처리 및 행동에 대한 고유한 통찰을 제공한다.
프린스턴 대학 컴퓨터과학 연구원 스벤 도르켄발트(Sven Dorkenwald)에 의하면 해당 발견은 “실험을 설계하는 데 기초가 된다. 과학자들은 관심 있는 뉴런이 어디에 연결되었는지 볼 수 있으며 이는 효과적으로 실험을 구성해 가정을 시험해볼 수 있도록 돕는다.”
초파리는 고도화된 학습 능력 및 의사결정 절차를 가져 뇌과학 연구에서 가장 많이 연구되는 동물 중 하나이다. 하버드의 뇌과학자 알렌산더 베이츠 박사(Dr. Alexander Bates)는 과거에 뇌과학자들이 초파리의 의사 결정 과정 및 세상을 항해하는 방식을 연구하고 싶을 때에는, 실험에서 정확히 뇌의 어느 부위를 보아야 할지 알 수 없었다고 설명했다.
따라서 이제 초파리의 뇌 커넥톰이 밝혀졌기 때문에 미래 연구는 관심 있는 특정 부위에만 집중할 수 있게 되었다. 게다가 뇌지도는 머신러닝 설계를 떠올리게 하는 회로 특성도 보여주기 때문에 미래 인공지능의 발전에도 영향을 줄 수 있다.
베이츠는 “(이번 연구가 가져오는 혜택은) 마치 백과사전을 갖는 것과 비슷하다. 뇌가 어떻게 구성되어 있으며 어떻게 작동하는지에 대해 방대한 정보를 갖게 된 것이다“라고 말했다.
사고 및 행동의 이해에 있어 인공지능의 역할
도르켄발트에 따르면, 연구팀은 뇌의 2D 스캔 이미지를 인공지능에 입력해 모델을 구성했다. 인공지능은 2차원 이미지를 통합해 3차원의 이미지 블록을 생성하며 뇌의 단층마다 뉴런이 구성했던 모든 연결 및 가지를 추적했다.
인공지능이 수행하는 다른 과제와 비슷하게, 이번 과제 역시 인간 전문가들의 섬세한 검사가 필요했다. 인공지능의 실수가 즉각적으로 교정되어야만 오류가 커지는 것을 막을 수 있었다.
합산하여 연구팀은 300만 번 이상의 수정을 통해 인공지능이 잘못된 방향으로 발전하는 것을 막았다. 해당 과정은 합산해 30년이 걸렸다. 만약 과학자들이 직접 수행했다면 2,000년이 걸렸을 작업 과정이었다.
도르켄발트가 설명하기를 “인공지능은 연구를 많이 도와주었다. 하지만 결국 생물학적 데이터를 다룰 때에는 AI 학습과정에서는 볼 수 없었던 다양한 오류가 존재한다. 따라서 AI도 오류를 생성할 수밖에 없다.“
이번 발견의 중대함에도 불구하고 뇌과학자들이 인간의 뇌를 지도화하려면 아직도 오랜 기간이 필요하다. 연구팀은 이제 쥐의 뇌 커넥톰을 제작하고 있다. 쥐의 경우 초파리보다 뇌가 1,000배 크며 대략 860억 뉴런으로 구성되었다.
의심의 여지 없이, 유아라고 하더라도 인간의 뇌 커넥톰을 해독할 수 있다면 전 세계 의학 및 과학 분야를 변화시킬 강력한 발견이 될 것이다. 이는 지난해에야 완성된 인간 게놈 분석에 비견될 만한 성과이다.
인간의 뇌지도가 완성된다면 여러 신경학적 및 정신적 장애를 진단하고 치료하는 데 큰 발전이 이루어질 것이다.
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