뇌의 다음 행동 예측은 ‘에너지 소비 효율화’

1300그램(g) 뇌가 어떻게 감각으로부터 지각을 생성하는지에 대해서 수십 년에 걸쳐 연구를 해왔지만 오랜 미스터리로 남아있다. 

최근 연구에 다르면 뇌가 다음 행동을 예측하는 것은 에너지 소비 효율화 결과라는 주장이 나왔다.

사람은 눈과 귀로 사물을 느꼈을 때 얻은 정보를 바탕으로 다음에 일어날 사건을 예측할 수 있다. 사물을 예측한다는 뇌의 기능은 실제로는 '에너지 소비의 효율화'를 위한 진화 결과일 가능성이 있다는 주장이 인공 신경망(neural network)를 이용한 조사를 통해 밝혀졌다.

하버드대 신경과학자인 윌리엄 로터(William Lotter) 등은 뇌가 다음 현상을 예측한다는 신경과학적인 의문을 인공지능 관점에서 읽어내기 위해 시계열에 따른 동적인 움직임을 처리하는 순환 신경망(RNN)을 동영상의 일련의 프레임에서 다음 장면을 예측하도록 설계했다. 프리드넷(PredNet)이라고 이름을 붙인 이 뉴럴 네트워크(neural net)를 여러 개의 동영상으로 학습시켰다.

예측 코딩 아키텍처를 가진 신경망인 PredNet이 비디오 시퀀스(상단)로 프레임을 제시하면 예측(하단)을 학습했다. [출처: Lotter et al., Nature Machine Intelligence]

프리드넷(A neural network trained for prediction mimics diverse features of biological neurons and perception, 2020. 04. 20, Nature Machine Intelligence)은 원숭이 뇌 시각의 뉴런과 비슷하게 나타났으며 가능한 한 적은 에너지로 효율적으로 동작하는 것을 알아냈다. 뉴럴 네트워크(neural network)의 동작이 뇌신경 동작에도 해당하는지에 대한 연구가 이루어졌다. 

이를 밝히기 위해 매길대학(McGill University)의 신경과학자이자 컴퓨터과학자인 브레이크·리쳐스(Blake Richards)는 쥐를 사용한 실험을 진행했다. 이 실험의 초기 단계에서는 미지의 자극에 대해 적극적으로 뇌신경 연결이 이루어졌으나 시간이 지남에 따라 같은 종류의 자극에 적절히 대응해 나가면서 그 자극에 대한 신경의 반응이 감소했다.

이는 쥐가 예측한 자극과 예측하지 못한 자극에 대해 다르게 반응하고, 예측하지 못한 자극에 대해서는 보다 적절한 예측을 하도록 학습해 에너지 사용량을 최소화해 억제했다는 점이다. 연구팀은 사물을 예측하는 것은 뇌의 작용이 에너지 소비의 효율화에서 온 것으로 추론(Learning from unexpected events in the neocortical microcircuit, biorxiv, 2121. 11. 18, biorxiv)했다.

김민중 기자 science@