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- 우리의 두뇌는 효율성의 기적, 2천억 개의 세포와 수조 개의 시냅스를 갖춘 어떤 AI 시스템보다 훨씬 복잡하지만 필요한 전력은 약 20W(와트)이다.
- 몇 년 안에 인공 환경과 상호 작용하는 점점 더 복잡해지는 생체 신경 시스템이 개발될 것
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AI 시스템으로서의 인간 미니 뇌
전자 주변 장치를 갖춘 뇌 유기체는 방정식을 풀고 언어를 인식한다.

공상 과학 소설이 아니다. 과학자들이 인간 세포로 만든 뇌-유기체를 전자 부품과 결합해 학습용 생체 전자 AI 시스템을 만들었다. 이 "브레이노웨어"는 훈련을 통해 음성 음절을 인식하고 비선형 수학 방정식을 푸는 방법을 학습했다고 연구진이 Nature Electronics에 보고했다. 그들은 생체 전자 하이브리드 시스템에서 미래의 신경망에 대한 큰 잠재력을 보고 있다. 그러나 이는 또한 생명윤리적 질문을 제기한다. 

▲ 완전히 성장한 두뇌를 하이브리드 컴퓨터로 사용하는 것은 여전히 ​​미래의 일이다. 그러나 연구자들은 이미 인간의 뇌 유기체를 사용하여 그러한 생체 전자 하이브리드 시스템을 만들었다. © BlackJack3D/Getty 이미지

인공 지능과 비교할 때 우리의 두뇌는 효율성의 기적이다. 2천억 개의 세포와 수조 개의 시냅스를 갖춘 어떤 AI 시스템보다 훨씬 복잡하지만 필요한 전력은 약 20W(와트)이다. 그러나 ChatGPT나 Bard와 같은 인공 신경망을 사용하면 수백만 와트에 이른다. 이것이 바로 과학자들이 살아있는 인간 뉴런을 기반으로 컴퓨터를 학습하는 바이오 기반 AI 시스템을 개발하기 위해 한동안 노력해 온 이유다.

이러한 생체 전자 수소화물 시스템의 첫 시작은 개별 신경세포가 살아있는 로봇으로, 2022년에는 전자공학과 신경세포 배양을 융합한 '디쉬브레인(Dishbrain)'이 비디오 게임 '퐁(Pong)'을 통해 학습 능력을 입증했다.

신경망으로서의 뇌 유기체

이제 다음 단계가 달성되었다. 블루밍턴에 있는 인디애나 대학의 Hongwei Cai가 이끄는 팀은 학습이 가능한 하이브리드 컴퓨터를 만드는 방식으로 인간의 두뇌 유기체를 전자 장치와 연결했다. 뇌 오가노이드(유기체)는 인간 줄기세포에서 성장했으며, 이로부터 뇌의 3차원 예비형성이 연결된 뉴런, 성상교세포 및 심실과 같은 최초의 상위 수준 뇌 구조로 성장했다.

이러한 뇌 유기체는 성인의 뇌와 유사한 방식으로 자극에 반응해 해당 전기 신호를 생성한다. 그들은 또한 인간의 학습 뇌와 유사한 방식으로 반응과 연결을 바꾼다. Cai와 그의 동료들은 “우리의 '브레이노웨어Brainoware'를 위해 인간 두뇌 유기체를 적응 가능한 살아있는 저장소로 사용한다"고 설명했다. 이 경우 저장소는 학습이 주로 한 계층에서 이루어지는 신경망의 변형인 저장소 컴퓨팅을 의미한다.

하이브리드 AI '브레이노웨어(Brainoware)'

하이브리드 AI 시스템 'Brainoware'를 위해 Cai와 그의 팀은 고밀도 전극판에 인간 두뇌 유기체를 배치했다. 이 전극을 사용하여 미니 뇌의 뇌파를 기록할 수 있을 뿐만 아니라 전기 자극에도 노출시킬 수 있었다. “유기 신경망은 외부 전기 자극을 통해 입력을 받고 다시 유발된 신경 활동을 통해 출력을 보낸다. 이는 AI 컴퓨팅의 기능적 기반을 형성한다”고 팀은 설명했다.

구체적으로 연구진은 이 생체 전자 하이브리드 시스템이 두 가지 작업을 완료하도록 했다. 처음에 Brainoware는 다른 사용자가 말하는 일본어 음절을 인식하는 방법을 학습해야 했다. 이를 위해 외부 전자 장치는 음향 신호를 전기 펄스로 변환하여 뇌 유기체에 전달했다. 오가노이드에 의해 생성된 특정 반응은 전자 장치에 의해 다시 파생되고 디코딩되었다. 인간의 뇌 조직은 음절 신호를 인식하는 법을 배워야 한다.

음성 인식 및 비선형 방정식의 성공

실제로 뇌 유기체는 처음에는 무작위 히트만 기록했지만 4번의 훈련 세션 후에는 약 78%의 히트율로 음절 패턴을 인식했다. Cai와 그의 팀은 “이는 Brainoware가 훈련을 통해 음성 인식을 향상했음을 보여준다”고 말했다. 이는 미니 뇌의 구조에서도 분명하게 나타났다. “훈련된 뇌 유기체는 훈련되지 않은 뇌 유기체에 비해 연결이 훨씬 더 많이 변경되었다(예: 약화, 강화, 새 시냅스 및 가지치기 시냅스)”고 연구원은 말했다.

생체전자 하이브리드 시스템은 두 번째 과제도 해결할 수 있었다. 이를 위해 Brainoware는 수학, 기상학 또는 물리학에서 사용되는 비선형 동적 방정식의 2차원 이미지인 소위 Hénon 맵을 생성해야 했다. 팀이 보고한 대로 단 4번의 훈련 세션 후에 그 정밀도는 50번의 훈련 세션을 가진 인공 신경망보다 약간 낮았다. 따라서 하이브리드 시스템은 더 빠르게 학습했다.
(수학에서 Hénon–Pomeau 어트랙터/맵이라고도 불리는 Hénon 맵은 이산시간 동적 시스템이다. 이는 혼란스러운 행동을 보이는 동적 시스템에 대해 가장 많이 연구된 사례 중 하나다.)

미래 AI 시스템의 기회

Cai와 그의 동료들에 따르면, 이는 살아있는 뇌세포가 학습이 가능한 인공지능의 기초로 사용될 수 있음을 보여준다. 연구진은 “인간의 뇌 오가노이드는 뇌에서 영감을 받은 하드웨어 개발에 사용될 수 있는 기능적 유기 신경망을 스스로 조직하고 형성할 수 있는 능력을 갖고 있다”고 썼다. 그들은 이러한 생체 전자 하이브리드 시스템을 인공 지능을 더욱 효율적이고 강력하게 만들 수 있는 유망한 기회로 보고 있다.

윤리적으로 문제가 있나?

그러나 인간의 뇌 조직과 전자 부품의 결합은 윤리적인 질문도 제기한다. 컴퓨터와 같은 미니 뇌를 사용하는 것이 도덕적으로 정당할까? 이 유기체가 의식을 발달시킨다면 어떨까? 그렇다면 그들은 어떤 권리를 가지고 있을까? 이르면 2023년 10월부터 연구자들은 생체 전자 하이브리드 시스템 개발이 더 진행되기 전에 이러한 질문을 명확히 할 것을 주장했다.

이번 연구에 참여하지 않은 볼티모어 존스 홉킨스 대학의 레나 스미르노바(Lena Smirnova)가 이끄는 연구원들도 마찬가지로 비판적이다. “향후 몇 년 안에 인공 환경과 상호 작용하는 점점 더 복잡해지는 생체 신경 시스템이 개발될 것이다”고 그들은 첨부된 보고서에 썼다. "이러한 오가노이드 시스템의 성능이 향상됨에 따라 인간의 뇌 조직을 사용하는 바이오컴퓨터가 제기하는 많은 신경윤리적 질문을 해결하는 것이 중요할 것이다.”
(Nature Electronics, 2023; doi: 10.1038/s41928-023-01069-w)
출처: 네이처 일렉트로닉스

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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