뇌의 미래

 

 

뇌의 미래

미겔 니코렐리스

 

 

의학 박사이자 듀크대학교 신경공학 센터의 창시자인 미겔 니코렐리스는 인공지능 분야에서 세계적인 석학이자 연구자이다. 2012년 TED에서도 강의를 했지만 그는 Brain-mechanic interface의 선구자이다.

이 책을 통해서 자신의 BMI연구 과정을 소개하였고, 신경과학의 발달과정에서 브로드만과 국소주의자들의 엄격한 대뇌 피질의 위계구조에 대해 반박을 하며 상대론적 뇌 가설에 대해 전반적으로 소개하였다.

BMI연구 과정을 살펴보면, 벨이라는 올빼미 원숭이에 마이크로 와이어 삽입장치를 이용하여 수의적 운동에 따라 전기적 신호를 디지털 신호로 부호화 시키고, 로봇 팔을 작동 시키는 알고리즘을 완성하였다. 이에 더 나아가서 미국 동부해안의 원숭이가 뇌 활성을 통해 일본 교토에 있는 인간형 로봇(CB-1)의 다리 움직임을 조정하는 실험에도 성공하였다. 또한 원숭이가 다른 원숭이를 조정하는 BMBI, 즉 아바타까지 실험하는데 성공을 이루었다.

이러한 결과들로 미겔은 뇌의 미래는 BMI가 더 흔해져서 컴퓨터나 가상현실을 이용한 장치 뿐만아니라 이러한 환경에 유입될 수 있게 해줄 것이라고 했다. 또한 파괴적인 신경학적 장애를 극복하고 다시 걷기 프로젝트 등 치료와 재활에 많은 도움을 줄 것이라고 예상했다.

더불어 BMI를 임상에 적절히 활용할 수 있으려면 중간에 다시 수술을 하지 않아도 되며, 수천개의 개별 뇌세포에서 발생되는 정보를 휴대 간편한 wearable processing unit으로 전송할 수 있는 저출력, 다중 채널 무선 기술이 필요하다고 하였다.

 

 

<상대론적 뇌relativistic brain가 자신의 관점에서 어떻게 생각을 만들어내는지를 설명하는 열 가지 원리>

1. 신경생리학의 불확정성 원리

특정 순간을 명시하지 않고서는 특정 뉴런 수용야의 공간영역을 정의 할 수 없다. 즉, 뉴런 흥분의 시간영역, 공간영역은 긴밀하게 서로 결합되어 ‘뉴런 시공간 연속체neuronal space-time continuum'를 정의한다.

 

2. 비동기 수렴의 원리

개별 뉴런의 슈용야와 뇌 영역에 새겨지는 지도들은 무수히 많은 다른 뉴런에서 오는 다양한 상행성, 국소성, 하행성 영향력의 시공간적 비동기 수렴에 의해 정의된다. 수용야와 지도는 그들의 시간영역과 공간영역을 하나의 시공간 연속체 안에서 결합함으로써 적절히 정의 내릴 수 있다.

 

3. 분산부호화의 원리

뇌에 의해 처리되는 모든 유형의 정보는 폭넓게 분산된 뉴런집단을 끌어들인다.

 

4. 단일뉴런 불충분의 원리

단일뉴런이 아무리 특정 변수에 정교하게 동조된다 해도, 그 개별 뉴런의 흥분빈도만으로는 대뇌피질에 의해 조정되는 특정 기능이나 행동을 유지하기에는 불충분하다. 대부분의 개별 피질뉴런이 기여하는 부분은 순간에 따라 크게 달라지고, 따라서 개별적인 통계적 신뢰도가 결여되어 있기 때문에, 이것은 뇌-기계 인터페이스가 단일 신경의 흥분빈도에만 의지해서는 장기간 일관되게 작동할 수 없음을 의미하고, 또한 생각의 기본 기능적 단위가 단일뉴런이 아니라 뉴런 집단이어야 함을 의미한다.

 

5. 뉴런 다중작업의 원리

개별 피질뉴런과 그 뉴런의 확률론적 흥분은 다중의 기능적 신경 앙상블에 동시에 참가할 수 있다. 즉, 하나의 피질뉴런이 만들어내는 활동 전위는 서로 다른 신경 앙상블에 의해 다중의 기능적, 행동적 변수를 부호화하는 데 사용될 수 있다. 따라서 어느 특정 순간에 한 단일 피질 뉴런이 특정 운동 변수나 감각 변수에 예민하게 동조되어 있을지라도, 그 뉴런의 활동전위는 다른 뉴런 집합이 수행하고 있는 다른 변수 부호화에 동시에 참여할 수 있다. 뉴런 다중작업의 원리는 피질 전체가 ‘교차양식 감각 반응을 나타낼 수 있고, 개별 뉴런들은 다중의 운동 변수나 다른 상위 인지 변수를 부호화하는 능력이 있을 것이라고 예측한다.

 

6. 신경 축중의 원리neural degeneracy principle

동작이든, 지각 경험이든, 심지어는 노래 부르기나 방정식 풀기 등의 복잡한 행위이든, 뇌가 만들어내는 이런 특정 결과는 서로 다른 매우 다양한 뉴런의 시공간적 활성 패턴을 통해 나올 수 있다.

 

7. 가소성의 원리

피질뉴런 집단에 의해 창조되는 세상의 표상은 고정된 것이 아니라, 새로 학습한 경험, 새로운 자아의 모델, 외부 세상에 대한 새로운 시뮬레이션, 새로 동화된 도구 등에 평생토록 자신을 끊임없이 적응시키며 변화한다.

 

8. 상대론적 뇌 가설

실험대상의 뇌는 주변 세상의 통계 정보에 대한 새로운 습득 방식을 마주하면 그런 정보를 모으는데 사용하는 센서나 도구뿐만 아니라 그런 통계 자체를 완전히 자신의 것으로 흡수해 동화 시킨다. 그 결과 뇌는 세상에 대한 새로운 모델, 자신의 몸에 대한 새로운 시뮬레이션, 실재에 대한 개인적 지각과 자아감을 정의하는 새로운 경계나 제약을 만들어낸다. 그러고나서 이 새로운 뇌 모델은 평생을 통해 지속적으로 시험 받으며 재형성될 것이다. 뇌가 소비하는 총 에너지양과 뉴런 흥분의 최고 속도는 고정되어 있기 때문에, 뉴런 공간과 시간이 이런 제약에 따라 상대화 되어야 할 것으로 보인다.

 

9. 맥락의 원리

자극이 유입됐을 때나 특정 운동 행동을 만들어내야 할 필요가 생겼을 때, 전체로서의 대뇌피질이 어떻게 대응할지는 그 시점에서 뇌의 전체적인 내부 상태가 어떤가에 달려 있다. 즉, 어떤 특정 행동을 발생시키기 위해 뇌가 이끌어 내는 최적해optimal solution를 정의하기 위해서는 지속적인 뇌 동역학이 반드시 필요하다.

 

10. 신경 앙상블 흥분 보존의 원리

뉴런 앙상블이 도달할 수 있는 흥분 최대치에는 한계가 있을 뿐 아니라, 뉴런 앙상블의 전체적인 흥분빈도는 어떤 평균값 주변에서 맴돌며 일정하게 유지되는 경향을 나타낸다. 이것은 다양한 보상 기전에 의해 안정적인 평형이 만들어지기 때문이다. 만약 하나나 여러 개의 피질뉴런이 순간적으로 흥분빈도를 증가시키면, 곧바로 신경 앙상블 내에 있는 다른 뉴런에서 그만큼 흥분빈도의 감소가 일어나 뇌의 전체적인 에너지 예산은 오랫동안 일정한 상태로 남아 있게 된다.

 

11. 뉴런 집단 효과의 원리

피질의 신경 앙상블 크기가 어느 큰 숫자를 넘어가면, 신경 앙상블에 담기는 정보의 양은 점근선을 향해 움직이며 차츰 최대 정보 처리 용량으로 수렴한다. 대규모 뉴런 앙상블에서 이끌어낸 예측에서 통계적 분산이 현저하게 감소하는 것은 이런 효과가 반영된 것이다. 단일뉴런의 흥분을 놓고 보면 상당히 분산이 높게 나타나지만, 특정 행동을 실행하는 과정에서 그 개별 뉴런이 대규모의 신경 앙상블에 기능적으로 참가해 기여할 때는 개별 뉴런의 높은 분산이 전체적으로 평균되어 씻겨 나가는 것을 뉴런 집단 효과의 원리로 설명할 수 있다.

 

http://blog.daum.net/ssu42th