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계산 신경과학과 뇌유사 지능연구는 인공지능과 신경과학분야에서 최첨단의 학제간 연구 분야이다. 그 가운데서 뇌 유사지능 계산 이론은 중국 국무원이 발표한 《신세대인공지능 발전계획》의 8가지 기초이론 가운데 하나이다. 이 두 연구 영역을 둘러싸고 중국과학원 심양자동화 연구소 로봇학 국가중점실험실 사백로 (斯白露) 연구팀은 최근 기억의 신경기제 및 뇌유사 네비게이션 연구에서 큰 돌파구를 마련하였다. 기억이란 동물의 핵심 고급인지 기능 가운데 하나이다. 신경과학이 기억 신경회로의 연구에 대해 기억형성과 회상에 있어서 중요한 메커니즘에 대해 초보적으로 밝혔다. 20세기 70년대 이후 John O #39;Keefe, May-Britt Moser, Edvard I. Moser는 각각 포유동물의 뇌 해마중에서의 위치 세포 (Place Cells)가 환경중의 특정 위치를 기억할 수 있다는 것을 발견하였고 내후각피질과 관련 구역의 격자 세포가 네비게이션를 위하여 좌표계를 제공할 수 있다는 것을 밝혔다. 이러한 발견으로 뇌 해마, 내후각피질 관련 구역이 대뇌 안의 공간의 위치를 정하는 시스템을 구성한다는 것을 알려주었고. 이들은 이러한 공로로 2014년 노벨 생리의학상을 수상하였다. 사백로 연구원과 미국 Howard Hughes Medical Institute 의 공동 연구자들은 뇌 해마 CA3구역에 위치세포들의 군집에서 방전현상에 대해서 모형을 만들어냈다. 그들의 실험 연구는 이전에 관점과는 달라서 CA3구역의 피라미드모양의 신경세포는 절대 한 가지 종류의 세포가 아니며, 형태가 분화하면서, 방전특성과 연결 구조 모두 다른 두 가지의 세포로서 각각 규칙적 방전세포와 폭발식 세포이다. 그들은 계산신경과학의 방법을 이용하여 두 가지의 피라미드형 신경세포와 억제형중간신경세포를 위해 모형을 만들고 이를 바탕으로 연속 유인자 펄스 신경네트워크 모형을 만들어서 기억의 회상 과정을 모사하였다. 모형은 두 가지 피라미드형 신경세포의 방전특성의 분화와 시냅즈의 단기간 유연성을 보이는 성질을 이용하여 뇌 해마CA3구역의 방전현상을 재현해 냈다. 방전현상은 해마체 CA3구역이 만들어내는 집단적 방전으로서 기억의 회상, 기억을 공고히 하는데 중요한 작용을 한다. 이러한 이론 모형은 기억회상의 한가지 신경 계산 메커니즘을 제시하였고 뇌유사 감지와 기억 시스템을 만드는데 이론적 근거를 제공하였다. 뇌유사 네비게시션영역에서는 증태평(曾太平)박사과정 학생이 사백로 지도교수의 지도아래 격자세포의 신경 코드 메커니즘을 이용하여 위치 및 속도를 연합한 코드의 격자세포 신경네트워크 모형을 만들었고 대규모의 실외 환경에서 로봇이 스스로 위치와 지도를 만들어내도록 하였다. 그들은 격자 세포 신경 네트워크가 안정적인 유인자(attractor)를 형성하고, 신경동력학 메커니즘의 종합적인 감지와 운동 입력을 이용하여 대규모의 환경에서 안정적으로 공간 위치를 코드하고 비교적 우수한 강건성 (robustness)을 보일 수 있었다. 격자세포의 프로그래밍 메커니즘을 모사하여 해당 모형가운데 세포의 동작 원리가 분명해지면서, 딥러닝 신경네트워크의 해석의 어려움이나 이해하기 어려운 블랙박스의 국한성을 극복하였다. 최근 기억신경회로의 계산 신경 메커니즘은 인공지능 연구자의 관심을 모으고 있다. 예를 들면 구굴의 DeepMind팀은 학습 방식을 감독하는 것을 통해서 raster세포의 위치 코드를 생성하고 네비게이션에 이용하였다. 대뇌기억의 신경기제는 뇌유사 지능 연구를 개발하고 더 앞으로 추진해나가는 기초가 될 전망이다. |
