카이스트 뇌인지과학과-미국 뉴욕대 연구팀
인공신경망 모델 활용 선천적 숫자개념 규명

주어진 사물의 숫자를 비교하는 능력은 동물이나 인간의 생존에 있어서 필수적이다. 동물 집단 간 다툼, 사냥, 먹이 수집 등 여러 상황에서 주어진 변수의 수량 비율이나 차이에 따라 의사결정과 행동이 달라져야 하기 때문이다.

카이스트 뇌인지과학과, 미국 뉴욕대 공동 연구팀은 사람이나 동물의 뇌에서 발견되는 선천적 수량 비교 능력이 자발적으로 만들어지는 원리를 규명했다고 7일 밝혔다. 이번 연구 결과는 생명과학 분야 국제 학술지 ‘셀 리포츠’에 실렸다.

학습이나 훈련을 거치지 않은 어린 개체들의 행동 관찰을 통해 수량 비교 능력은 뇌의 선천적 기능이라는 가능성이 제기됐지만 원리에 대해서는 명확히 밝혀진 적이 없다.

연구팀은 뇌 모사 인공신경망 모델을 활용해 학습이 전혀 되지 않은 심층신경망 구조에서 시각적 수량 비율과 차이에 선택적으로 반응하는 개별 신경세포가 자발적으로 발생하는 것을 발견했다. 또 초기화된 심층신경망에서 다양한 비율과 차이를 갖는 시각적 수량 정보가 주어질 때 선택적으로 반응하는 신경세포들이 다수 발견됐다. 이는 실제 동물 실험에서 관찰된 신경 활동 특성과 유사하다는 사실을 확인했다.

연구팀은 전혀 학습되지 않은 신경망에서 두 수량의 비율과 차이에 선택적으로 반응하는 개별 신경세포가 자발적으로 생기는 것을 발견했다.

또 수량 비교 기능 신경세포 회로 구조 발생 원리를 계산신경과학적 모델을 통해 검증했다. 이를 통해 수량 비율과 차이라는 서로 다른 정보를 비교하는 기능이 공통적인 발생 원리에서 파생될 수 있다고 설명했다.

연구를 이끈 백세범 카이스트 교수는 “이번 연구는 상당한 정도의 학습 과정이 필요할 것이라고 여겨지던 뇌의 수량 인지 및 비교, 연산 기능이 전혀 학습이 이뤄지지 않던 초기 뇌 구조에서 자발적으로 발생할 수 있음을 보여준다”라고 설명했다. 백 교수는 “발생 초기 신경망의 구조적, 물리적 특성에서 다양한 선천적 고등 인지 기능이 발생할 수 있다는 것을 확인한 만큼 뇌신경과학 연구에 의미 있는 방향을 제시할 것으로 기대한다”라고 덧붙였다.