과학자들은 뇌의 숨겨진 학습 블록을 발견합니다

인간은 놀라울 정도로 쉽게 새로운 상황과 정보에 적응할 수 있습니다. 익숙하지 않은 컴퓨터 소프트웨어를 배우고, 새로운 방법을 시도하고, 새로운 게임의 규칙을 알아내는 것은 사람들에게 종종 빠르게 일어나는 반면, AI 시스템은 일반적으로 실시간으로 적응하고 “즉시” 효과적으로 학습하는 데 어려움을 겪습니다.

새로운 연구에서 프린스턴 대학의 신경과학자들은 이러한 차이에 대한 한 가지 주요 이유를 확인했습니다. 인간의 두뇌는 다양한 상황에서 동일한 인지 “블록”을 반복적으로 재사용하여 이를 결합하고 재결합하여 새로운 행동 패턴을 형성합니다.

이번 연구의 수석 저자이자 프린스턴 신경과학 연구소 부소장인 Tim Buschman 박사는 “최첨단 AI 모델은 개별 작업에 대해 인간 또는 심지어 초인적인 성능에 도달할 수 있습니다. 그러나 다양한 작업을 배우고 수행하는 데 어려움을 겪습니다.”라고 말했습니다. “우리는 뇌가 다양한 작업에서 인지 구성 요소를 재사용할 수 있기 때문에 유연성이 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 ‘인지 레고’를 함께 연결함으로써 뇌는 새로운 작업을 구축할 수 있습니다.”

이 연구는 11월 26일 저널에 게재되었습니다. 자연.

구성성: 새로운 상황에서 기술을 재사용

자전거 튜닝 방법을 이미 알고 있는 사람이라면 오토바이 수리 방법을 배우는 것이 더 간단하게 느껴질 수 있습니다. 관련 경험을 통해 얻은 단순하고 친숙한 기술을 바탕으로 새로운 기술을 구축하는 능력을 구성성이라고 합니다.

“빵을 굽는 방법을 이미 알고 있다면 처음부터 굽는 방법을 다시 배우지 않고도 이 능력을 사용하여 케이크를 굽을 수 있습니다”라고 프린스턴 부쉬먼 연구실의 박사후 연구원이자 새로운 연구의 주저자인 시나 타파졸리(Sina Tafazoli) 박사는 말했습니다. “오븐 사용, 재료 측정, 반죽 반죽 등 기존 기술을 재활용하고 반죽 휘젓기, 프로스팅 만들기 등의 새로운 기술과 결합하여 완전히 다른 것을 만들 수 있습니다.”

지금까지 뇌가 이러한 종류의 유연하고 구성적인 사고를 정확히 어떻게 지원하는지에 대한 증거는 제한적이었고 때로는 상충되기도 했습니다.

더 명확한 그림을 얻기 위해 Tafazoli는 수컷 붉은털원숭이 두 마리에게 두뇌 활동을 기록하면서 세 가지 관련 작업을 수행하도록 훈련시켰습니다.

시각적 분류 작업으로 유연성 테스트

빵 굽기나 자전거 수리 같은 실제 직업 대신 동물들에게 세 가지 시각적 분류 작업을 수행하도록 요청했습니다. 화면에서 그들은 일련의 다채로운 풍선 모양의 덩어리를 보았습니다. 그들의 임무는 각 얼룩이 토끼처럼 보이는지 또는 문자 “T”(모양 분류)처럼 보이는지 또는 더 빨간색으로 보이는지 또는 더 녹색으로 보이는지(색상 분류) 결정하는 것이었습니다.

도전은 생각보다 어려웠습니다. 얼룩은 차이점이 얼마나 명확한지에 따라 다양했습니다. 일부 이미지는 확실히 토끼와 비슷하거나 선명한 빨간색인 반면, 다른 이미지는 모호하여 카테고리를 구분하기 위해 신중한 판단이 필요했습니다.

모양이나 색상에 대한 결정을 보고하기 위해 각 원숭이는 화면의 네 가지 방향 중 하나를 보면서 답을 표시했습니다. 예를 들어, 작업의 한 버전에서 왼쪽을 보는 것은 동물이 얼룩이 토끼라고 판단하는 것을 의미하고 오른쪽을 보는 것은 그것이 “T”처럼 보인다는 신호를 나타냅니다.

실험의 중요한 부분은 각 작업마다 고유한 특정 규칙이 있으면서도 여전히 주요 구성 요소를 다른 작업과 공유한다는 것입니다.

색상 작업 중 하나와 모양 작업에서는 동물들이 자신의 선택을 나타내기 위해 동일한 방향을 보도록 요구했으며, 두 색상 작업 모두 원숭이에게 색상을 동일한 방식(빨간색 또는 녹색)으로 분류하되 색상 판단 신호를 보낼 때(색상 분류) 다른 방향을 보도록 요청했습니다.

이 설계를 통해 연구원들은 작업이 특정 기능을 공유할 때마다 뇌가 동일한 신경 패턴 또는 인지 구성 요소를 재사용하는지 여부를 확인할 수 있었습니다.

재사용 가능한 인지 블록의 허브인 전두엽 피질

뇌 활동 패턴을 조사한 후 Tafazoli와 Buschman은 높은 수준의 사고와 의사 결정에 관여하는 뇌 앞부분인 전두엽 피질에 몇 가지 반복되는 활동 패턴이 포함되어 있음을 발견했습니다. 이러한 패턴은 뉴런 그룹이 색상 구별과 같은 공통 목표를 위해 함께 작동할 때마다 나타났습니다.

Buschman은 이러한 패턴을 뇌의 “인지 레고”라고 불렀습니다. 이는 유연하게 결합되어 다양한 행동을 생성할 수 있는 빌딩 블록 세트입니다.

Buschman은 “나는 컴퓨터 프로그램의 기능과 같은 인지 블록을 생각합니다”라고 말했습니다. “한 세트의 뉴런은 색상을 구별할 수 있으며 그 출력은 행동을 유도하는 다른 기능에 매핑될 수 있습니다. 이러한 조직은 해당 작업의 각 구성 요소를 순차적으로 수행하여 뇌가 작업을 수행할 수 있도록 합니다.”

예를 들어, 색상 작업 중 하나의 경우 뇌는 이미지의 색상을 결정하는 블록과 눈의 움직임을 특정 방향으로 안내하는 또 다른 블록을 조립합니다. 동물이 유사한 눈 움직임을 사용하면서 색상 대신 모양을 판단하는 등 다른 작업으로 전환하면 뇌는 동일한 눈 움직임에 대한 블록과 함께 모양 처리를 위한 블록을 활성화했습니다.

이러한 블록 공유는 주로 전두엽 피질에서 나타났으며 다른 뇌 영역에서는 같은 정도로 나타나지 않았습니다. 이번 발견은 이러한 유형의 구성성이 전두엽 피질의 독특한 특징일 수 있음을 시사합니다.

초점을 선명하게 하기 위해 블록을 켜고 끄기

Tafazoli와 Buschman은 또한 전두엽 피질이 필요하지 않을 때 특정 인지 블록을 조용하게 하는 것처럼 보인다는 사실도 관찰했습니다. 이는 뇌가 주어진 순간에 가장 관련성이 높은 작업에 집중하는 데 도움이 될 것입니다.

Tafazoli는 “뇌의 인지 조절 능력은 제한되어 있습니다.”라고 말했습니다. “현재 중요한 기능에 집중할 수 있도록 일부 능력을 압축해야 합니다. 예를 들어 모양 분류에 초점을 맞추면 목표가 색상이 아니라 모양 식별이기 때문에 색상을 인코딩하는 능력이 일시적으로 감소합니다.”

다양한 블록을 선택적으로 활성화하고 억제함으로써 뇌는 과부하를 피하고 현재 목표에 초점을 맞춘 성능을 유지할 수 있습니다.

인지 레고, AI 및 정신 건강

이러한 인지 레고는 왜 사람들이 종종 새로운 작업을 그토록 빠르게 선택할 수 있는지 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다. 뇌는 항상 처음부터 시작할 필요는 없습니다. 대신 기존의 정신 구성 요소를 활용하고 이를 재결합하며 현재 AI 시스템에는 일반적으로 부족한 전략인 작업 중복을 피할 수 있습니다.

Tafazoli는 “머신러닝의 주요 문제는 치명적인 간섭입니다.”라고 말했습니다. “기계나 신경망이 새로운 것을 학습하면 이전 기억을 잊어버리고 덮어씁니다. 인공 신경망이 케이크 굽는 방법을 알지만 쿠키 굽는 법을 배우면 케이크 굽는 방법을 잊어버리게 됩니다.”

AI에 구성성을 통합하면 결국 인공 시스템의 학습이 더욱 인간과 유사해지며, 오래된 기술을 삭제하지 않고도 시간이 지남에 따라 새로운 기술을 습득할 수 있습니다.

동일한 원칙이 의학에도 영향을 미칠 수 있습니다. 정신분열증, 강박 장애, 일부 형태의 뇌 손상을 포함한 많은 신경학적, 정신적 질환으로 인해 사람들이 새로운 상황에서 기존 기술을 적용하는 것이 어려울 수 있습니다. 이러한 문제는 뇌가 인지 구성 요소를 더 이상 원활하게 재결합할 수 없을 때 발생할 수 있습니다.

Tafazoli는 “사람들이 전략을 바꾸고, 새로운 루틴을 배우거나, 변화에 적응하는 능력을 회복하도록 도울 수 있다고 상상해 보십시오.”라고 말했습니다. “장기적으로 뇌가 지식을 어떻게 재사용하고 재결합하는지 이해하면 해당 과정을 복원하는 치료법을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.”

연구 자금은 국립 보건원(R01MH129492, 5T32MH065214)에서 제공되었습니다.