계산 분석 결과, 자극을 처리하고 기억을 유지하는 데 관여하는 서로 다른 신경 활동 공간과 기능적 군집이 확인됐다.

특히 전전두엽에서는 첫 번째 지연 구간에 감각 기억을 유지하던 군집이, 다음 지연 구간에는 행동 계획을 유지하는 데 다시 활용되는 양상이 나타났다. 같은 계산 구조가 서로 다른 정보 내용에 적용된 것으로 해석할 수 있는 결과다.

반면 후두정엽의 군집은 상대적으로 전문화돼 있었다. 특정 정보 유형에 더 일관되게 관여했으며, 전전두엽처럼 동일한 역할을 상황에 따라 바꾸는 양상은 덜 두드러졌다. 연구진은 이를 전전두엽의 유연한 재사용과 후두정엽의 상대적 전문화라는 기능 분담의 단서로 보고 있다.

인공신경망에서도 나타난 ‘재사용 모듈’

연구진은 생쥐의 과제와 유사한 요구 조건으로 인공 순환신경망(RNN)을 훈련했다. 그 결과 네트워크 역시 재사용 가능한 모듈형 조직을 발전시켰다. 특정 군집을 비활성화하면 특정 계산 기능이 손상되는 현상도 관찰돼, 이런 구조가 단순히 실험에 사용된 생쥐에서만 나타난 우연한 특징이 아니라 계산상 유용한 해법일 가능성을 뒷받침했다.

다만 생쥐와 인공신경망 결과가 곧바로 인간의 사고 방식 전체를 설명하는 것은 아니다. 현재 생쥐 연구의 핵심 증거는 상관관계에 기반한다. 즉, 특정 군집의 활동이 감각 기억에서 행동 계획으로 재활용되는 양상은 보여주지만, 그 군집 하나가 해당 행동을 직접 발생시킨다고 인과적으로 입증한 것은 아니다.

왜 ‘인지 레고’인가

연구진이 제시한 비유는 ‘인지 레고’다. 레고 블록을 조합해 서로 다른 구조물을 만들듯, 뇌도 이미 학습한 인지 구성 요소를 여러 과제에 맞게 결합하고 재결합할 수 있다는 뜻이다.

이 구조가 사실이라면 뇌의 학습에는 몇 가지 이점이 있다.

• 새로운 과제를 처음부터 배우지 않아도 된다. 이미 익힌 계산 기능을 재사용하고, 그 기능이 처리하는 정보나 조합 방식만 바꿀 수 있다.
• 한정된 신경 자원을 효율적으로 활용할 수 있다. 모든 기억과 행동 계획마다 완전히 별도의 회로를 만들 필요가 줄어든다.
• 과제와 규칙 사이를 빠르게 전환할 수 있다. 같은 모듈을 다른 맥락에 배치하면 새로운 행동을 비교적 신속하게 구성할 수 있다.
• 인공지능 연구의 설계 목표가 될 수 있다. 오늘날 AI 시스템은 관련된 새 과제를 배울 때 대규모 재훈련이 필요하거나 기존 능력을 잃는 경우가 있다. 뇌의 재사용형 모듈은 이런 문제를 줄이는 방향을 제시할 수 있다.

다음 단계는 인과성 검증

연구진은 앞으로 특정 과제 구간에서 확인된 전전두엽 군집을 선택적으로 방해하거나 조작하는 인과 실험을 계획하고 있다. 핵심 예측은 같은 군집을 언제 방해하느냐에 따라 손상되는 기능이 달라진다는 것이다. 감각 기억을 유지하는 시점에 방해하면 감각 기억이, 행동 계획을 유지하는 시점에 방해하면 행동 계획이 더 크게 영향을 받아야 한다.

제공된 자료만으로는 구체적인 조작 방법이나 실험 일정까지 확인할 수 없다.

연구비는 어떻게 마련됐나

제공된 출처에는 이번 MIT·프린스턴 연구의 연구비를 확정할 수 있는 정보가 없다. 미국 국가정보국장실(ODNI)과 미국 국립보건원(NIH)이 연구비를 지원했다는 프린스턴대의 문구는 별도의 생쥐 뇌 연결망 연구를 가리키므로, 이번 연구의 지원 내역으로 인용해서는 안 된다.

계산 분석 결과, 자극을 처리하고 기억을 유지하는 데 관여하는 서로 다른 신경 활동 공간과 기능적 군집이 확인됐다.

특히 전전두엽에서는 첫 번째 지연 구간에 감각 기억을 유지하던 군집이, 다음 지연 구간에는 행동 계획을 유지하는 데 다시 활용되는 양상이 나타났다. 같은 계산 구조가 서로 다른 정보 내용에 적용된 것으로 해석할 수 있는 결과다.

반면 후두정엽의 군집은 상대적으로 전문화돼 있었다. 특정 정보 유형에 더 일관되게 관여했으며, 전전두엽처럼 동일한 역할을 상황에 따라 바꾸는 양상은 덜 두드러졌다. 연구진은 이를 전전두엽의 유연한 재사용과 후두정엽의 상대적 전문화라는 기능 분담의 단서로 보고 있다.

인공신경망에서도 나타난 ‘재사용 모듈’

연구진은 생쥐의 과제와 유사한 요구 조건으로 인공 순환신경망(RNN)을 훈련했다. 그 결과 네트워크 역시 재사용 가능한 모듈형 조직을 발전시켰다. 특정 군집을 비활성화하면 특정 계산 기능이 손상되는 현상도 관찰돼, 이런 구조가 단순히 실험에 사용된 생쥐에서만 나타난 우연한 특징이 아니라 계산상 유용한 해법일 가능성을 뒷받침했다.

다만 생쥐와 인공신경망 결과가 곧바로 인간의 사고 방식 전체를 설명하는 것은 아니다. 현재 생쥐 연구의 핵심 증거는 상관관계에 기반한다. 즉, 특정 군집의 활동이 감각 기억에서 행동 계획으로 재활용되는 양상은 보여주지만, 그 군집 하나가 해당 행동을 직접 발생시킨다고 인과적으로 입증한 것은 아니다.

왜 ‘인지 레고’인가

연구진이 제시한 비유는 ‘인지 레고’다. 레고 블록을 조합해 서로 다른 구조물을 만들듯, 뇌도 이미 학습한 인지 구성 요소를 여러 과제에 맞게 결합하고 재결합할 수 있다는 뜻이다.

이 구조가 사실이라면 뇌의 학습에는 몇 가지 이점이 있다.

• 새로운 과제를 처음부터 배우지 않아도 된다. 이미 익힌 계산 기능을 재사용하고, 그 기능이 처리하는 정보나 조합 방식만 바꿀 수 있다.
• 한정된 신경 자원을 효율적으로 활용할 수 있다. 모든 기억과 행동 계획마다 완전히 별도의 회로를 만들 필요가 줄어든다.
• 과제와 규칙 사이를 빠르게 전환할 수 있다. 같은 모듈을 다른 맥락에 배치하면 새로운 행동을 비교적 신속하게 구성할 수 있다.
• 인공지능 연구의 설계 목표가 될 수 있다. 오늘날 AI 시스템은 관련된 새 과제를 배울 때 대규모 재훈련이 필요하거나 기존 능력을 잃는 경우가 있다. 뇌의 재사용형 모듈은 이런 문제를 줄이는 방향을 제시할 수 있다.

다음 단계는 인과성 검증

연구진은 앞으로 특정 과제 구간에서 확인된 전전두엽 군집을 선택적으로 방해하거나 조작하는 인과 실험을 계획하고 있다. 핵심 예측은 같은 군집을 언제 방해하느냐에 따라 손상되는 기능이 달라진다는 것이다. 감각 기억을 유지하는 시점에 방해하면 감각 기억이, 행동 계획을 유지하는 시점에 방해하면 행동 계획이 더 크게 영향을 받아야 한다.

제공된 자료만으로는 구체적인 조작 방법이나 실험 일정까지 확인할 수 없다.

연구비는 어떻게 마련됐나

제공된 출처에는 이번 MIT·프린스턴 연구의 연구비를 확정할 수 있는 정보가 없다. 미국 국가정보국장실(ODNI)과 미국 국립보건원(NIH)이 연구비를 지원했다는 프린스턴대의 문구는 별도의 생쥐 뇌 연결망 연구를 가리키므로, 이번 연구의 지원 내역으로 인용해서는 안 된다.