December 15,2019

전문가의 뇌는 망설이지 않는다

일에 능숙해질수록 뇌 신경회로 더 집중돼

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전문가와 초보자의 차이가 뇌 회로에서는 어떻게 나타날까? 생쥐를 가지고 뇌 회로의 변화를 추적했다. 그랬더니 생쥐는 학습시간이 지나면서 ‘초보자’에서 ‘전문가’로 발전할 때 두뇌 활동이 눈에 띄게 변했다.

특히 생쥐 뇌세포 회로의 배선과 신경세포(뉴런)의 활동에 커다란 변화가 나타났다.

연구원들은 광자 영상 현미경과 다양한 유전적 도구를 사용하여 쥐가 훈련된 작업에 능숙해지면 뇌신경 네트워크가 더 집중된다는 것을 발견했다. 과학자들은 이 데이터를 사용하여 의사결정의 이면에 있는 신경과학에 대한 이해를 알릴 수 있는 계산 모델을 만들었다.

쟉극 신경세포(초록색)과 억제 신경회로(주황핵)는 전문가의 두뇌에서는 더욱 빨리 반응한다. ⓒ 처칠랜드 연구소

자극 신경세포(초록색)와 억제 신경세포(주황핵)는 전문가의 두뇌에서는 더욱 빨리 반응한다. ⓒ 처칠랜드 연구소

‘콜드 스프링 하버 연구소(CSHL)’를 비롯해서, 컬럼비아 대학, 런던 대학(UCL), 플래티론(Flatiron)연구소의 이 같은 공동연구는 뉴런(Neuron) 저널 최신호에 게재됐다.

앤 처칠랜드(Anne Churchland) CSHL 교수는 “수백 개의 뉴런 활동을 동시에 기록했고, 뉴런이 학습할 때 무엇을 했는지 연구했다”고 말했다.

실험에서 쥐 행동 90% 예측    

연구팀은 쥐가 숙달해야 할 새로운 의사결정 과제로 가득 찬 자극적인 환경에 쥐를 투입했다. 쥐는 찰칵하는 소리와 동시에 섬광이 번쩍하는 ‘다중 감각 자극’ (multisensory stimuli)을 받았다. 생쥐는 앞에 있는 3개의 솟구치는 물 중 상황에 맞게 하나를 핥아야 했다. 3개의 물줄기는 서로 다른 높이로 솟구치고 있다.

쥐는 올바른 결정을 내리면 보상을 받았다. 학습시간이 진행될수록 점점 더 많은 뉴런이 학습 과정에 관여하면서, 더욱더 빠르게 반응하기 시작했다. 가장 중요한 것은 뉴런 활동이 더 선택적이 된다는 것이다.

본질적으로, 비선택적 뉴런은 쥐가 어떻게 행동하든, 잘못된 선택을 하고 보상을 받지 못하더라도 무분별하게 반응한다. 초보자의 뇌는 선택적이지 않은 패턴의 뉴런으로 가득 차 있다고 처칠랜드 교수는 말한다.

그에 비해, 전문가의 뇌는 매우 구체적인 반응 패턴으로 가득 차 있다. 이 선택적 뉴런들은 쥐가 어떤 하나의 선택을 할 때만 반응한다. 생쥐가 어떤 방법이 다른 방법보다 더 낫다는 것을 알게 되면, 그 패턴은 더 강해진다.

결국 전문지식에 도달하면 패턴이 너무나 분명해져, 쥐는 어떤 결정을 실행하기도 전에 쥐의 뇌가 준비하는 것을 볼 수 있었다고 연구팀은 말한다. 쥐가 초보자일 때는, 뉴런만 가지고는 쥐가 어떤 선택을 하는 순간까지 무엇을 할지 알 수 없었다. 뉴런의 변화는 약 4주 동안 점진적으로 일어났다.

연구진은 기계학습 알고리즘을 이용해 ‘선형 지원 벡터 머신’ (Linear Support Vector Machine)이라는 작은 인공 네트워크를 훈련시켜 신경 활동을 해독했다. 이 인공지능은 여러 실험에서 나온 데이터를 수집하여 모든 뉴런의 활동과 결합하여, 쥐가 무엇을 할 것인지 예측하는 저울질을 한다.

쥐가 어떤 일에 더 능숙해질수록, 신경망은 더 정교해지고 정밀해지고 구체화된다. 연구원들은 쥐의 신경망을 인공 네트워크에 반영해서, 약 90%의 정확도로 쥐의 결정을 예측할 수 있었다고 발표했다.

학습 모델은 또한 각각 양과 음의 변화를 유발하는 ‘자극 뉴런’과 ‘억제 뉴런’처럼, 인식에 관련된 뇌의 특정 뉴런을 관찰하는 새로운 방법을 제공한다. 연구팀은 억제 뉴런이 뇌에서 매우 선택적인 하위 네트워크의 일부라는 것을 발견했다. 동시에 억제 뉴런은 쥐가 하려는 일에 강력하게 선택적으로 작용한다는 것을 발견했다.

생쥐의 실험결과는 사람의 학습효과 증진에 이용딜 수 있다. ⓒ 픽사베이

생쥐의 실험 결과는 사람의 학습효과 증진에 이용될 수 있다. ⓒ 픽사베이

이 일련의 과정은 의사결정이 어떻게 진행되는지 이해하는 데 도움을 주는 생물물리학적 모델의 일부분이다. 연구자들이 이 모델을 더 잘 다듬을 때, 인지능력이 어떻게 행동을 알려 주는지를 더 잘 이해할 수 있다.

왜 이런 매우 선택적인 하위 네트워크가 존재하는지, 그것이 어떻게 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 주는지, 그리고 학습하는 동안 하위 네트워크가 어떻게 연결되는지를 이해하는 것이 앞으로의 과제가 될 것으로 보인다.

 

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