인공지능이 ‘마음’을 읽기 시작했다

뇌신경 패턴 분석해 생각하고 있는 것 정확히 번역

인공지능(AI)의 능력이 사람의 마음을 읽는 수준에 도달하고 있다.

1일 ‘가디언’ 지는 과학자들이 AI로 인간의 뇌 활동을 분석해 글로 표현할 수 있는 마음을 읽는 기술을 개발했다고 보도했다.

연구에 참여한 미국 캘리포니아대학의 조셉 마킨(Joseph Makin) 교수는 “아직 완벽하지는 않지만 이것은 매우 중요한 결과로, 그동안 꿈꿔온 ‘언어보철(speech prosthesis)’ 기술의 기반을 구축할 수 있게 됐다.”고 말했다.

AI로 인간의 뇌세포 활동을 분석해 글로 표현할 수 있는 ‘마음을 읽는 기술’이 과학자들에 의해 실현되고 있다. 정확한 번역이 가능한 머신러닝 알고리듬이 등장했다. ⓒfrontiersin.org

가장 뛰어난 ‘언어보철’ 기술 개발

보철(prosthesis)이란 의족·의안·의치와 같은 인공적인 기관들을 말한다.

언어보철을 만들었다는 것은 사람이 아닌 기계가 사람의 마음을 읽은 후 언어로 전환시켜 사람과 소통할 수 있다는 것을 의미한다.

관련 논문은 신경과학 전문지 ‘네이처 뉴로사이언스’ 30일 자에 게재했다. 논문 제목은 ‘Machine translation of cortical activity to text with an encoder-decoder framework’이다.

연구팀은 논문을 통해 이 언어보철 시스템을 어떻게 개발했는지 설명하고 있다.

간질발작으로 고통을 겪고 있는 4명의 참가자들의 뇌 안에 전극을 주입한 후 이들에게 큰 소리로 말을 하도록 요청했다.

‘티나 터너는 팝싱어다(Tina Turner is a pop singer).’, ‘그 도둑들이 50개의 보석을 훔쳤다(Those thieves stole 30 jewels).’ 등의 문장을 크게 소리치면 연구팀은 머신러닝을 통해 화자의 뇌신경 활동을 추적해 그 변화 패턴을 숫자로 전환시켰다.

그리고 4명의 참가자들이 50개의 문장을 이야기하게 하면서 그동안 개발한 머신러닝 알고리즘을 통해 계속해 나타나고 있는 숫자들이 어떤 패턴에 의해 변화하고 있는지 파악해나갔다.

처음에는 숫자들 안에서 어떤 공통점이나 의미를 찾아낼 수 없었다. 그러나 실험이 반복되면서 머신러닝이 쏟아내고 있는 숫자들이 실험 참가자들이 하고 있는 말과 어떤 관련이 있다는 특징들을 찾아낼 수 있었다.

그리고 실험을 반복하면서 이들 숫자들이 어떤 단어를 의미하고 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 또 숫자의 의미를 연결해 참가자들이 이야기하고 있는 문장이 어떤 의미를 지니고 있는지 도달할 수 있었다.

그동안 다수의 과학자들이 ‘언어보철’ 기술을 개발해왔다. 그러나 이번처럼 사람들이 하는 말이 뇌 속에서 어떤 변화를 일으키는지 구체적인 데이터를 제시한 것은 조셉 마킨 교수 연구팀이 처음이다.

실험 결과 번역상 오차 3%에 불과

연구팀은 지금 이 언어보철 시스템이 완벽한 수준이 아니라고 말했다.

‘그 음악가들이 놀라울 만큼 하모니를 이룬다(Those musicians harmonise marvellously)’란 말을 ‘그 시금치가 유명한 가수다(The spinach was a famous singer)’라는 식의 실수를 저지른다는 것.

그러나 연구팀은 대다수의 경우는 정확한 번역이 이루어졌다고 밝혔다. 한 실험 참가자의 경우 오류가 3%에 불과했다며, 이는 전문적인 번역자들의 번역에서 약 5% 정도의 오류가 발생하고 있는 점에 비추어 매우 뛰어난 수준이라고 설명했다.

이번 연구는 4명의 참가자를 대상으로 50개의 문장에 국한한 실험이다.

논문은 문장과 언어 영역을 확대할 경우 정확도가 떨어질 수 있다고 밝혔다. 그러나 머신러닝으로 하여금 추가된 문장을 해독할 수 있도록 같은 패턴으로 업그레이드할 경우 그 능력을 향상시킬 수 있다고 말했다.

실제로 이번 실험에 학습을 더해 갈수록 머신러닝이 더 정확한 언어 해독을 하고 있었다는 것. 이는 머신러닝의 학습 정도에 따라 그 가능성을 높여나갈 수 있다는 것을 말해주는 것으로 앞으로의 발전 가능성을 시사하고 있다.

마킨 교수는 “다양한 언어에 따라 남녀노소 등의 상황에 맞추어 언어 해독 기능을 확대해 다국어를 할 수 있는 사람처럼 그 능력을 확대해나갈 수 있다.”고 말했다.

연구를 지켜본 네덜란드 마스트리흐트 대학의 크리스티안 허프(Christian Herff) 교수는 새로 개발한 머신러닝 알고리즘이 다른 알고리즘과 비교해 훨씬 더 빠른 속도로 학습을 하고 있다는 점에 주목하고 있다.

불과 40분 정도의 학습으로 뇌신경 속에 기록된 문장을 정확히 해독하고 있다는 것. 과거 한정된 문장들을 해독하기 위해 엄청난 시간이 필요했던 점을 감안했을 때 놀라운 일이라는 논평을 남겼다.

그동안 과학자들은 말을 하지 못해 치료하는데 큰 어려움을 겪고 있는 환자들의 마음을 읽기 위해 환자들의 뇌에 전극을 심은 다음 뇌 활동을 파악하기 위한 노력을 기울여왔다.

그러나 캘리포니아 대학의 이번 연구는 환자들이 큰소리로 말을 하는 상태에서 진행된 것이다. 말을 하지 못하는 환자들의 마음을 읽을 정도로 인공지능의 능력을 확대하기 위해서는 더 예민하고 정확한 기술이 요구된다.

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