fMRI라는 수법을 이용해 뇌를 스캔해 AI로 해석해 인간의 사고를 정확하게 읽을 수 있었다는 논문이 발표됐다. 이 기술은 질병이나 부상으로 말하거나 몸을 움직일 수 없는 사람의 커뮤니케이션을 지원하는 기술을 크게 진전시킬 것으로 기대되고 있다.
뇌를 스캔하고 사고를 읽는 기술은 지금까지 있었지만 대부분은 수술에 의해 머리에 전극이나 임플란트를 내장해야 하는 침습적 장치를 이용하는 게 대부분이었다. 텍사스대학 오스틴 신경과학 연구팀은 9월 29일 공개(bioRxiv)한 논문에서 fMRI를 이용해 비침습적으로 생각을 읽는데 성공했다고 발표했다.
원래 fMRI는 전자파를 맞추고 뇌 혈류를 측정해 뇌 작용을 읽는 기술이다. 이 때문에 머리에 전극을 매립할 필요가 없는 대신 뉴런 신호를 직접 판독하는 디바이스와 비교하면 아무래도 해석에 시간이 걸리고 실시간성이 부족하다는 난점이 있었다. 하지만 연구팀은 대상자가 생각하고 있는 단어를 하나하나 해독하는 대신 기계학습을 이용한 AI 모델로 뇌의 고도 사고 의미를 읽어 이 문제를 해결했다.
이 기술을 개발하면서 연구팀은 먼저 20∼30대 남성 2명과 여성 1명 등 3명에게 fMRI 장치를 사용한 상태에서 오디오 드라마나 팟캐스트를 듣게 했다. 여러 차례로 나눠 16시간 계측한 fMRI 스캔 데이터와 원래 문장으로 학습을 실시해 fMRI 데이터로부터 사고를 해석하는 알고리즘인 디코더를 만들었다. 이렇게 만든 디코더에 다시 피험자 뇌 데이터를 읽게 하면 피험자가 들은 스토리를 꽤 정확하게 재현할 수 있었다는 것이다. 물론 세세한 곳에 실수는 있지만 단어나 구절을 정확하게 표현하고 요점을 잘 파악할 수는 있다는 것.
연구팀은 이 기술이 말하거나 몸을 움직일 수 없는 사람의 커뮤니케이션을 지원하는데 도움이 될 것이라고 보고 있다. fMRI 기술은 비침습적이고 뇌에 전극을 이식하는 수술이 필요하지 않기 때문이다. 물론 fMRI 장치는 대규모로 개인이 부담 없이 사거나 사용할 수는 없지만 연구팀에 따르면 fMRI보다 휴대성이 뛰어난 기기를 이용한 MEG(magnetoencephalography)에서도 이번 기술을 응용할 수 있을 가능성이 있다고 한다.
다만 어떤 사람의 사고 데이터를 학습해서 만든 디코더는 그 사람의 사고 해독에만 사용할 수 있으며 다른 사람에게는 전혀 사용할 수 없었다. 이는 사전에 16시간 이상 대규모 교육 세션에 참여하지 않으면 생각을 읽을 수 없다는 걸 의미한다. 연구팀은 또 스캔 중인 피험자에게 다른 걸 생각하거나 숫자를 세도록 해서 읽기 부정확도도 조사했다. 그 결과 동물을 연상하는 게 해독을 방해하는데 가장 효과적이었다고 한다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.