뇌의 능력: AI가 아직 마스터하지 못한 인간의 초능력

인간은 환경에서 어떤 행동이 가능한지 본능적으로 이해합니다. AI는 아직 이러한 직관적 능력을 따라잡지 못합니다. 출처: Shutterstock

어떻게 직감적으로 산책로를 걷고 호수에서 수영할 수 있다는 것을 알 수 있을까요? 암스테르담 대학교 연구진은 우리가 환경 속에서 몸을 움직이는 방식을 반영하는 독특한 뇌 활성화를 발견했습니다. 이 연구는 인간의 뇌가 작동하는 방식에 대한 새로운 시각을 제시할 뿐만 아니라, 인공지능이 뒤처진 부분을 보여줍니다. 연구진에 따르면, AI가 인간 뇌에 대한 이러한 지식을 통합한다면 더욱 지속 가능하고 인간 친화적으로 발전할 수 있을 것입니다.

산길, 번화한 거리, 강 등 낯선 환경의 사진을 보면 우리는 그 안에서 어떻게 움직일지 바로 떠올립니다. 걷거나, 자전거를 타거나, 수영을 하거나, 아니면 더 이상 움직이지 않는 거죠. 간단해 보이지만, 뇌는 실제로 어떻게 이러한 행동 기회를 판단할까요?

박사 과정생 클레멘스 바트닉과 공동 연구진은 독특한 뇌 패턴 덕분에 가능한 행동을 어떻게 예측하는지 보여줍니다. 계산 신경과학자 아이리스 그로엔이 이끄는 연구팀은 이러한 인간의 능력을 ChatGPT를 포함한 수많은 AI 모델과 비교했습니다. 그로엔은 "AI 모델은 이 부분에서는 덜 뛰어나지만, 효율적인 인간 뇌로부터 배울 점이 아직 많습니다."라고 결론지었습니다.

MRI 스캐너에서 이미지 보기

연구팀은 MRI 스캐너를 사용하여 사람들이 실내외 환경의 다양한 사진을 볼 때 뇌에서 어떤 일이 일어나는지 조사했습니다. 참가자들은 버튼을 눌러 해당 사진이 걷기, 자전거 타기, 운전, 수영, 보트 타기, 등산 중 어떤 활동을 하도록 유도하는지 표시했습니다. 동시에 뇌 활동도 측정했습니다.

"우리는 알고 싶었습니다. 어떤 장면을 볼 때, 사물이나 색깔처럼 그 장면에 있는 것만 보는지, 아니면 그 장면으로 무엇을 할 수 있는지 자동적으로 생각하는지 말입니다."라고 그로엔은 말합니다. "심리학자들은 후자를 '행동 가능성(affordance)', 즉 행동의 기회라고 부릅니다. 올라갈 수 있는 계단이나 뛰어다닐 수 있는 탁 트인 들판을 상상해 보세요."

뇌의 독특한 과정

연구팀은 시각 피질의 특정 영역이 이미지 속 눈에 보이는 물체로는 설명할 수 없는 방식으로 활성화된다는 것을 발견했습니다. 그로엔은 "우리가 본 것은 매우 독특했습니다."라고 말합니다. "이러한 뇌 영역들은 눈에 보이는 것뿐만 아니라 그것을 활용하여 무엇을 할 수 있는지도 나타냅니다." 참가자들에게 명확한 행동 지시가 주어지지 않았을 때에도 뇌는 이러한 행동을 보였습니다. 그로엔은 "따라서 이러한 행동 가능성은 자동적으로 처리됩니다."라고 말합니다. "어떤 환경에서 무엇을 할 수 있는지 의식적으로 생각하지 않더라도 뇌는 여전히 그것을 기억합니다."

따라서 이 연구는 처음으로 가능성(affordances)이 심리적 개념일 뿐만 아니라 우리 뇌의 측정 가능한 속성이라는 것을 보여줍니다.

AI가 아직 이해하지 못하는 것

연구팀은 이미지 인식 모델이나 GPT-4와 같은 AI 알고리즘이 주어진 환경에서 사람의 능력을 얼마나 잘 예측하는지 비교했습니다. 그 결과, AI 알고리즘은 가능한 행동을 예측하는 데 더 취약했습니다. 그로엔은 "행동 인식을 위해 특별히 훈련된 AI 알고리즘은 인간의 판단을 어느 정도 예측할 수 있었지만, 인간의 뇌 패턴은 모델의 내부 계산과 일치하지 않았습니다."라고 설명했습니다.

"최고의 AI 모델조차도 인간과 정확히 같은 답을 내놓지는 못합니다. 우리에게는 아주 간단한 일인데 말이죠."라고 그로엔은 말합니다. "이는 우리의 시각이 세상과 상호작용하는 방식과 깊이 얽혀 있음을 보여줍니다. 우리는 인식을 물리적 세계에서의 경험과 연결합니다. AI 모델은 컴퓨터 안에서만 존재하기 때문에 그렇게 할 수 없습니다."

AI는 여전히 인간의 뇌로부터 학습할 수 있다

따라서 이 연구는 신뢰할 수 있고 효율적인 AI 개발에 대한 더 큰 질문들을 다룹니다. 그로엔은 "의료부터 로봇 공학까지 더 많은 분야에서 AI가 활용됨에 따라, 기계가 단순히 사물을 인식하는 것뿐만 아니라 무엇을 할 수 있는지 이해하는 것이 중요해지고 있습니다."라고 설명합니다. "예를 들어, 재난 지역에서 길을 찾아야 하는 로봇이나 자전거 도로와 진입로를 구분할 수 있는 자율주행차가 있습니다."

그로엔은 또한 AI의 지속 가능한 측면을 지적합니다. "현재의 AI 훈련 방법은 막대한 에너지를 소모하며, 대형 기술 기업만이 접근할 수 있는 경우가 많습니다. 우리 뇌가 어떻게 작동하는지, 그리고 인간의 뇌가 특정 정보를 매우 빠르고 효율적으로 처리하는 방식에 대한 더 많은 지식은 AI를 더욱 스마트하고, 경제적이며, 인간 친화적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다."

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/06/250622225921.htm