“멀티태스킹도 학습된다”…AI가 인간 못 따라오는 이유 [달콤한 사이언스]

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세줄 요약

• 반복 훈련으로 뇌 회로 자동화 메커니즘 확인
• 전전두엽 중심 처리에서 측두엽 중심으로 이동
• 멀티태스킹 가능성 및 AI 한계 시사

정신 없는 일상을 사는 현대인에게 동시에 여러 가지 일을 수행하는 ‘멀티태스킹’은 어쩌면 필수일지 모른다. 그렇지만 과학자들은 인간이 진정한 의미의 멀티태스킹은 못한다고 봤다. 두 가지 이상의 일을 동시에 하는 것처럼 보이더라도 실제로는 뇌가 두 과제 사이를 빠르게 오가며 번갈아 처리한다는 것이다.

그런데 미국 조지타운대 의대, 카네기 멜론대, 존스홉킨스 응용물리학 연구실, 리하이대 공동 연구팀은 이런 과학계 통념을 뒤집는 연구 결과를 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 ‘인지 신경과학 저널’ 6월 4일자에 실렸다. 연구팀에 따르면 충분한 훈련을 거치면 뇌가 스스로 배선을 다시 깔아 학습한 과제를 무의식적으로 자동 처리하는 회로로 옮겨 놓고 그 덕분에 다른 일을 위한 뇌의 여유 공간이 생기면서 멀티태스킹이 가능해진다.

연구팀은 뇌가 새로운 과제를 배우는 단계에서 출발해 충분한 경험이 쌓인 뒤에는 그 과제를 무의식적으로 수행하는 단계로 넘어가는 일종의 뇌의 자동화 메커니즘에 관심을 갖고 있었다. 대표적인 사례가 운전이다. 운전을 처음 배울 때나 면허를 따고 도로에 막 나갔을 때는 온 신경을 운전에만 집중해야 한다. 그렇지만 여러 해 동안 운전을 하다보면 대부분 사람은 운전을 하는 동안 대화를 나누거나 음악을 듣거나 어떤 문제를 골똘히 생각할 수도 있게 된다. 지금까지 학습에 관한 연구 대부분은 초기 단계에 초점이 맞춰져 있을 뿐 장기적으로 뇌에서 무슨 일이 일어나는지에는 소홀했다.

지금까지 동시에 두가지 일을 하는 멀티태스킹은 뇌가 두 과제 사이를 빠르게 오가며 처리한다고 생각했다. 그렇지만 오랫동안 훈련과 학습이 뇌에 새로운 회로를 만들어 진정한 멀티태스킹을 가능하게 한다는 사실이 밝혀져 화제다.

펙셀즈 제공

연구팀은 남녀 실험참가자들에게 컴퓨터 그래픽으로 미세하게 변형시킨 자동차 이미지를 두 범주로 분류하게 하는 실험을 했다. 참가자들은 미묘한 차이를 포착해 이미지를 구분하는 것인데 휴대전화 앱을 이용해 게임처럼 이미지를 분류하도록 했다. 연구팀은 5~10주 동안 3만 회 이상 시행하도록 했고 분류 작업을 완료하기 전후에 기능성 자기공명영상(fMRI)과 뇌파(EEG) 검사로 뇌를 촬영했다.

분석 결과, 참가자들은 이미지 분류를 처음 막 익혔을 때는 과제를 수행할 때 전전두엽 피질이 활성화됐다. 이 뇌부위는 실행 기능과 사고를 담당하면서 일반적으로 한 번에 한 가지 과제만 처리할 수 있는 것으로 알려졌다. 그런데 같은 분류 과제를 몇 주에 걸쳐 반복 연습한 참가자들의 뇌를 다시 촬용했을 때는 측두엽 피질이 활성화되는 것으로 나타났다. 측두엽은 기억의 부호화와 복잡한 사물의 인식에 관여하는 영역이다. 연구팀에 따르면 충분한 훈련이 측두엽에 이전에는 존재하지 않던 범주 선택성 영역을 사실상 새로 형성한 것이다. 수년간 훈련받고 일한 영상의학과 전문의가 엑스레이 사진에서 찍힌 종양 덩어리를 양성인지 악성인지 거의 자동적으로 정확히 분류해내는 것이 대표적 사례다.

연구팀은 충분한 훈련을 거친 뒤 자동차 범주를 구분할 때 전전두엽 피질을 거치지 않고 측두엽이 활성화되면서 곧바로 뇌 출력 영역으로 연결됐다고 설명했다. 충분한 훈련과 경험이 뇌 회로를 새로 형성해 전두엽 병목을 우회하게 만들면서 전전두엽 피질은 하고 싶은 다른 무엇을 위해 비워진 상태로 남게 되고 그만큼 처리 용량이 늘어난다는 것이다.

학습된 행동은 의식적 사고나 실행 기능이 접근하기 어려운 뇌 회로로 옮겨간다는 점을 보여준 이번 연구는 강박적 행동을 이해하는 데도 도움이 된다. 또 인간이 지속적 학습을 할 수 있는 이유에 대해서도 알려준다. 사람은 학습한 기술을 측두엽으로 옮겨 전전두엽 공간을 비워 두면 뇌는 기존 정보를 새로운 것을 배우기 위한 주춧돌로 쓸 수 있게 되는데 인공지능 모델에서는 이런 능력이 없다고 연구팀은 지적했다.

연구를 이끈 막시밀리안 리젠후버 조지타운대 의대 교수(신경과학)는 “이번 연구는 뇌가 어떻게 학습하는지를 이해하는 데 한걸음 더 나아갔다는 점에서 의미가 크다”며 “멀티태스킹을 학습할 수 있다는 점뿐만 아니라 이전에 배운 것을 토대로 새로운 것을 쌓아 올리는 인공지능 개발에도 도움을 줄 수 있을 것”이라고 설명했다.

유용하 과학전문기자