예전에 재미있는 연구 하나를 보았습니다. 바로, 예쁜꼬마선충의 뇌 커넥톰을 로봇에 업로드해 로봇을 제어하는데 성공한 연구였습니다. 상상속에나 있던 것이 실제로 이루어진 모습을 보니 정말로 신기했습니다.
이러한 기억이 얼핏 사라질 무렵, 갑자기 이 연구가 다시 생각나는 일이 있었습니다. 바로, 생물을 좋아하던 친구와 정보를 좋아하던 친구 사이의 대화 중에 우연히 튀어나온 것이었습니다. 그 친구들은 궁금한 것을 보면 참지 못하는 성격이 있기에, 바로 이 연구를 찾아보았습니다. 마침 선행연구 소스코드를 쉽게 접할 수 있었고, 이들은 어떻게 구현되어있는지가 궁금했기에 이 소스코드를 분석해보았습니다.
분석 결과, 이 친구들은 상당히 흥미로운 사실 한 가지를 발견했습니다. 바로, 커넥톰을 구성하는 각종 수치가 최적의 상태에서 고정되어 있었다는 부분을 말입니다. 그리고 궁금해졌습니다. “과연 지금 고정된 상태가 최적의 상태일까?”, 그리고 “여기에 실제 생물처럼 습관화를 적용시킨다면 어떻게 될까?” 말입니다. 그리고 궁금증을 못 참는 이 친구들은 바로 연구를 시작했습니다.
이것이 저희가 이 연구를 하게 된 동기입니다.
가장 중요한 부분은 예쁜꼬마선충의 신경망에 습관화를 도입하여 적응하는 과정을 구현해내는 것입니다. 여기에는 선행연구의 소스코드를 적용해 예쁜꼬마선충의 커넥톰을 로봇으로 옮기는 과정이 자연스럽게 포함되어 있겠습니다. 슬프게도, 선행 연구를 그대로 따라해서는 안 되고, 우리의 환경에 맞춰 조금씩 수정해야만 적용할 수 있었습니다. 그렇지만, 셀 수 없는 시도 끝에 결국 적용에 성공했고, 연구를 진행할 수 있었습니다.
인간은 컴퓨터 알고리즘을 개발하는 데 있어서 자연을 모방하는 것에 기초했습니다. 뉴런 구조에서 자극에 따른 시냅스 변화를 기초한 인공신경망 같은 것 말이죠. 이와 비슷한 맥락에서, 인간의 뇌를 그대로 가져온다면, 성능이 보장될 확률이 높습니다.
그러나, 구현 가능성과는 별개로, 인간의 뇌는 너무 크고 복잡합니다. 그래서 대부분의 연구는 뉴런의 개수도 적고 이미 구조 분석이 완료된 C.elegans(예쁜꼬마선충)를 이용하고 있습니다.
현재 C.elegans의 커넥톰 기반 AI는 계속 연구되고 있습니다. 하지만, 생물학적 특징 중 하나인 ‘반복된 자극에 대해 적응한다’는 개념의 습관화를 반영하는 AI에 대해서는 연구가 충분하지 않아보입니다. 따라서 본 연구는 C.elegans의 신경망을 모방해 자극과 반응을 확인할 수 있는 AI를 구현 및 실행시키고, 나아가 습관화 특징이 반영된 AI를 제작하는 것이 목표입니다.