그렉 게이지: 마음 읽기. 공상과학 영화에 등장하는
생각을 읽을 수 있는 기계를 본적이 있을 겁니다.
하지만 오늘날 우리에게는
뇌파 활동을 읽을 수 있는 기계들이 있는데,
그건 바로 EEG입니다.
이 뇌파에는 정보가 포함되어 있을까요?
그러면 컴퓨터를 훈련시켜 생각을 읽게 할 수 있을까요?
제 친구 네이던은 EEG를 분석하는 일을 하고 있어요.
마음을 읽는 기계를 만들기 위해서죠.
[DIY 신경과학]
EEG는 이렇게 작동합니다.
여러분 머리에는 뇌가 있고,
그 뇌는 몇 십억 개의 신경으로 이루어져 있습니다.
각각의 이 신경들은 서로에게 전기적 메세지를 전달합니다.
이런 작은 메세지들이 합쳐져 전파를 만들고 우리는 그것을
모니터로 확인할 수 있습니다.
전통적으로 EEG는 광범위한 정보를 제공합니다.
예를 들어 수면 중 혹은 깨어있는 경우입니다.
하지만 다른 정보도 제공할까요?
실제로 우리 생각을 읽을 수 있을까요?
저희는 이걸 실험하는데
복잡한 생각으로 시작하지는 않을 것 입니다.
매우 단순한 걸 시도해보죠.
뇌파만 가지고 보고 있는 대상이 무엇인지 해석할 수 있을까요?
네이던은 크리스티의 머리에 전극을 부착합니다.
네이던: 내 인생이 꼬였어.
(웃음)
GG: 그는 그녀에게
네 가지 다른 범주의 사진들을 보여줍니다.
네이던: 얼굴, 집, 풍경, 그리고 이상한 사진들이에요.
GG: 크리스티에게 몇백 개의 이미지를 보여주면서
우리는 또한 전파를 캡처하여 네이던의 컴퓨터에 저장합니다.
우리는 뇌파에 포함된 사진에 대한 모든 시각정보를 감지할 수 있는지
알아보려고 하는 겁니다.
작업이 끝나면, 크리스티가 보고 있는 사진의 종류를
EGG가 맞출 수 있는지를 알아볼 겁니다.
성공한다면 각 카테고리는 다른 뇌 신호를 촉발시킬 것 입니다.
저희가 수집한 EEG 미가공 데이터는
바로 이런 데이터예요.
너무 지저분해 보이니까, 사진별로 정리를 해봅시다.
여전히 너무 어지러워서 차이점을 파악할 수 없네요.
하지만 이미지가 처음 나타난 시점에 따라 정리함으로써
모든 이미지 종류에 걸쳐 EEG의 평균을 낸다면
이러한 잡음을 없앨 수 있고,
그리고 곧 우리는 각 종류별로 지배적인 패턴이 나타나는 것을
볼 수 있습니다.
이제 신호들이 모두 꽤 비슷해보이죠.
좀 더 자세히 봅시다.
이미지 출현 후 백 밀리초 정도에
네 가지 경우 모두에서 긍정적인 상승이 보입니다.
그것은 P100이라고 불립니다.
그게 바로 우리가 대상을 인식할 때 뇌에서 일어나는 일이라 볼 수 있죠.
근데 이런, 얼굴을 볼 때 신호를 보세요.
다른 것들과는 다르게 보입니다.
이미지가 나타난 뒤 170밀리초 쯤
아래로 하강하는 부분이 있습니다.
여기서 무슨 일이 일어나는 걸까요?
연구에 따르면 우리 뇌는 인간의 얼굴을 인식하는데 필요한
많은 뉴런을 가지고 있죠.
이 N170 스파이크는 모든 뉴런들이
같은 장소에서 동시에 발사되는 것일 수 있습니다.
우리는 그걸 EEG에서 감지할 수 있죠.
여기 두 가지 시사점이 있습니다.
하나는 우리의 눈이 잡음의 평균을 내지 않고는
패턴에서 차이점을 감지하기 정말 어렵다는 것이고
두 번째로는, 잡음을 제거한 후에도
우리 눈은 얼굴과 관련된 신호만을 추출할 수 있다는 겁니다.
이것이 우리가 기계학습에 관심을 갖는 이유죠.
우리의 눈은 잡음이 섞인 데이터에서 패턴을 뽑아내지 못합니다.
하지만 기계학습 알고리즘은 그것이 가능하도록 설계되어 있고
따라서 우리가 많은 이미지와 데이터를 기계에 입력하여
컴퓨터를 훈련시켜서
크리스티가 지금 무엇을 보고 있는지 해석할 수 있게 하는게 가능하겠죠?
우리는 그녀의 EEG에서 나오는 정보를 동시에 코드화하고
그녀의 눈이 보고 있는 게 무엇인지 예측하려 합니다.
성공한다면, 우리가 봐야 하는 것은
그녀가 풍경 이미지를 볼 때마다
풍경, 풍경, 풍경이라고 말해야 하는 것이죠.
얼굴이면-- 얼굴, 얼굴, 얼굴, 얼굴
하지만 그렇게 되지 않는다는 것이 밝혀졌네요.
(웃음)
좋아요.
감독: 무슨 일이죠? GG: 직업을 바꿔야할 것 같아요.
(웃음)
그건 완전한 실패였지만 저희는 여전히 궁금합니다.
이 기술을 얼마나 밀고 나갈 수 있을까요?
저희는 결과물을 다시 보았습니다.
데이터가 굉장히 빨리 컴퓨터에 들어오고 있다는 것을 알아냈죠.
이미지가 언제 입력되었는지 모를 정도로요.
그것은 매우 긴 문장을 단어 사이에 공백 없이 읽는 것과 같습니다.
읽기 어렵겠죠.
하지만 공백을 넣으면, 각 단어들이 보이고
훨씬 더 이해하기 편해집니다.
하지만 약간 속임수를 쓰면 어떨까요?
센서를 이용해 이미지가 처음 나타나는 지점을
컴퓨터에게 알려줄 수 있습니다.
그렇게 뇌파는 지속적으로 나열된 정보가 아니라
개별 의미 단위가 되는 것이죠.
또한 속임수를 약간만 더 써볼 수 있습니다.
카테고리를 두개로 제한하는 것이죠.
실시간으로 생각을 읽어낼 수 있는지 봅시다.
이 새로운 실험에서
환경을 조금만 제한하면,
이미지의 시작을 파악할 수 있습니다.
저희는 카테고리를 "얼굴"이나 "풍경"으로 제한할 것 입니다.
네이던: 얼굴. 정답입니다.
풍경. 정답입니다.
GG: 이제, 이미지가 나타날 때마다
이미지의 시작점을 찍고
EEG를 해독하겠습니다.
정답을 맞추고 있어요.
네이던: 네. 얼굴. 정답입니다.
GG: EEG 신호에 정보가 있어요. 멋지네요.
우리는 그것을 이미지의 시작점에 배열해야 했습니다.
네이던: 풍경. 정답입니다.
얼굴. 정답이죠.
GG: 이것은 약간의 정보가 있어서
이미지가 시작된 지점을 알면 그것이 어떤 종류의 이미지인지
구별할 수 있다는 것을 의미합니다.
이러한 유발전위를 봄으로써 적어도 평균적으로는 가능하다는 것이죠.
네이던: 정확합니다.
GG: 만약 프로젝트 초반에 이게 가능다고 말했다면
저는 절대 불가능이라 했을거예요.
이게 가능하다는건 생각도 못했어요.
과연 우리의 마음을 읽는 실험이 실제로 효과가 있었을까요?
네, 하지만 많은 속임수 덕분이죠.
EEG에서 몇 가지 흥미로운 사실을 찾을 수 있어요.
예를 들어 만약 우리가 한 사람의 얼굴을 본다면
거기엔 너무 많은 한계점이 있습니다.
아마 기계 학습에 큰 발전이 있어야
언젠가 우리의 생각을 해석할 수 있을 것 입니다.
하지만 현재로써는, 어떤 회사가 여러분의 뇌파를 활용해서
장치들을 통제할 수도 있다고 하면,
회의적인 태도는 갖는 건 여러분의 권리이자 의무입니다.