연구자들은 인간의 두뇌가 베이지안 추론 프로세스를 통해 세상을 이해하기 위해 고성능 컴퓨터와 유사한 고급 계산을 수행하도록 내장되어 있음을 입증했습니다. 이제 과학자들은 인간의 두뇌가 시각적 데이터를 해석하는 방식을 밀접하게 반영하는 수학적 모델을 갖게 되었습니다.
Nature Communications에 발표된 최근 연구에서 시드니 대학, 퀸즈랜드 대학, 케임브리지 대학의 연구자들은 베이지안 추론을 수행하는 데 필요한 모든 구성 요소를 포함하는 포괄적인 수학적 모델을 개발했습니다.
베이지안 추론은 사전 지식과 새로운 증거를 결합하여 지능적인 추측을 하는 통계 방법입니다. 예를 들어, 개가 어떻게 생겼는지 알고 있고 네 개의 다리가 달린 털이 많은 동물을 본다면 사전 지식을 사용하여 그것이 개라고 추측할 수 있습니다.
이러한 고유한 능력을 통해 인간은 이미지 패널에서 소화전을 식별하라는 메시지가 표시될 때 간단한 CAPTCHA 보안 조치로 무력화할 수 있는 기계와 달리 놀라운 정확성과 속도로 환경을 해석할 수 있습니다.
이번 연구의 수석 연구원이자 시드니 대학 심리학과의 루벤 리도(Reuben Rideaux) 박사는 “베이지안 방법의 개념적 매력과 설명력에도 불구하고 뇌가 확률을 계산하는 방식은 대체로 신비롭다”고 말했습니다.
"우리의 새로운 연구는 이 수수께끼를 밝혀줍니다. 우리는 우리 뇌의 시각 시스템 내의 기본 구조와 연결이 우리가 수신하는 감각 데이터에 대한 베이지안 추론을 가능하게 하는 방식으로 확립되어 있음을 발견했습니다. 이 발견은 우리의 뇌가 본질적으로 이러한 고급 처리 형태에 맞게 설계되어 주변 환경을 보다 효율적으로 해석할 수 있음을 확인해주기 때문에 중요합니다."
이번 연구 결과는 뇌의 베이지안 추론 사용에 관한 기존 이론을 확인할 뿐만 아니라 사회에 도움이 되는 실용적인 응용을 위해 베이지안 추론에 대한 뇌의 자연스러운 능력을 활용할 수 있는 새로운 연구와 혁신의 문을 열었습니다.
Rideau 박사는 "우리의 연구는 주로 시각적 인식에 초점을 맞추고 있지만 신경과학과 심리학 분야에서 더 넓은 의미를 갖습니다."라고 말했습니다. "감각 데이터를 처리하고 해석하기 위해 뇌가 사용하는 기본 메커니즘을 이해함으로써 우리는 그러한 뇌 기능을 모방하여 기계 학습에 혁명을 일으킬 수 있는 인공 지능부터 미래의 치료 개입을 위한 새로운 전략을 제공할 수 있는 임상 신경학에 이르기까지 다양한 분야의 발전을 위한 길을 열 수 있습니다."
윌리엄 해리슨(William Harrison) 박사가 이끄는 연구팀은 시각 처리와 관련된 특정 신경 신호를 도출하도록 세심하게 설계된 모니터를 수동적으로 보는 동안 지원자의 뇌 활동을 기록함으로써 발견했습니다. 그런 다음 그들은 인간의 뇌가 시각을 인식하는 방식에 대한 일련의 경쟁 가설을 비교하기 위해 수학적 모델을 설계했습니다.