뇌의 구조와 인공지능 비교 분석

뇌의 구조와 인공지능 비교 분석

 

Ⅰ. 요약

우리 경제사회의 위기를 극복할 수 있는 대안으로 AI를 말하고 있다. AI는 자동화․최적화를 통한 효율화로 기존 산업의 생산성 개선, AI에 기반한 신산업 창출을 통한 성장 동력 확충에 기여하고 있기 때문이다. 그래서 AI를 활용한 혁신적 제품과 서비스는 다양한 사회문제를 해결할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

 

특히 전 산업의 AI 활용 촉진을 위한 AI 융합 프로젝트(AI+X)를 추진하여 AI 전문기업과 각 분야별 역량 있는 기업, 공공기관이 참여하는 민관 협업생태계를 구축하고, 국내 AI 기업들에게 초기 사업기회를 제공하고 있다. 바이오․의료분야에서는 단계별 신양개발 AI 플랫폼 구축, 의료데이터 중심병원 지원 및 의료 AI 서비스, AI 기반 의료기기 임상검증용 표본데이터 구축 및 전문심사체계 구축에 집중하고 있다.

 

산업별 인공지능 융합․활용 비즈니스 동향에서 제조업 분야는 제조업에서 AI가 활용되는 영역으로는 제품 수요 및 매출 예측, 연구개발 시 재료 특성 분석을 통한 출시과정의 단축, 생산라인 설비 고장에 대한 사전 예측, 제품 내 AI 모델 탑재 통한 사후 관리 자동화 등이 있다.

 

제조 부문에서 AI의 융합은 크게 ‘제조 관련 데이터를 AI로 분석하는 AI기반 데이터 분석’, 그에 기반 한 ‘제품 혁신’과 제조 과정에서 AI 적용을 통한 자동화를 실현하는 ‘공정 혁신’으로 구분된다. 결론적으로 제조업 분야에서 AI의 적용은 경영의 지능화, 제품의 개인 맞춤형 서비스화, 공장 생산 체계 및 품질 극대화 등의 새로운 부가가치 창출에 기여하는 것으로 요약된다.

 

금융부분에 있어서는 많은 자료가 디지털화되어 있는 금융 부문은 인공지능 기술의 영향력이 가장 큰 분야로, 기존 금융 부문의 패러다임을 재편할 것으로 본다. 인공지능 기술이 갖는 높은 예측력과 개인의 금융 거래 내역을 바탕으로 신용평가를 수행하는 서비스가 등장하였다. 인공지능을 활용함으로써 대출 신청자에 대한 신용도 분석, 채무 불이행 가능성 예측 등의 정확도를 높이고 금융 기관의 여신 사업에 대한 불확실성을 감소한다.

 

의료분야에 있어서 의료인력을 보조하여 의료서비스의 질을 높이고 의료비 부담을 완화하여 국민 삶의 질을 향상시킬 수 있는 대안으로 인공지능 기술이 부상하고 있다. 의료 격차를 해소하고 의료 사각지대에서 절대적으로 부족한 수의 의사를 보조하는 수단으로 인공지능 기술의 활용도가 높을 것으로 기대된다. 지역 간 의료서비스의 품질 격차로 인해 비수도권 지역에 주거하는 환자들의 수도권 원정 진료 비율이 증가하고 있으며 이는 다시 의료 격차를 더 증가시키는 요인으로 작용한다. 인공지능 기반의 원격진료를 통해 진료의 질적 격차 문제를 해소하고 의료 사각지대의 의료인력을 보조가 가능하다.

 

AI 기반 영상진단의 경우 IBM의 왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)는 환자의 진료 기록과 의료데이터를 기반으로 치료법과 근거 자료를 제시하여 의사의 의학적 진단을 보조한다.

암 환자의 진료와 검사기록, 유전 정보 및 수술 가능 여부 등을 입력하면, 특정 종류의 항암제, 방사선치료 등을 권고한다. 뉴욕의 메모리얼 슬론 캐터링 암센터(MSKCC) 의료진들과 협업하여, 인공지능 왓슨에게 1,500여 개의 실제 폐암 치료 사례와 25,000개의 치료 사례 시나리오, 의사들의 진료 기록, 검진 결과 등 ‘자연어’로 되어 있는 데이터를 학습시켜 개발하고 있다.

 

공공 안전부분에 있어서 AI 활용을 통해 많은 비용 및 시간을 절감하는 것이 가능하므로 민간뿐만 아니라 공공 적용에서의 가치 또한 높을 것으로 예상된다. 특히 방대한 데이터를 토대로 기존에 정부가 구현하지 못했던 높은 수준의 공공서비스 제공이 가능할 것이다. 전통적으로 공공부문은 효율성보다는 형평성이 강조되는 서비스 영역인데, AI 기술의 적용이 이러한 공공부문의 비효율성을 제거 할 수 있을 것으로 기대된다.

 

2050년까지 도시 인구는 현재 수준에서 12%나 증가하고, 전 세계 인구의 3분의 2가 도시에 거주하게 될 것으로 전망되는데, 이러한 도시 문제를 빅데이터, AI 등을 이용해 해결하는 것이 스마트시티 사례라 할 수 있다. 스마트시티 개념과 관련하여 보편적인 개념 해석이 존재하지는 않으나, 도시 재원을 효율적으로 활용하기 위하여 ICT 기술을 도시 공간 전반에 적용하는 것이라는 점에 대하여는 대체적으로 일관된다. 스마트시티는 최첨단 기술을 활용해 기존 도시 인프라를 강화하고 지역 사회를 안전하게 보호하는 공공 안전에 목적이 있다.

 

이를 달성하기 위해 우선적으로 도시 전체를 복제하여 3D 가상플랫폼인 디지털 트윈(Digital Twin) 구축을 완료 및 활용 중이다. 세종 인공지능 국가시범도시는 모빌리티, 에너지와 환경, 교육, 헬스 케어, 거버넌스, 문화와 쇼핑 등 다양한 분야의 데이터를 한데 묶어 연결 및 융합 서비스를 제공하고 있다.

선진국들은 상용화된 인공지능 기반 SOC/인프라 서비스를 제공 중이며, 국내도 수요 파악을 통해 시범 서비스를 제공할 예정이다. 미국 네바다 주와 싱가포르는 인공지능 머신러닝과 블록체인 기술을 활용하여 질병 예방 및 법률서비스 등 국가 차원의 공공서비스를 제공하고 있다. 국내도 인공지능을 적용한 스마트안전 골목길 서비스 등 시범운영 중이다.

 

우리나라 정부는 인공지능 기술의 중요성을 인지하고 해가 지날수록 투자 규모를 점점 확대 중에 있다. 특히 원천 기술에 대한 투자가 급속하게 증가하고 있다. 최근 발표한 인공지능 국가 전략에서는 차세대 지능형 반도체를 선제적으로 개발하기 위해 향후 10년간 1조 96억 원을 투자하겠다고 발표했다.

 

국내에서는 대기업을 중심으로 AI에 대한 투자가 이루어지고 있으며, 관련 기업들은 스마트홈, 의료․건강, 제조, 금융, 공공서비스 순으로 AI 투자 계획을 구상 하고 있다. 정확한 수치는 알기 어려우나 국내 민간 R&D 규모는 세계 주요국 대비 매우 작은 것으로 알려져 있다. 정부는 원천 기술 개발에 집중 투자하여 국가 차원의 기술 경쟁력을 제고하는 동시에 민간 기업의 R&D가 확대될 수 있도록 기반 조성에 주력하고 있다.

 

Ⅱ. 뇌 구조

사람의 뇌는 앞뇌, 중간뇌, 그리고 마름뇌의 세부분으로 나눌 수 있다. 앞뇌(forebrain)는 대뇌와 사이뇌로 구분되는데 대뇌는 좌우 두 개의 반구로 구성되어 사고, 운동, 성격, 기억 등 고차원적 기능을 수행하고 사이뇌는 대뇌 속에 파묻혀 있는 부위로 시상과 시상하부가 포함된다. 중간뇌(midbrain)는 전뇌와 마름뇌 사이에 위치하며 운동신경과 감각신경의 통로가 되는 곳이다. 마름뇌(hindbrain)는 다리뇌, 숨뇌, 그리고 소뇌로 구분된다. 뇌교 라고도 부르는 다리뇌와 연수라고도 부르는 숨뇌는 중요한 신경의 통로가 되는 곳이며 소뇌는 평형감각을 담당한다. 숨뇌의 아래쪽은 척수로 연결되어 전신의 운동신경과 감각신경이 지나간다.

 

 

Ⅲ. 인공지능

인공지능(AI)이라는 용어는 1965년에 처음 등장하였지만 데이터의 양적 증가, 첨단 알고리즘, 컴퓨팅 파워와 스토리지가 개선된 오늘날 매우 활발히 연구되고 있는 분야이다.

1950년대에 시작된 초기 인공지능(AI) 연구에서는 문제 해결과 기호법 등의 주제를 탐구했다. 1960년대로 접어들면서 이러한 연구에 관심을 보인 미국방부는 인간의 기본적인 추론 방식을 흉내 낼 수 있도록 컴퓨터를 훈련하기 시작하였고, 1970년 국방 고등 연구 기획국이 수행한 도로 지도화 프로젝트가 그 사례라고 할 수 있다.

 

이러한 노력들은 오늘날 우리가 일상에서 접하고 있는 자동화와 형식 추론 기술의 기틀을 다지는 역할을 하였으며, 이러한 기술에는 사람의 능력을 보완하고 확장할 수 있는 의사 결정 지원 시스템과 스마트 검색 시스템이 포함된다.

몇 년 전부터 인공지능(AI)은 SAS 소프트웨어의 핵심으로 자리 잡았습니다. 오늘날 모든 산업 분야의 고객들이 첨단 인공지능(AI) 기술의 혜택을 누리도록 지원하고 있는 SAS는 머신러닝과 딥러닝 같은 인공지능(AI) 기술을 전체 SAS 포트폴리오 솔루션에 포함하는 작업을 지속 적으로 이어가고 있다.

 

Ⅳ.인공지능(AI)이 중요한 이유

인공지능(AI)은 하드웨어에 기반을 둔 로봇 자동화와는 다른 개념으로, 수작업을 자동화 하는것을 넘어서서 반복적인 대량의 전산 작업을 간단하게 수행한다. 이러한 유형의 자동화를 위해서는 지속적으로 시스템 설정하고 올바른 질문을 전달하는 인력의 노력이 필요하다.

인공지능(AI)은 기존 제품에 지능을 더한 것이다.

 

인공지능(AI)은 점진적인 학습 알고리즘을 통해 스스로를 개선하고 데이터가 프로그래밍을 수행하도록 지원한다. 인공지능(AI)은 데이터의 구조와 규칙성을 찾아내고 알고리즘이 이를 학습하도록 지원하여 알고리즘을 분류 도구 호는 조건자로 만든다. 이러한 알고리즘은 체스를 두는 방법을 스스로 학습할 수 있는 것과 마찬가지로 사용자의 온라인 구매 제품 추천을 찾아낼 수 있다. 또한, 새로운 데이터가 입력됨에 따라 학습하고 그 성능이 개선된다.

 

인공지능(AI)은 보다 많은 데이터를 깊이 있게 분석하기 위해 숨겨진 다양한 레이어를 가진 신경망을 활용한다. 이전에는 불가능했던 딥 신경망 분석을 통해 놀랍도록 향상된 정확도를 제공한다. 특히 의료 분야에서는 딥러닝, 이미지 분류, 개체 인식 등 인공지능(AI) 기술들을 MRI 이미지 분석을 활용하고 있으며 숙련된 방사선 기술자 만큼이나 정확한 결과를 얻고 있습니다.

 

Ⅴ. 뇌와 인공지능 비교 분석

1. 인간의 뇌용량

사람의 신경계는 중추신경계와 말초신경계로 이루어져 있다. 중추신경계는 수많은 뉴런이 집결되어 있어 정보 전달의 중심이며, 수용한 자극을 종합 ・ 분석하여 판단하고 그에 대한 반응을 명령한다. 중추신경계는 두개골에 싸여 있는 ‘뇌’와 척추뼈로 둘러싸여 있는 ‘척수’로 이루어져 있다.

 

뇌는 몸무게의 2% 정도를 차지하지만 평상시 전체 산소 소모량의 20%를 소비하고, 심장에서 나오는 혈액의 20%가 흐른다. 뇌는 중추신경계 중에서도 그 기능이 매우 발달된 부위로 물질대사가 매우 활발하다. 이러한 뇌는 대뇌, 소뇌, 간뇌, 뇌줄기로 구분된다.

 

대뇌는 좌우 2개의 반구로 나뉘어 있으며, 표면에는 주름이 많아 표면적이 매우 넓다. 대뇌의 바깥쪽을 싸고 있는 겉질은 신경세포체가 모여 있는 회색질이고, 속질은 신경섬유가 모여 있는 백색질이다. 정보의 기억, 추리, 판단, 언어, 감정 등 정신활동 등 대뇌 기능의 대부분은 겉질에서 담당한다.

 

대뇌 겉질은 전두엽, 측두엽, 두정엽, 후두엽 4개의 엽으로 구분되며, 각 엽 내에서 기능별로 감각령, 연합령, 운동령으로 구분된다. 감각령은 감각기로부터 자극을 받아들이고, 연합령은 감각령에 들어온 정보를 종합 분석 판단하여 명령을 내리며, 운동령은 수의 운동과 골격근의 활동을 조절한다.

 

소뇌는 대뇌의 뒤쪽 아래에 있으며 대뇌처럼 좌우 2개의 반구로 나뉜다. 대뇌와 함께 골격근을 조절하여 수의 운동을조 절하고, 몸의 자세와 균형을 유지시킨다. 간뇌는 대뇌 반구와 중뇌 사이에 있으며(사이뇌), 시상과 시상 하부로 이루어져 있다.

 

시상은 감각기관으로부터 들어오는 정보를 대뇌의 적절한 중추로 선별하여 전달하는 중개소 역할을 담당한다. 시상하부는 체온 조절, 혈당량 조절, 삼투압 조절 등 자율신경계의 조절 중추로 체내의 항상성 유지에 중요한 역할을 담당한다. 시상 하부 아래쪽에는 다른 내분비샘의 기능을 조절하는 뇌하수체가 달려 있다.

 

뇌의 가장 아랫부분에 위치한 뇌줄기는 뇌간이라고도 하며, 중뇌, 뇌교 연수로 구성되어 있다. 이 부위에는 호흡 및 심장 활동, 소화 기능 조절 등 생명 유지를 위한 모든 신경이 모여 있다. 가장 작은 뇌인 중뇌는 간뇌와 뇌교 사이에 있으면서 자극의 전달 통로로, 소뇌와 함께 몸의 균형을 유지하고 안구 운동과 홍채 운동의 조절 중추다.

 

뇌교는 교뇌라고도 하는데, 중뇌와 연수 사이에 있고 신경섬유가 많아 부피가 커져 앞쪽으로 돌출되어 있다. 뇌교는 소뇌와 대뇌 사이의 정보 전달을 중계하는 다리와 같은 역할을 담당한다. 호흡조절중추가 있어 호흡에 관여한다.

연수는 척수 바로 위쪽에 있으며, 뇌와 척수 사이를 연결하는 신경이 이곳에서 교차된다. 따라서 대뇌의 좌반구는 몸의 오른쪽을, 우반구는 몸의 왼쪽을 지배한다. 연수는 심장박동, 호흡운동, 소화운동과 소화액 분비, 혈압 등의 조절 중추이며 구토, 기침, 재채기, 딸꾹질, 하품, 침 분비, 눈물 분비 등의 반사중추다.

 

2 .인공지능(AI)

모든 업계에서 인공지능(AI)의 적용과 활용을 요구하고 있다. 특히 다음과 같은 산업에서 효율적으로 인공지능(AI)을 활용할 수 있다.

헬스케어

 

맞춤 의료와 X-ray 판독에 인공지능(AI) 어플리케이션을 활용할 수 있다. 그 예로 개인 건강 관리 도우미는 약 먹을 시간을 알려주고 운동이나 건강한 식습관 유지를 지원하는 ‘생활 지도사’의 역할을 할 수 있다.

 

소매

인공지능(AI)은 상품을 추천하고 소비자의 구매 결정을 도와주는 가상 쇼핑 기능을 제공하며 재고 관리 시스템과 사이트 레이아웃 역시 인공지능(AI) 기술 적용으로 개선할 수 있다.

 

제조

인공지능(AI)은 연결된 장비들이 주고받는 공장 IoT 데이터를 분석하고 딥러닝 네트워크의 일종인 반복 네트워크를 활용하여 작업량과 수요를 예측할 수 있다

 

스포츠

인공지능(AI)은 경기 이미지를 캡쳐하고 필드 위치와 전략 최적화를 포함해 경기를 보다 효과적으로 계획하는 방법을 알려주는 보고서를 제공하는 등 다양한 코치의 역할을 수행한다.

 

Ⅵ.인공지능(AI)과의 공존

지금은 인공지능(AI)이 인간의 역할을 대신하는 것이 아니라 인공지능(AI) 알고리즘은 인간과는 다른 방식으로 학습하기 때문에 대상을 보는 시각도 다르다. 이에 인간이 놓치고 있는 데이터 간의 관계와 패턴을 포착할 수 있다. 인간과 인공지능(AI)과의 이러한 동반자 관계는 많은 기회를 제공하는데, 그 예는 다음과 같다.

 

현재 분석 기술을 제대로 이용하지 못하고 있는 산업과 분야에 분석 기술을 도입한다. 컴퓨터 비전과 시계열 분석 같은 기존 분석 기술의 성능을 더욱 높인다. 언어와 번역의 장벽을 포함해 경제적 장벽을 허문다. 인간이 가진 기존의 능력을 확장하고 과제 수행 능력을 개선한다. 인간의 비전, 이해력, 기억력 등 인간의 다양한 능력을 개선한다. 이러한 조건에서 인공지능은 우리생활에 경제적 문화적 혜택을 줄 수 있다고 본다.

 

1. 인간의 뇌와 인공지능 차이에 대한 전문가 견해

“학생들은 수업 시간에 들은 내용을 다음 해에 5% 밖에 기억하지 못합니다.” 정재승 교수는 인간의 뇌에 대한 부정적인 이야기로 강연을 시작했다. 쉬운 일반화, 다양한 편향, 수많은 편견, 기억 왜곡. 그는 “우리는 이런 뇌를 가지고 평균 80년을 살아가야 한다”며 “인간의 뇌는 오류 기계”라고 말했다.

인간의 뇌와 인공지능에 있어 ‘지능’이라는 개념은 완전히 다르다. 컴퓨터는 수학적 완결성을 가진 업무만을 수행한다. 반면 인간은 수학적으로 완결성을 가진 일만을 처리하는 것이 아니다. 정재승 교수는 “오히려 대부분의 사람들은 수학적 사고를 하는 것을 어려워한다”고 설명했다.

 

대표적인 예는 ‘아이가 일어서는 과정’이다. 아이는 스스로 학습을 통해 기고, 걷고, 뛸 수 있게 된다. 아이에게는 자연스러운 과정이지만, 기계는 쉽지 않다. ‘실시간으로 무게중심을 잡는 법, 근육과 뼈를 움직이는 법’을 수학적으로 표현하기 불가능하기 때문이다.

정 교수는 인간의 뇌와 인공지능의 차이점에 대해 석학들이 가장 많이 하는 대답으로 ‘예상(Expectation)’을 뽑았다. 인간은 다음 상황을 예상하는 능력이 있지만, 컴퓨터는 그렇지 않다는 것이다.

어린아이가 문을 여는 상황을 상상해보자. 아이는 항상 문을 당기면 열리는 상황을 보아왔기 때문에 ‘문은 당기면 열린다’라고 예상을 한다. 하지만 어떤 문의 경우 옆으로 밀어야만 열린다는 것을 경험하게 되면 ‘문은 당기거나 밀어야 열린다’로 생각을 수정한다.

 

정 교수는 “이 과정이 인간이 세상을 이해하는 방법이다”라며, ”인간은 실수를 통해 배우는 동물”이라고 설명했다.

뇌가 쓰는 에너지는 형광등 2~3개 정도 수준이지만, 슈퍼컴퓨터는 10억 개 이상의 형광등이 필요하다. 최소한 부피와 무게로 우리의 뇌는 최대의 효율을 낸다. 정재승 교수는 ‘인간의 기억’과 관련된 흥미로운 논문을 소개했다. 기억상실증 환자에게 미래의 특정 상황을 예측하고 상상해보도록 했을 때, 일반 사람에 비해 사용하는 단어의 수가 현저히 적고 같은 단어만 반복 사용하는 경향이 있다는 것이다. 

 

기억의 본질에 대해서 다시 생각해 볼 필요가 있다 며,  인간의 기억은 정확하게 무언가를 머릿속에 기록해 두는 것을 의미하는 것이 아니라 현재를 판단하고 미래를 예측하는 재료로 쓰이는 것 라고 설명했다. 기억의 천재 푸테스의 경우도 어떨까. 호르헤 루이스 보르헤스의 단편소설 ‘기억의 천재 푸테스’의 주인공 푸테스는 사고로 완벽한 기억력을 갖지만 ‘중요한 것을 판단하는 능력’은 잃게 된다. 모든 것을 기억하는 그에게 ‘기억할만한 정보’를 판단할 능력은 필요가 없기 때문이다.

정교수는 인간은 집중력도 약하고 기억도 유한하기 때문에 얻게 되는 새로운 기능이 있다‘며 뇌가 인간의 생존에 절대적으로 유리한 방향으로 구조화되어 있음을 설명했다.

 

4차 산업혁명은 하루아침에 오는 것이 아니다. 그는 “우리에게 적응할 시간은 충분히 주어진다”고 말하며, “오류투성이 뇌가 그렇게 진화해 온 이유를 생각하면서 4차 산업혁명 시대에 필요한 인간만의 사회적 가치를 찾을 것”을 당부했다.

 

 

참고자료

https://www.google.co.kr

친절한 과학사전, 생명과학편

https://www.sas.com

사이언즈타임즈,2017.09.05