메타가 실시간으로 두뇌 활동을 이미지로 변환하는 인공지능(AI) 시스템을 공개했다. 이처럼 생각을 읽어내는 기술이 최근 잇달아 등장하는 추세다.

메타는 18일(현지시간) 블로그를 통해 비침습적 신경영상 기술인 자기뇌파검사(MEG)를 활용해 뇌 활동을 시각적으로 표현할 수 있는 AI 시스템을 개발했다고 발표했다.

MEG는 뇌신경세포의 전기적 활동에서 발생하는 미세한 자기장을 측정하여 영상화하는 기술이다. 

메타는 국제 학술 연구원 컨소시엄(THINGS)에서 공개한 MEG 기록 데이터셋을 기반으로 AI를 학습했다. 이를 통해 사람의 뇌파를 매번 학습시킬 필요가 없이 기존 이미지 데이터를 학습시키는 것만으로 생각을 읽을 수 있고, 정확도를 개선할 수도 있다는 설명이다.

AI는 이미지 인코더, 브레인 인코더, 이미지 디코더 등 세부분으로 이뤄져 있다. 이미지 인코더는 MEG 신호를 받아 이미지를 표현할 수 있는 다양한 데이터를 생성한다. 브레인 인코더는 뇌에서 발생하는 수많은 MEG 신호를 임베딩 형식으로 표현하며, 이미지 디코더는 임베딩 형식으로 표현된 수많은 데이터를 결합해 이미지를 생성한다.

사용자가 보는 이미지 객체의 특징을 보존해 유사한 이미지를 생성하는 방식이다. 아직은 일부 객체를 잘못 배치하거나 방향을 잘못 지정해 부정확한 이미지를 생성하는 등 아직 불안정한 상태다.

하지만 MEG는 뇌 활동에서 디코딩한 이미지를 지속적으로 생성할 수 있기 때문에 이미지를 개선할 수 있다는 장점이 있다.

메타는 “이번에 공개한 AI는 두뇌가 인식하고 처리하는 내용을 이미지를 재구성할 수 있다”라며 “이는 과학계가 뇌에서 어떻게 이미지가 표현되고 인간 지능의 기초로 사용되는지 이해하는 데 도움이 되는 중요한 길을 열어줄 것”이라고 설명했다.

이에 전문가들은 장기적으로는 뇌 손상을 입은 후 말하는 능력을 잃은 사람들을 도울 수 있는 비침습적 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 개발의 기반이 될 수 있을 것으로 내다봤다. 또 나아가 인간처럼 학습하고 추론할 수 있는 잠재력이 더 큰 AI 시스템을 구축할 수 있는 길을 열 수도 있을 것으로 평가했다.

이처럼 뇌파를 통해 인간의 생각을 읽어내는 기술이 최근 계속 등장하고 있다.

미국 UC버클리 연구진은 지난 8월 음악을 듣는 간질 환자의 뇌파를 분석해 노래 가사까지 읽어내는 기술을 발표했으며, 5월에는 텍사스대학교 연구진이 뇌 활동을 기능적자기공명영상(fMRI)으로 측정해 생각하거나 상상하는 내용을 문장으로 재구성해주는 AI 시스템을 개발했다.

스탠퍼드대와 샌프란시스코 캘리포니아대 연구진도 AI를 사용해 말을 할 수 없게 된 루게릭병과 뇌졸중 중증 마비 환자의 뇌파를 읽어 언어로 바꿔주는 BCI를 잇따라 개발했다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com