새로운 연구들이 AI 의식 모델에 도전

전통적인 뇌 지도가 도마 위에 오르다

Nature Neuroscience 논문은 뇌를 개별적인 기능 영역으로 나누는 한 세기 된 관행에 도전하고 있으며, 이는 신경과학자들이 인지를 연구하는 방식의 초석이었다. 연구자들에 따르면, 세포 구조와 연결 패턴과 같은 뇌 기능의 주요 결정 요인들은 일관된 구분을 거의 만들어내지 않는다. "뇌 영역 자체는 동등하게 중요한 여러 조직 원리 중 하나일 뿐이며, 다른 원리로는 거시적 구배, 분산 네트워크, 층, 기둥 및 패치가 있다"고 저자들은 기술한다.nature 4​

이 비판은 해부학을 넘어 확장된다. 많은 인지 기능들은 특정 영역에 국한되기보다는 분산된 뇌 네트워크에 걸쳐 구현되는 것으로 보인다. 이는 특정 뇌 영역을 특정 정신 능력과 연결하는 관행—신경과학 교과서와 미디어 보도의 주요 내용—이 인지가 실제로 작동하는 방식을 지나치게 단순화할 수 있음을 시사한다.bioengineer 1​

그들의 틀에 따르면, 뇌는 현재의 AI에는 없는 세 가지 핵심 특성을 보여준다. 연속적인 역학과 이산적 사건을 결합한 하이브리드 계산, 알고리즘과 물리적 구현을 분리할 수 없는 “스케일-불가분(scale-inseparable)” 처리, 그리고 계산 구조 자체를 형성하는 대사적 제약이다. 연구자들은 “알고리즘이 곧 기질이다”라고 적으며, 물리적 조직은 단지 계산을 지탱하는 것이 아니라 바로 그 자체가 계산을 구성한다고 주장한다.neurosciencenews 3​

논문은, 가지를 뻗은 수상돌기를 가진 단일 생물학적 뉴런이 8층 인공 신경망에 맞먹는 계산을 수행할 수 있다고 지적한다. 이러한 능력은 이온 흐름, 전기장, 막 전위와 같이 실시간으로 전개되는 연속적인 물리 과정에서 비롯되며, 이들은 이산적인 디지털 근사로는 복제될 수 없다고 한다.phys 3​

“현재 AI 아키텍처를 단순히 확장하는 것으로는 이 간극을 메울 수 없다”라고 저자들은 결론내린다. 인공 의식을 구축하려면, 생물학적 뇌를 특징짓는 연속적이고, 스케일이 통합되어 있으며, 대사적으로 내재화된 처리를 수행할 수 있는, 근본적으로 다른 물리적 기질이 필요할지도 모른다.eurekalert 3​

Milinkovic와 Aru의 논문은 실험실에서 배양된 신경 배양체와 유체 멤리스터와 같은 신흥 기술을 잠재적 대안으로 지적하지만, 그러한 시스템이 의식을 지원할 수 있는지 여부는 여전히 불확실합니다. Hayden과 동료들은 전통적인 구획화와 함께 그래디언트, 네트워크, 미세 규모 구조 등 여러 조직 원리를 통합하는 신경과학 연구를 요구합니다.neurosciencenews 3​