마음 읽기: AI가 뇌 활동을 해독하여 보고 듣는 것을 재구성한다.

마음읽기 AI란?

마음읽기 AI는 뇌 활동을 분석해 인간의 생각을 해석하고 해독하는 것을 목표로 하는 신기술이다. 연구자들은 인공지능(AI)과 신경과학의 발전을 활용하여 우리 뇌에서 생성된 복잡한 신호를 텍스트나 이미지와 같은 이해할 수 있는 정보로 변환할 수 있는 시스템을 개발하고 있다. 이 능력은 사람이 생각하거나 인식하는 것에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 인간의 생각을 외부 통신 장치와 효과적으로 연결한다. 이러한 연결은 인간과 기계 간의 상호 작용과 이해를 위한 새로운 기회를 열어 잠재적으로 의료, 통신 및 그 이상 분야의 발전을 주도한다.

AI가 뇌 활동을 디코딩하는 방법

뇌 활동을 해독하는 것은 다양한 유형의 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 사용하여 신경 신호를 수집하는 것부터 시작된다. 여기에는 뇌파검사(EEG), 기능적 자기공명영상(fMRI) 또는 이식형 전극 배열이 포함된다.

●EEG는 두피에 센서를 배치하여 뇌의 전기적 활동을 감지하는 것과 관련된다.

●fMRI는 혈류의 변화를 모니터링하여 뇌 활동을 측정한다.

●이식된 전극 배열은 뇌 표면이나 뇌 조직 내에 전극을 배치하여 직접 기록을 제공한다.

뇌 신호가 수집되면 AI 알고리즘이 데이터를 처리하여 패턴을 식별한다. 이러한 알고리즘은 감지된 패턴을 특정 생각, 시각적 인식 또는 행동에 매핑한다. 예를 들어, 시각적 재구성에서 AI 시스템은 뇌파 패턴을 사람이 보고 있는 이미지와 연관시키는 방법을 학습한다. 이 연관성을 학습한 후 AI는 뇌 패턴을 감지하여 사람이 보는 것에 대한 그림을 생성할 수 있다. 마찬가지로 AI는 생각을 텍스트로 번역하는 과정에서 특정 단어나 문장과 관련된 뇌파를 감지해 개인의 생각을 반영한 일관된 텍스트를 생성한다.

사례 연구

●MinD-Vis는 뇌 활동에서 직접 시각적 이미지를 디코딩하고 재구성하도록 설계된 혁신적인 AI 시스템이다. 피험자가 다양한 이미지를 보는 동안 fMRI를 활용하여 뇌 활동 패턴을 캡처한다. 그런 다음 이러한 패턴은 심층 신경망을 사용하여 디코딩되어 인식된 이미지를 재구성한다.

시스템은 인코더와 디코더라는 두 가지 주요 구성 요소로 구성된다. 인코더는 인간 시각 피질의 계층적 처리 단계를 모방하는 CNN(컨볼루션 신경망)을 통해 시각적 자극을 해당 뇌 활동 패턴으로 변환한다. 디코더는 이러한 패턴을 취하고 확산 기반 모델을 사용하여 시각적 이미지를 재구성하여 원래 자극과 매우 유사한 고해상도 이미지를 생성한다.

최근 라드바우드 대학교(Radboud University)의 연구원들은 이미지를 재구성하는 디코더의 능력을 크게 향상시켰다. 그들은 이미지 재구성 중에 시스템이 특정 뇌 영역에 집중하도록 지시하는 주의 메커니즘을 구현하여 이를 달성했다. 이러한 개선으로 더욱 정확하고 정확한 시각적 표현이 가능해졌다.

●DeWave는 EEG를 사용하여 뇌파에서 직접 조용한 생각을 번역하는 비침습적 AI 시스템이다. 이 시스템은 두피에 EEG 센서가 장착된 특수 설계된 캡을 통해 전기적 뇌 활동을 포착한다. DeWave는 사용자가 조용히 텍스트 구절을 읽을 때 뇌파를 서면 단어로 해독한다.

DeWave의 핵심은 뇌 활동에 대한 광범위한 데이터 세트에 대해 훈련된 딥 러닝 모델을 활용하는 것이다. 이러한 모델은 뇌파의 패턴을 감지하고 이를 특정 생각, 감정 또는 의도와 연관시킨다. DeWave의 핵심 요소는 EEG 파동을 DeWave의 '코드북'에서의 근접성을 기반으로 특정 단어에 매핑된 고유 코드로 변환하는 이산 인코딩 기술이다. 이 과정은 뇌파를 개인화된 사전으로 효과적으로 변환한다.

MinD-Vis와 마찬가지로 DeWave는 인코더-디코더 모델을 활용한다. BERT(변환기의 양방향 인코더 표현 BiDirectional Encoder Representations from Transformers) 모델인 인코더는 EEG 파동을 고유한 코드로 변환한다. GPT(생성적 사전 훈련된 변환기 Generative Pre-trained Transformer) 모델인 디코더는 이러한 코드를 단어로 변환한다. 이러한 모델은 뇌파 패턴을 언어로 해석하는 방법을 학습하여 신경 해독과 인간 사고 이해 사이의 격차를 해소한다.

마음읽기 AI 현황

AI는 뇌 패턴을 해독하는 데 있어 눈부신 발전을 이루었지만, 진정한 마음 읽기 능력을 달성하는 데는 여전히 거리가 멀다. 현재 기술은 통제된 환경에서 특정 작업이나 생각을 해독할 수 있지만, 인간의 광범위한 정신 상태와 활동을 실시간으로 완전히 포착할 수는 없다. 주요 과제는 복잡한 정신 상태와 뇌 패턴 사이의 정확한 일대일 매핑을 찾는 것이다. 예를 들어, 서로 다른 감각 인식이나 미묘한 감정 반응과 연결된 뇌 활동을 구별하는 것은 여전히 ​​어렵다. 현재의 뇌 스캐닝 기술은 커서 제어 또는 내러티브 예측과 같은 작업에 적합하지만 역동적이고 다면적이며 종종 잠재의식적인 인간 사고 과정의 전체 스펙트럼을 다루지는 않는다.

전망과 과제

마음을 읽는 AI의 잠재적인 응용 분야는 광범위하고 혁신적이다. 의료 분야에서는 신경학적 상태를 진단하고 치료하는 방법을 변화시켜 인지 과정에 대한 깊은 통찰력을 제공할 수 있다. 언어 장애가 있는 사람들에게 이 기술은 생각을 직접 단어로 번역함으로써 의사소통의 새로운 길을 열 수 있다. 또한 마음을 읽는 AI는 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 재정의하여 우리의 생각과 의도에 대한 직관적인 인터페이스를 만들 수 있다.

그러나 마음을 읽는 AI는 그 가능성과 함께 중요한 과제도 제시한다. 개인 간의 뇌파 패턴의 다양성은 보편적으로 적용 가능한 모델의 개발을 복잡하게 만들고, 개인화된 접근 방식과 강력한 데이터 처리 전략이 필요하다. 개인 정보 보호 및 동의와 같은 윤리적 문제는 매우 중요하며 이 기술을 책임감 있게 사용하려면 신중한 고려가 필요하다. 또한 복잡한 생각과 인식을 해독하는 데 있어 높은 정확도를 달성하는 것은 여전히 ​​지속적인 과제로 남아 있으며, 이러한 과제를 해결하려면 AI와 신경과학의 발전이 필요하다.

결론

마음을 읽는 AI가 신경과학과 AI의 발전으로 현실에 더 가까워짐에 따라 인간의 생각을 해독하고 번역하는 능력이 유망해졌다. 의료 혁신부터 언어 장애가 있는 사람들을 위한 의사소통 지원까지, 이 기술은 인간과 기계의 상호 작용에 새로운 가능성을 제공한다. 그러나 개인의 뇌파 다양성 및 윤리적 고려 사항과 같은 문제에는 신중한 처리와 지속적인 혁신이 필요하다. 전례 없는 방식으로 인간의 마음을 이해하고 참여하는 것의 심오한 의미를 탐구할 때 이러한 장애물을 탐색하는 것이 중요하다.