전기 뿜으며 사는데 어떻게 주변 감지할까…전기물고기 '뇌' 비밀

스스로 전기 신호를 내보내 주변을 탐색하는 전기물고기가 자신의 신호에 방해받지 않는 뇌 작동 원리가 밝혀졌다. 빠르게 학습하는 신경 연결과 천천히 학습하는 연결을 함께 사용해 자신이 만든 전기 신호는 걸러내고 외부에서 들어오는 새로운 신호를 구별하는 것으로 나타났다. 2일(현지시간) 미국 컬럼비아대학교 주커먼연구소에 따르면 연구진은 아프리카에 서식하는 약전기어류 전기감각엽 내 신경세포 연결 구조를 분석해 이 같은 결과를 확인했다. 약전기어류는 피부에 특수한 기관을 갖고 있어 주변의 전기장을 감지하는 동시에 스스로 약한 전기 신호를 발생시킨다. 이를 이용해 시야가 좋지 않은 물속에서 주변 환경과 먹이를 탐색하고 다른 개체와 의사소통한다. 문제는 자신이 내보낸 전기 신호다. 외부의 미세한 전기장을 감지해야 하는 상황에서 자신이 만든 신호가 계속 유입되면 주변에서 들어오는 신호를 구별하기 어려워질 수 있다. 연구진은 이를 자신이 소리를 지르면서 동시에 주변의 작은 소리를 들으려는 상황에 비유했다. 전기물고기의 뇌는 이를 해결하기 위해 자신이 만들어낼 감각 신호를 예측한 뒤 이를 상쇄한다. 이전 연구를 통해 이러한 기능 자체는 알려져 있었지만, 서로 다른 속도로 학습하는 신경세포들이 어떻게 협력해 정확한 예측과 신호 제거를 수행하는지는 명확하지 않았다. 연구진은 전자현미경을 이용해 전기물고기의 전기감각엽에 있는 신경세포와 시냅스 연결을 초고해상도로 분석했다. 이를 생리학적 측정과 컴퓨터 모델링 결과와 결합해 신경회로가 자기 신호를 걸러내는 과정을 살폈다. 그 결과 신경회로에서는 빠르게 변화하는 시냅스 가소성을 가진 세포와 천천히 변화하는 세포가 서로 짝을 이루는 구조가 확인됐다. 빠르게 학습하는 신경 연결은 새로운 변화에 신속하게 적응할 수 있지만 무작위로 발생하는 불규칙한 잡음에도 영향을 받기 쉽다. 반면 천천히 학습하는 연결은 변화에 적응하는 속도는 느리지만 반복적으로 발생하는 신호를 보다 안정적으로 학습한다. 두 방식이 함께 작동하면서 각각의 단점을 보완한다는 게 연구진의 설명이다. 빠른 학습은 변화에 신속하게 대응하고 느린 학습은 안정성을 높여, 전기물고기가 지속적으로 발생시키는 자신의 전기 신호를 빠르고 정확하게 상쇄할 수 있도록 한다. 연구진의 컴퓨터 모델에서도 여러 위치에서 일어나는 시냅스 가소성이 협력할 경우 각각이 독립적으로 작동할 때의 한계를 극복하고 빠르고 정확하면서도 잡음에 강한 신호 상쇄가 가능한 것으로 나타났다. 자신이 만들어낸 예측 가능한 신호가 제거되면 먹이나 다른 물고기 등 외부에서 발생한 전기 신호는 상대적으로 더 두드러지게 감지된다. 연구진은 이번 결과가 인공지능(AI)의 '지속학습(continual learning)' 연구에도 아이디어를 제공할 가능성이 있다고 봤다. AI 모델은 새로운 정보를 계속 학습하는 과정에서 이전에 학습한 정보를 잊어버리는 이른바 '파국적 망각(catastrophic forgetting)' 현상을 겪을 수 있다. 반면 생물의 뇌는 변화하는 환경에서 새로운 정보를 계속 받아들이면서 기존에 학습한 정보도 비교적 안정적으로 유지한다. 이번 연구가 AI의 파국적 망각 문제를 직접 해결한 것은 아니다. 연구진은 빠른 학습과 느린 학습을 함께 사용하는 생물학적 신경회로의 구조가 지속적으로 학습해야 하는 인공 시스템을 설계하는 데 참고할 수 있을 것으로 기대했다. 네이선 소텔 컬럼비아대 교수는 "생물학적 시스템은 인공 시스템에 가르쳐 줄 것이 많다"고 말했다. 이번 연구 결과는 국제학술지 '네이처(Nature)'에 2일 게재됐다.