DishBrain

적절한 조건을 만들어줌으로써 과학자들은 줄기 세포가 다른 기관, 심지어 뇌의 구조와 기능을 닮은 3차원 조직인 "오가노이드"로 성장하도록 유도할 수 있다.

이들은 실제 뇌만큼 크거나 정교하지는 않지만 전기 신호를 서로 보낼 수 있는 뉴런을 포함하고 있어 의료 분야의 뇌 연구에 유용하다.

예를 들어, 독일 과학자들은 최근 뇌 오가노이드를 HSV-1 바이러스로 감염시켜 치명적인 뇌 질환인 헤르페스 뇌염을 치료하는 잠재적으로 더 나은 방법을 발견했다.

2022년 호주 모나시 대학의 연구원들은 뇌 오가노이드로 전례 없는 일을 했다. 그들은 지능과 유사한 것을 보여주기 위해 세포 덩어리를 얻었다.

이를 위해 그들은 미세 전극 배열 위에 인간의 뇌 세포를 성장시켰다. 이것은 신경 신호를 송수신하기 위해 일부 뇌 임플란트에 사용되는 것과 동일한 장치이다.

그런 다음 그들은 플레이어가 패들을 위아래로 움직여 튀는 공의 경로를 가로채는 테니스와 같은 컴퓨터 게임인 퐁(Pong)을 플레이하도록 뇌 오가노이드를 훈련했다.

이것은 공의 경로와 패들의 위치를 나타내기 위해 배열의 특정 부분에 있는 전극을 자극함으로써 이루어졌다. 그런 다음 뇌 오가노이드는 패들을 위아래로 움직이도록 특정 전극을 자극하는 신호를 생성할 수 있다.

다양한 색상으로 다양한 유형의 세포를 보여주는 현미경 아래의 DishBrain. 이미지출처: Cortical Labs

시스템을 훈련시키기 위해 연구원들은 창의력을 발휘해야 했다.

학습에 대해 쉽게 보상을 받을 수 있는 동물과 달리 뉴런 덩어리를 치료할 수 없다. 대신 연구원들은 "자유 에너지 원리"라는 것을 이용하여 세포에 "동기 부여"했다.

이 이론은 뇌가 장애를 최소화할 수 있는 예측을 하기 위해 환경에 대해 알고 있는 것을 사용할 것이라는 생각에 기반한다. 더 많이 배울수록 올바른 예측을 더 잘하고 환경이 바뀌면 예측을 조정한다.

퐁을 플레이하는 DishBrain의 경우, 연구자들은 공이 패들과 접촉했을 때 모든 전극에서 동일한 시간 동안 동일한 전압으로 예측 가능한 방식으로 오가노이드를 자극했다.

그들은 또한 공이 노를 통과하도록 허용하면 임의의 전극을 발사하여 예측할 수 없는 방식으로 자극했다.

연구 중에 이 자극을 받은 뇌 오가노이드는 공을 놓칠 때까지 갈 수 있는 평균 시간이 "상당히 증가"한 것으로 나타났다. 그러한 자극을 받지 않은 오가노이드는 증가하지 않았다.

생명공학 스타트업 Cortical Labs의 CSO이기도 한 수석 저자인 브렛 케이건(Brett Kagan)은 "우리는 살아있는 생물학적 뉴런과 상호 작용하여 활동을 수정하도록 강요하여 지능과 유사한 것을 유도할 수 있음을 보여주었다."고 말했다.

향후 계획?

2023년 7월 모나쉬 대학교와 Cortical Labs는 호주의 국가 정보 및 보안 발견 연구 보조금 프로그램을 통해 DishBrains를 추가로 연구하기 위해 거의 $400,000 USD($600,000 AUD)를 확보했다고 발표했다.

이 연구의 목표는 AI 알고리즘에 영향을 주지만 인간의 두뇌에는 영향을 미치지 않는 치명적인 망각 문제에 대한 해결책을 찾는 것이다.

사람들은 한 가지를 배운 다음 다른 것을 배울 때 그 지식을 유지할 수 있지만 AI의 경우에는 그렇지 않다. 새로운 것을 가르쳤을 때 이전에 배운 정보를 "잊어버리는" 경우가 많다.

이 문제를 극복하고 우리에게 쉽게 다가올 수 있는 지속적인 학습이 가능한 시스템을 만들면 AI가 더 오래 존재할수록 더 똑똑해지고 능력이 향상될 수 있다.

새로운 자금으로 모나쉬 팀은 DishBrains에서 지속적인 학습 뒤에 있는 생물학적 메커니즘을 식별한 다음 AI에서 이러한 메커니즘을 복제하려고 시도할 것이다.

수석 연구원 아딜 라지(Adeel Razi)는 "우리는 이 보조금을 사용하여 이러한 생물학적 신경망의 학습 능력을 복제하는 더 나은 AI 기계를 개발할 것이다."고 말했다.

그러나 더 나은 AI를 구축하는 것은 단기 목표일 뿐이다.

결국 연구원들은 첨단 바이오 컴퓨터를 만들기 위해 전통적인 실리콘 컴퓨터 칩을 지능형 오가노이드로 대체하기를 원한다. 그런 다음 AI는 인간의 두뇌와 동일한 기반 위에 구축되어 보다 효율적이고 유연하게 만들 수 있다.

케이건(Kagan)의 스타트업 Cortical은 웹사이트에 “인간의 뉴런은 자체 프로그래밍되고 무한히 유연하며 40억 년의 진화의 결과이다. 디지털 모델이 시도하고 모방하는 것부터 시작한다."고 말했다.

큰 그림

2023년 2월 케이건(Kagan)은 미니 두뇌와 컴퓨터를 결합하는 이 새로운 개념인 "오가노이드 지능"에 이름을 부여하고 기술을 혁신할 수 있는 방법을 자세히 설명하는 과학의 개척자의 논문(Frontiers in Science)을 공동 저술했다.

그러나 이 분야는 여전히 믿을 수 없을 정도로 새롭고 연구자와 지속적으로 AI를 학습하려는 비전 사이에는 많은 장애물이 있다. 하나의 주요 장애물: 뇌 오가노이드의 세포 수를 확장해야 할 필요성.

존스홉킨스대학교의 독성학자이자 Frontier 논문의 공동 저자인 토마스 하퉁(Thomas Hartung)은 CNN에 "[기존의 뇌 오가노이드]는 각각 약 50,000개의 세포를 포함하는 너무 작다."고 말했다. "[오가노이드 지능]의 경우 이 숫자를 1000만 개로 늘려야 한다."

뇌 오가노이드에 강력한 혈관 네트워크를 제공하는 방법을 알아내는 것은 크기 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있지만 모델의 복잡성을 증가시켜 모델이 우리의 뇌와 더 가깝게 닮도록 해야 한다.

하퉁(Hartung)에 따르면 누군가가 생쥐의 두뇌 능력으로 시스템을 만들 수 있기까지는 수십 년이 걸릴 수 있지만, 연구원들이 궁극적으로 오가노이드 지능의 약속을 이행할 수 있다면 세상은 결코 같지 않을 것이다.

"뇌는 여전히 현대 컴퓨터와 비교할 수 없다."라고 그는 말했다. “켄터키의 최신 슈퍼컴퓨터인 프론티어는 6,800평방피트에 6억 달러를 들여 설치했다. 작년 6월에야 처음으로 인간 두뇌의 계산 능력을 초과했지만 백만 배 더 많은 에너지를 사용했다.”