동물의 뇌에는, 격자 세포라는 방향 감각이나 상대적인 위치 관계를 인식하는 신경 세포가 포함되어 있다. 격자 세포의 작용에 의해, 인간은 직관적으로 어느 지점에서 어느 지점으로 바로 갈 수있고, 왠지 걷고있는 부근의 지도를 머리에 그릴 수가 있다는 것. 그런 격자 세포의 기능을 인공 신경망을 이용하여 재현하는 것에 AI 연구자들이 성공했다.
인간을 포함한 동물이 가지고 있는 직관적 인 탐색 능력에는, 노르웨이의 신경학자 에드워드 모셀 씨와 그의 아내 메이 브리트니 모셀 씨에 의해 2005년에 발견 된 격자 세포가 크게 관여하고 있다. 모셀 부부는 격자 세포 발견의 공적을 인정 받아, 발견에서 9년 후 2014년 노벨 생리 의학상을 수상했다.
영국의 AI 기업 DeepMind의 안드레아 바니노 씨와 유니버시티 칼리지 런던의 카스웰 베리 박사는, "뇌의 GPS"라고 부르는 격자 세포에 의문을 가지고, 인공 신경망을 이용하여 격자 세포의 기능을 재현하는 연구를 시작했다는 것. "격자 세포는 자신이 어떻게 움직이는지에 기초하여 자신이 어디에 있는가하는 정보를 업데이트합니다"라고 베리 박사는 말하고 있다.
신경 과학자들은, 격자 세포가 "경로 통합"이라는 외부의 단서를 수반하지 않는 네비게이션 시스템을 가지고 있다고 한다. 예를 들어, "편의점 옆을 돌아서 두 번째 신호를 지난 곳"이라는 표적에 의한 경로가 아니라, "30 걸음 걷고, 오른쪽으로 90도 꺽는다"와 같은 네비게이션을, 격자 세포는 인식한다는 것.
또한, 격자 세포는 경로를 인식 할뿐만 아니라, 어느 지점에서 어느 지점까지 이동에 걸린 거리를 측정하는 등의 기능을 가지고 있는 것도, 몇가지 연구에서 나타내고 있다. 베리 박사는 "즉, 격자 세포는 대상물과 현재 위치를 기반으로 벡터 기반의 탐색을 할 수있다"고 말한다.
AI의 연구팀은 딥 러닝과 신경망을 상요하여, 격자 세포의 역할을 조사하기로 했다. 시험삼아 베리 박사는 짧은 거리에서 경로 통합 교육을 실시히는 신경망을 설정하고, 적절한 인공 신경망을 구축 할 수 있는지 판별 한 것. 그랬더니, 인공 신경망에 출현 한 인공의 "격자 뉴런"은 동물의 뇌에서 발견되는 것과 매우 유사한 격자 뉴런 발화 모델을 출현시킨것 같다는...
"이정도로 잘된것에 대해" 놀란 베리 박사 팀들은, 계속해서 인공 격자 뉴런을 갖춘 시스템과 그렇지 않은 시스템을 이용한 가상 한경의 미로를 탐험 시켰다. 그랬더니, 인공 격자 뉴런을 갖춘 쪽의 시스템은 격자 신경을 갖추지 않은 쪽의 시스템에 비해 훨씬 미로 탐색 능력이 우수했다고 한다. 바니노 씨에 의하면, 격자 뉴런은 목표 위치의 지식에 기초하여 더 짧고 더 직선적 인 루트를 "벡터 기반에서" 선택한 것.
"이번 연구에서 격자 세포는 경로의 단축에 사용된다는 설이 입증 되었다고 할 수 있습니다"라고 바니노는 말하고, 살아있는 동물을 사용하기 어려운 실험에서도 AI를 사용하여 가상 환경에서 실험하여 일정한 결과를 얻을 수 있다고 한다.
베리 박사는 "이번 AI를 사용하여 동물의 신경 회로에 대한 실험을 수행하는 방법은 다른 신경 과학의 과제에 적용 할 수 있습니다"라고 말하고 있다. 예를 들어, 동물의 사지 제어 등의 문제에 대해 인공 신경망을 훈련하고, 로봇 팔 등을 이용한 실험을 실시하는 것으로, 살아있는 동물에 대한 통찰력을 깊게 할 수 있는 것.
"반드시 계산상에서 얻어진 결과가 그대로 실제 동물에 사용되고 있는지는 모르겠다"는 지적도 있지만, 적어도 인공 신경망에서 실험을 실시, 실제 생물에 대한 연구를 진행하는 방법은 크게 평가되고 있다.
"DeepMind의 연구자들은, 이번 얻어진 인공 신경망 네비게이션 시스템을 탐험 로봇 및 자율형 무인 항공기의 성능을 올리기로 사용하는 것"이라고 생각하는 사람들도 있을지 모르지만, 바니노 씨에 따르면 이번 실험은 더 야심 찬 계획의 첫 걸음이다라는 것. "네비게이션 시스템은 우리가 가진 지능의 한 측면에 불과합니다. "뇌"라는 최대의 범용 알고리즘을 만드는 것이 나의 목표이며, 그 이외의 것은 생각하지 않습니다"라고 바니노 씨는 말하고 있다.
