그동안 뇌를 이해하기 위한 측정은 MRI를 통해서 진행되었다. 특정 생각을 할때 혈류량을 측정해서 시각화하여 연구하는 방식이다. 그런데 이 방식은 여전히 한계가 있고 가장 중요한 한계점은 해상도가 낮다는 점이다.
예를 들어, 기능적 자기공명영상(fMRI)은 뇌의 활동을 시각화하는 데 사용되지만, 그 해상도는 매우 낮아 세밀한 신경 활동을 포착하는 데 제한적이다. 그러나 최근의 연구는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 활용하여 뇌 연구의 새로운 길을 열 수 있음을 시사한다.
LLM은 이미 그 내부 구조와 가중치, 계산값 등을 실시간으로 관측할 수 있는 특성을 가지고 있다. 이는 LLM을 디지털 뇌로 간주하고 이를 분석하는 것이 실제 뇌 연구에 유용할 수 있음을 암시한다(물론 둘의 유사성이 있다는 가정하이지만). 구체적으로, LLM의 모든 레이어와 노드의 결과값들을 표준화하여 시각화하는 방법을 제안할 수 있다. 예를 들어, LLM이 문장을 입력받아 토큰을 생성할 때마다 각 레이어와 노드의 값을 0에서 255 사이의 수치로 변환하여 1,000x1,000 픽셀의 이미지로 만들 수 있다. 이러한 이미지를 연속적으로 배열하여 영상을 생성하면, 마치 fMRI 영상처럼 LLM 내부의 신경망 작동 패턴을 시각적으로 관찰할 수 있다. 모델이 너무 크다면 몇개 주변 픽셀을 합쳐서 averaging할 수도 있고, 영상을 몇개로 분할할 수도 있겠다.
이 방법은 LLM의 작동 원리를 이해하는 데 큰 도움이 될 뿐만 아니라, 인간의 뇌 연구에도 혁신적인 기여를 할 수 있다.
LLM은 다양한 언어 데이터를 학습하여 추상화하는 능력을 가지고 있다. 따라서 LLM의 각 노드의 결과값 매트릭스를 분석하여 패턴을 찾는다면, 이는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 이해하는 데 중요한 단서를 제공할 수 있다. 값이 많다는 점이 장애물이 될 수 있지만, 데이터를 구석구석 나누어 발화 패턴을 추상화하고 이를 다시 통합한다면, 대규모 신경망 구조에서도 의미 있는 패턴을 발견할 수 있을 것이다.
이러한 접근 방식은 다음과 같은 과학적 가능성을 열어준다.
- 신경망의 시각적 분석: LLM의 내부 작동을 시각적으로 분석함으로써, 뇌 활동을 이해하는 새로운 방법을 제시한다. 이는 전통적인 fMRI보다 훨씬 높은 해상도를 제공할 수 있다.
- 추상적 패턴의 발견: LLM의 데이터를 통해 추상적 발화 패턴을 발견하고 이를 인간의 언어 처리 과정과 비교함으로써, 인간의 언어 처리 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있다.
- 신경과학 연구의 새로운 도구: LLM을 디지털 뇌로 활용하는 연구는 신경과학자들에게 새로운 도구를 제공하여, 기존의 뇌 연구 방법론을 보완하고 확장할 수 있다.
결론적으로, LLM을 활용한 디지털 뇌 연구는 인간의 뇌를 이해하는 데 새로운 길을 열어줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 이를 통해 우리는 인간의 인지 과정, 언어 처리 메커니즘, 그리고 전반적인 뇌 기능에 대한 깊은 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 앞으로의 연구는 이러한 가능성을 현실로 만들기 위한 구체적인 방법론을 개발하고, 이를 통해 신경과학의 새로운 시대를 여는 데 기여할 수 있지 않을까.
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