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  [RH] 인간의 두뇌를 읽는 (브레인 소싱) 인공지능(AI) 알고리즘
최근 2020년 컴퓨팅 시스템 내 인적 요인(Human Factors i...



  • 인간의 두뇌를 읽는 브레인 소싱 인공지능(AI) 알고리즘


    최근 2020년 컴퓨팅 시스템 내 인적 요인(Human Factors in Computing Systems)에 관한 ACM 컨퍼런스(the ACM Conference)에서 헬싱키 대학의 연구원들은 사람들의 뇌 활동을 사용하여 의견을 분석하고 결론을 도출하는 데 인공지능을 활용하는 기술에 대해 설명했다. 연구원들이 ‘브레인 소싱(brain sourcing)’으로 부르는 이 기술은 이미지를 분류하거나 콘텐츠를 추천하는 데 사용될 수 있는데, 이것은 이전에는 입증되지 않았던 영역이다.

     

    헬싱키 대학의 연구원들은 인공지능 기술의 도움을 받아 사람들의 뇌파(electroencephalograms, EEG)를 분석 할 수 있는 가능성을 실험했다.

     

    연구원들은 키보드나 마우스로 수작업을 수행하지 않고 ‘이미지에 대한 사람들의 반응을 수집하는 것’이 인간의 자연스러운 반응을 활용하여 이미지 인식에 적용될 수 있는지를 조사하고자 했다. 데이터에 대한 사람들의 해석을 물음으로써 인공지능 시스템을 훈련시키기 시작하는 대신, 이 정보는 뇌전도로부터 직접 읽혀질 수 있었다.

     

    이 연구에서 총 30명의 참가자들은 컴퓨터 화면 상에서 사람들의 얼굴 이미지들을 보고, 그 이미지를 바탕으로 각자의 마음에 그 얼굴들을 지정하도록(label) 지시 받았다. 예를 들어, 이미지에 나온 사람이 금발인지 검은 머리인지, 웃는지 웃지 않는 지 등이 그것이다. 이 실험은 기존의 크라우드 소싱 데이터 수집과 달리 참가자들은 마우스나 키보드를 사용하여 추가 정보를 얻을 수 없고 단순히 제시된 이미지를 관찰하는 것이었다.

     

    동시에, 각 참가자들의 뇌 활동이 뇌파 기록을 통해 수집되었다. 이 뇌파로부터 인공지능 알고리즘은 금발인 사람의 이미지가 화면에 나타날 때와 같이 해당 작업과 관련된 이미지를 인식하는 방법을 학습했다.

     

    실험 결과, 컴퓨터는 뇌파에서 직접 이러한 멘탈 라벨(mental label)을 해석할 수 있었다. 연구원들은 이러한 뇌파 결과를 매우 신뢰도 높은 라벨링 결과 – 12명의 자원자로부터 수집된 데이터를 사용하여 이미 입증된 - 와 비교한 후, ‘브레인 소싱’이 간단하고 잘 정의된 인식 작업(recognition tasks)에 적용될 수 있다고 결론지었다.

     

     

    단순히 인공지능 시스템을 학습시키는 것을 넘어, 이러한 발견은 두뇌와 컴퓨터 활동을 결합하는 다양한 인터페이스를 개선하는 데 활용될 수 있다. 이러한 인터페이스는 웨어러블(wearable) 전자 장치의 형태로 가볍고 사용자 친화적인 뇌파 장치의 사용을 필요로 할 것이다. 이러한 경량 웨어러블 기기들은 현재 활발하게 개발되고 있으며 가까운 장래에 출시될 수 있다.

     

    뇌 이미지 기술이 발전함에 따라 뇌에서 직접 선호(preference) 정보를 포착하는 것이 가능 해질 것이다. 따라서 기존의 버튼을 사용하지 않고도, 각 개인들은 단순히 노래를 듣거나 쇼 프로그램을 볼 수 있을 것이다. 뇌만으로도 이러한 활동을 결정할 수 있는 것이다.

    - ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, April 2020, “Brainsourcing: Crowdsourcing Recognition Tasks via Collaborative Brain-Computer Interfacing,” by Keith M. Davis, et al.  ©ACM, Inc.  All rights reserved.

     

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    https://dl.acm.org/doi/10.1145/3313831.3376288