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X요약2026. 05. 31. 01:19

호주의 한 과학자가 80만 개의 인간 뇌 세포를 배양 접시에서 살려 컴퓨터에 연결하고, 5분 만에 비디오 게임 Pong을 학습시켰습니다. 이는

요약

Cortical Labs의 Brett Kagan 팀은 80만 개의 인간 뇌 세포를 배양 접시에 배양하고 컴퓨터와 연결하여 비디오 게임 Pong을 5분 만에 학습시키는 데 성공했습니다. 세포들은 전기적 자극의 예측 가능성을 높이는 방향으로 스스로 학습하며, 이는 뇌가 세상을 예측하려는 본질적 특성을 보여줍니다.

핵심 포인트

  • 80만 개의 뇌 세포를 이용한 생물학적 컴퓨팅 실험 성공
  • 전기적 자극의 패턴을 통해 5분 만에 Pong 게임 학습
  • 뇌의 본질인 '예측 기계(prediction machine)' 원리 증명
  • 보상이 아닌 '놀라움(noise)의 최소화'를 통한 자가 학습

한 호주의 과학자가 800,000개의 인간 뇌 세포 (human brain cells)를 가져와 배양 접시 (dish)에서 살아있는 상태로 유지하고, 이를 컴퓨터에 연결하여 5분 만에 비디오 게임 Pong을 플레이하도록 가르쳤습니다. 이는 지구상의 그 어떤 AI (Artificial Intelligence)가 동일한 게임을 학습했던 것보다 빠른 속도입니다.

그의 이름은 Brett Kagan입니다.

그는 Cortical Labs라는 멜버른 소재 기업의 과학 팀을 이끌고 있으며, 이 소식을 알린 논문은 2022년 10월 학술지 Neuron에 발표되었습니다. 제목은 마치 공상 과학 소설 (science fiction novel)처럼 들립니다: "시뮬레이션된 게임 세계에 구현된 체세포 외 뉴런 (In vitro neurons)은 학습하고 지각력 (sentience)을 나타낸다."

설정은 간단했으며, 바로 그 점이 이 실험을 매우 기이하게 만들었습니다.

Kagan과 그의 팀은 생쥐 배아 (mouse embryos)에서 일부 뇌 세포를 가져왔습니다. 또한 줄기 세포 (stem cells)에서 배양된 일부 인간 뇌 세포를 가져왔습니다. 그들은 작은 동전 크기의 미세한 전극 (electrodes)이 덮인 칩 위에 이 세포들을 배치했고, 그 칩을 Pong이 실행 중인 컴퓨터에 연결했습니다.

전극은 두 가지 일을 할 수 있었습니다. 세포가 무엇을 하고 있는지 읽어내는 것과, 세포에 작은 전기적 자극 (bursts of electricity)을 다시 보내는 것이었습니다.

팀은 이 두 가지 채널을 사용하여 배양 접시와 소통했습니다.

공이 왼쪽에 있을 때, 그들은 접시 왼쪽의 전극을 작동시켰습니다. 공이 오른쪽에 있을 때, 그들은 오른쪽 전극을 작동시켰습니다. 공이 패들 (paddle)에 가까워질수록, 그들은 더 빠르게 전극을 작동시켰습니다. 세포들은 자신들의 신호를 다시 보냄으로써 패들을 움직일 수 있었습니다.

그것이 게임의 전부였습니다.

그 후 팀은 한 가지 규칙을 더 추가했는데, 이 부분이 모든 것을 바꾸어 놓았습니다.

세포가 공을 놓치면, 그들은 4초 동안 무작위적이고 혼란스러운 전기적 자극을 받았습니다. 소음 (Noise). 정전기 (Static). 순수한 예측 불가능성 (unpredictability).

세포가 공을 맞히면, 그들은 깨끗하고 안정적이며 예측 가능한 신호를 받았습니다.

그것이 배양 접시가 받은 유일한 피드백 (feedback)이었습니다.

5분 이내에, 세포들은 게임을 점점 더 잘하기 시작했습니다.

랠리 (rallies)는 길어졌습니다. 공을 맞히는 횟수는 더 빈번해졌습니다. 배양 접시가 승리하고 있지는 않았지만, 그것은 분명히 게임을 플레이하고 있었고, 개선되고 있었으며, 그 누구도 규칙을 알려주지 않았습니다.

그것은 스스로 규칙을 파악해낸 것이었습니다.

이것이 작동한 이유는 여러분이 잠시 멈춰서 생각해보아야 할 부분입니다.

뇌는 놀라움(surprise)을 싫어합니다. 그것이 뇌가 피하도록 설계된 본질입니다. 현존하는 가장 많이 인용되는 신경과학자 중 한 명이자 이 논문의 공동 저자인 Karl Friston은 평생을 바쳐 이를 증명해 왔습니다. 뇌는 사실 사고하는 기계가 아닙니다. 그것은 예측 기계(prediction machine)입니다. 뇌는 단 하나의 조용한 규칙에 따라 작동합니다. 세상을 덜 놀랍게 만드는 것 말입니다.

배양 접시 속의 세포들도 똑같은 일을 하고 있었습니다.

혼란스러운 자극은 놀라움처럼 느껴졌습니다. 깨끗한 자극은 평온함처럼 느껴졌습니다. 더 많은 평온함을 얻고 혼란을 줄이는 유일한 방법은 공을 놓치지 않는 것이었습니다. 따라서 세포들은 누군가 훈련시켜서도, 보상을 원해서도 아닌, 소음을 잠재울 수 있는 유일한 방법이 게임을 잘 플레이하는 것이었기에 공을 놓치지 않는 법을 배웠습니다.

그들은 Pong을 배운 것이 아니었습니다. 그들은 자신들의 세상을 더 예측 가능하게 만드는 법을 배우고 있었으며, Pong은 단지 그들이 갇혀 있던 세상이었을 뿐입니다.

지금 이 순간 여러분의 뇌가 하고 있는 일과 같습니다.

오늘 여러분이 내리는 모든 선택, 여러분이 내뱉는 모든 단어, 내일을 위해 세우는 모든 계획은 다음 순간을 이전 순간보다 덜 놀랍게 만들려는 뇌의 시도입니다. 여러분이 사고(thinking)라고 부르는 느낌은 대부분 여러분의 머리가 저 세포들이 했던 것과 똑같은 일을 하는 것입니다. 정전기(static)를 잠재우려고 노력하는 것이죠.

배양 접시는 약 80만 개의 세포를 사용하고 전력은 거의 소비하지 않으면서, 당시 그 어떤 AI보다 빠르게 Pong을 학습했습니다. 반면 동일한 게임을 실행하는 AI 시스템들은 수천 배 더 많은 에너지와 훨씬 더 긴 훈련 과정이 필요했습니다.

Kagan은 논문 발표 후 인터뷰에서 이를 명확하게 말했습니다.

그는 세포들이 이기려고 노력하는 것이 아니라고 말했습니다. 그들은 덜 길을 잃은 기분을 느끼려고 노력하고 있었던 것입니다. 그리고 그가 그 말을 내뱉은 순간, 방 안에 있던 사람들의 절반은 그가 더 이상 배양 접시만을 설명하고 있는 것이 아님을 깨달았습니다.

그는 바로 우리 자신을 설명하고 있었습니다.

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본 콘텐츠는 X @heynavtoor (자동 발견)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

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