[서판길의 AI시대 뇌 탐구] 〈1〉 미래 AI를 설계하는 '마지막 열쇠'

작성일 01-29

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 인공지능(AI)이 온세상을 흔듭니다. 흔들림 속 흔들리지 않는 하나는 AI가 뇌 구조·원리를 모방하며 진화하고 있다는 사실입니다. AI가 아무리 휘몰아쳐도 우리가 뇌를 향한 탐구를 멈추지 말아야하는 이유입니다. 일생을 뇌 연구에 바친 서판길 한국뇌연구원장으로부터 AI와 뇌에 얽힌 놀랍고도 신비로운 얘기를 들어봅니다. 〈편집자〉 
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 <img alt="서판길 한국뇌연구원(KBRI) 원장. 〈한국뇌연구원 제공〉" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/29/etimesi/20260129160305866adna.png" data-org-width="300" dmcf-mid="YEsZ0XhDDx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/29/etimesi/20260129160305866adna.png" width="658">
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 서판길 한국뇌연구원(KBRI) 원장. 〈한국뇌연구원 제공〉
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 뇌를 이해하는 것이 곧 미래 AI를 설계하는 것이다
 세계 최대 기술전시회 CES 2026에서는 AI가 단순히 화면 속 대화형 도구에 머무르지 않고, 물리적 로봇과 현실 세계 행위로 확장되는 시점이 도래했다는 평가가 나왔다. 전시장에선 AI가 로봇과 결합해 사람과 상호작용하는 '피지컬(Physical) AI'가 주인공이었고, 이제는 AI가 의미와 물리적 행동까지 연결하는 혁신 단계에 접어들었음이 확인됐다.
 얼마 전까지 글로벌 기술 변화를 지배했던 챗GPT(ChatGPT)가 소프트웨어 기반 생성형 AI였다면 2026년 CES는 AI가 로봇과 모빌리티라는 강인한 하드웨어를 입고 나와 피지컬 AI 서막을 알리는 무대였다. 엔비디아 젠슨 황의 기조연설부터 삼성, LG전자 등 국내 대표 빅테크 기업까지 일관된 메시지는 '이제 AI는 생각하는 것을 넘어 행동한다'는 것이다.
 오늘날 AI 발전 속도는 기술 역사에서도 유례를 찾기 어렵다. 불과 수년 사이 AI는 인간이 쓴 글과 구분하기 어려울 수준의 텍스트·음성·이미지를 생성하고, 의료 영상 분석과 자율주행 시스템의 핵심 판단 과정에까지 깊숙이 관여하고 있다. 기계가 인간의 인지적 특성을 빠르게 모방하며, 때로는 이를 뛰어넘는 국면에 접어든 것이다.
 흥미로운 점은 이러한 기술적 도약이 단순한 컴퓨터 성능 향상이나 알고리즘 개선만으로 이루어진 것이 아니라는 사실이다. 그 이면에는 인간의 뇌를 이해하려는 오랜 과학적 탐구가 자리하고 있다. 기억의 형성 과정, 시냅스 가소성, 뉴런 간 상호작용, 뇌 회로 연결성에 대한 신경과학적 통찰은 오늘날 AI구조의 중요한 개념적 토대가 됐다.
 이로 인해 AI 시대 핵심 질문도 변하고 있다. 이제 중요한 것은 “기계가 인간을 대체할 수 있는가”가 아니라 “인간의 뇌는 어떻게 작동하며, 그 원리를 기술로 어떻게 구현할 수 있는가”라는 물음이다.
 AI가 뇌를 닮아가며 학습하는 오늘, 뇌과학은 그 어느 때보다 중요한 역할을 맡고 있다. 더 나아가 뇌를 이해하는 일은 학문적 탐구를 넘어 국가 경쟁력과 산업 전략의 핵심으로 떠오르고 있다. 이제 우리는 AI 시대 뇌연구가 어떤 역할을 해야 하고, 어떤 새로운 가능성을 열어갈 수 있는지에 대한 본격적인 논의를 시작해야 할 시점에 서 있다.
 뇌를 모방한 AI, AI가 다시 뇌를 해석하는 순환
 AI 기술의 역사를 되돌아보면, 뇌과학과 기술혁신의 연결 고리가 뚜렷하게 드러난다. 초기 인공신경망(ANN:Artificial Neural Network)은 뇌의 뉴런을 단순화한 모델이었다. 퍼셉트론은 뉴런의 활성화 방식을 모방한 알고리즘이었고, 이후 역전파(backpropagation)는 인간의 학습 과정을 계산적으로 구현한 시도였다.
 오늘날 AI 모델의 핵심인 딥러닝 역시 뇌의 층위적 구조에 기반한 개념이다. 이미지 인식 분야에서 큰 성과를 거둔 합성곱 신경망(CNN:Convolutional Neural Network)은 시각 피질의 수용 영역(Receptive field) 구조에서 영감을 받았다. GPT와 같은 거대언어모델을 가능하게 한 '어텐션 메커니즘' 역시 인간이 중요한 정보에 집중하는 인지 과정과 유사하다.
 그리고 최근엔 뇌의 더 구체적이고 생물학적 메커니즘이 AI에 직접적으로 적용되고 있다. 기초과학연구원(IBS)은 해마에서 기억이 통합되는 과정을 모사한 알고리즘이 트랜스포머 모델의 학습 속도를 크게 개선할 수 있다는 연구 결과를 발표했다. 이는 NMDA 수용체(N-methyl-D-aspartate receptor)의 장기 강화(LTP:Long-Term Potentiation) 메커니즘을 계산 모델에 반영한 시도였다.
 이 연구는 단순한 '생물학적 영감' 차원을 넘어섰다. 뇌의 실제 작동 원리를 적용하면 AI 학습 효율이 비약적으로 높아질 수 있다는 사실을 보여줬기 때문이다. 뇌과학은 더 이상 AI에 비유적 의미를 제공하는 학문이 아니라, AI 성능 향상을 위한 실질적 설계 언어가 되고 있다.
 AI가 뇌연구를 미는 힘: 데이터·시뮬레이션·계산 모델링 시대
 인간의 뇌는 너무 복잡하고, 너무 미세하며, 매우 빠르게 작동한다. 하나의 신경세포에서 분 단위로 일어나는 변화부터 뇌 전체의 네트워크 연결성까지 동시에 이해해야 하는 영역이다.
 현재 AI는 이 모든 문제를 해결하기 위한 강력한 도구로 부상했다. AI는 방대한 신경 데이터를 패턴으로 해석하고, 실험 없이도 시뮬레이션에 기반해 가설을 검증하며, 연구자가 생각하지 못한 연결성을 찾아낸다.
 미국의 블루 브레인 프로젝트(Blue Brain Project)는 2015년에 3만개의 뉴런을 가진 쥐 뇌의 신피질 일부를 디지털로 재구성하고, 이를 컴퓨터에서 시뮬레이션하는 데 성공했다. 이는 지금까지의 뇌연구 방식이 '해부·기록·관찰' 중심이었다면, 앞으로의 뇌연구는 '재구성·실행·예측' 중심으로 바뀔 수 있다는 가능성을 제시했다.
 2023년 종료된 유럽의 휴먼 브레인 프로젝트(Human Brain Project)는 뇌연구에 데이터와 시뮬레이션을 대규모로 도입한 첫 번째 국제 프로젝트였으며, 그 결과 이브레인스(EBRAINS)라는 개방형 연구 인프라가 구축됐다. 전 세계 신경과학자들은 여기서 분석 도구·시뮬레이터·대규모 데이터베이스를 활용할 수 있게 됐다. 다시 말해, AI는 뇌연구를 '빅데이터 기반의 과학'으로 전환시키는 역할을 하고 있다.
 자연지능과 인공지능 기술의 융합을 향해
 인간의 뇌는 약 860억개의 뉴런과 100조개 이상의 시냅스로 구성돼 있으며, 단 20와트 전력만으로도 세계 최고 수준의 슈퍼컴퓨터를 능가하는 정보 처리와 학습 능력을 보여준다. 이 놀라운 효율성과 복잡성을 기술로 재현하려는 시도는 인류의 큰 도전이자 야망이다.
 그러나 뇌를 모방하는 과정에는 기술적 한계뿐 아니라 윤리적 문제도 따른다. 뇌 기반 AI가 인간처럼 자율적 판단을 내릴 경우, 그 결정의 책임은 누구에게 있는가? 또 인간의 신경 데이터 활용 과정에서 발생할 수 있는 프라이버시 침해와 데이터 오용 문제 역시 중요한 과제로 남아 있다.
 특히 에너지 문제는 뚜렷한 대비를 낳는다. 인간 뇌는 전구 하나 수준의 에너지로 작동하지만, 최신 AI 모델 하나를 학습시키는 데는 수천 가구가 1년 동안 사용하는 전력이 소모되기도 한다. 그럼에도 불구하고 뇌를 모방하려는 연구는 인간과 AI의 가능성을 확장하는 새로운 길을 열고 있다.
 이미 AI는 바둑이나 단백질 구조 예측에서 인간을 뛰어넘었지만, 여전히 맥락을 이해하고, 의미를 부여하며, 가치에 따라 판단하고, 스스로 적응하는 능력에서는 인간 뇌를 따라가지 못한다. 예를 들어, 아이는 단 한 번의 뜨거운 냄비 경험만으로 평생 조심하지만, AI는 수천 번의 학습에도 상황이 조금만 바뀌면 같은 실수를 반복한다.
 앞으로의 뇌연구는 AI가 아직 구현하지 못한 이러한 뇌의 원리를 규명하는 방향으로 나아가야 한다. 기억 통합, 주의 조절, 강화학습, 감정 처리와 같은 뇌의 기능은 차세대 AI 아키텍처의 핵심 설계 언어가 될 수 있다. 나아가 디지털 브레인 트윈을 위해 의료, 유전체, 뇌영상, 행동 데이터를 통합한 개인 맞춤형 뇌 모델 구축도 중요한 과제가 될 것이다.
 결국 질문은 하나로 모인다. “AI는 어디까지 인간 뇌를 모방할 수 있을까, 그리고 그 과정에서 우리는 어떤 새로운 세계를 열게 될까?” 뇌와 AI 융합은 단순한 기술 발전을 넘어, 인간 지능의 본질을 다시 묻고 미래 사회의 방향을 재정의하는 계기가 될 것이다.
 뇌연구를 통해 열릴 AI의 잠재력
 인간 뇌는 창의적이고 유기적인 사고를 통해 문제를 해결하고 세상을 이해하는 데 탁월한 능력을 보여준다. 이 과정을 AI에 구현할 수 있다면, 과학, 의학, 과학 등 다양한 분야에서 놀라운 혁신을 가져올 수 있을 것이다.
 뇌 기반 AI는 개인 맞춤형 서비스의 가능성을 열어준다. 예를 들어, 사용자 개개인의 요구와 성향을 정확히 이해하는 AI 비서는 일상의 모든 측면에서 더 나은 결정을 지원할 수 있다. 또 의료분야에서는 방대한 데이터를 해석하고 질병의 조기 진단이나 맞춤형 치료법을 제안함으로써 환자 중심의 의료를 실현할 수 있다. 더 나아가, 창의적 설계 도구로 활용되는 AI는 인간과 협력하여 새로운 작품이나 혁신적 기술을 창조하는 동반자가 될 것이다.
 그간의 뇌연구 성과가 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)와 융합되면서 또 다른 가능성을 열고 있다. 인간과 기계 간 직접 소통이 가능해지면, 신체적 제약을 극복하거나 장애를 가진 사람들에게 새로운 기회를 제공할 수 있다. 예를 들어, BCI를 통해 뇌의 신호를 실시간으로 읽고 해석함으로써 장애를 극복하는 보조 기술이 발전할 것이다. 또 증강 지능(Augmented Intelligence) 개념이 현실화되면 인간의 사고 능력이 기술을 통해 확장될 것이다.
 AI시대 뇌연구는 미래 문명을 설계하는 일
 뇌는 인류가 이해하려고 노력해 온 가장 복잡하고 미스테리한 장기 중 하나다. 뉴런 간 상호작용, 신경 회로의 작동원리, 그리고 신경망이 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 이해하는 데는 막대한 데이터와 고도화된 분석이 필요하다. AI는 인간을 단순히 대체하는 기술이 아니라, 인간의 뇌를 이해하고 확장하는 기술이다. 뇌연구는 AI의 뿌리가 되고, AI는 뇌연구의 도구가 되며, 이 둘의 상호작용은 인류의 다음 문명을 준비하게 한다.
 AI 시대 뇌연구는 더 이상 학문적 선택이 아니다. 이는 국가 기술경쟁력의 중심이며, 인간 중심 기술의 미래를 결정하는 핵심 전략이다. 우리가 뇌를 깊이 이해할수록 AI는 인간을 더 잘 이해하고, 인간의 삶을 더 풍요롭게 할 것이다. 뇌와 AI의 융합은 단순한 기술 발전이 아니라, 인간과 기술이 함께 협력해 새로운 시대를 여는 장대한 여정이다.
 뇌연구는 그 여정의 출발점이자, 미래 세대에게 남겨줄 가장 중요한 지적 유산이 될 것이다.
 서판길 한국뇌연구원장 pgsuh@kbri.re.kr
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