우리는 어떻게 새로운 것을 배우며, 때로는 그것을 어떻게 다시 잊어버리게 될까?

여기에 대한 답을 제시한 사람은 캐나다의 신경심리학자 도널드 헵이다. 그는 1949년 시냅스(Synapse) 가설을 처음 제시했다. 뇌는 수 조 개의 신경세포(뉴런)와 신경세포에서 뻗어나온 약 1000조 개에 달하는 수상돌기(Dendrite)들이 거미줄보다 더 복잡하게 연결된 신경망을 이루고 있다는 이론이다.

이 설명에 따르면 ‘무엇을 배우느냐’에 따라 뇌의 부위별 수상돌기 말단의 미세한 틈인 시냅스끼리의 물질 교환 빈도와 세기가 달라진다. 이를 통해 신경 가지가 굵어지고 연결이 많아지는 학습작용을 거쳐 기억으로 자리 잡게 된다는 것이었다. 아직 명백히 증명된 바는 없지만 70년간 뇌학습을 설명하는 가장 완벽한 가설로 여겨졌다.

그런데 최근 '헵의 가설'에 반기를 드는 새로운 주장이 제시됐다. 이스라엘 바일란대 종합뇌연구센터 아이도 켄터 교수팀은 기존의 시냅스 학습 가설을 대신할 ‘신경세포체 주변의 거대 수상돌기 학습 가설’을 새롭게 고안해 23일 학술지 ‘사이언티픽 리포츠’에 발표했다.

켄터 교수팀은 신경세포 배양을 통한 실험을 진행했다. 그 결과 학습시 말단에 있는 미세 수상돌기와 그 사이 시냅스 대신, 신경세포의 핵이 들어있는 신경세포체에서 상대적으로 가까이 위치한 몇 개의 거대 수상돌기만 작용해 학습하게 된다는 가설을 세웠다.

켄터 교수는 “자신이 숨쉬는 공기의 질을 측정하기위해 임의 지역이 아닌 코 앞에 공기를 측정하는 것처럼, 말단 부분인 시냅스 보다는 중심에 있는 신경세포체와 가까워 정보를 처리하기 용의하하고 빠를 것”이라며 "거대 수상돌기 가설이 (우리 뇌의) 분야별 뇌 부위 학습 과정을 더 명확하게 설명할 것"이라고 말했다.

기존의 가설에서 수없이 엉켜있는 시냅스와 신경세포는 뇌의 모든 부위가  연결돼 상호작용하는 것으로 가정한다. 하지만 켄터 교수팀은 ‘이 이론으로는 문학이나 기술 등 분야가 다른 학습을 할 때 특정 뇌부위만 활성화 되는 것을 입증할 수 없다’고 분석했다. 각 부위에 있는 신경세포의 일부 거대 수상돌기로만 학습을 통제해야 이를 설명할 수 있다는 판단이다.

연구진은 이번 연구가 인공지능 기술의 향상이나 기억장애 환자의 치료 등에도 적용할 수 있다을 것으로 보고있다. 켄터 교수는 “이번 연구를 인공지능을 위한 딥러닝학습 등에 응용하면 보다 빠른 학습 알고리즘을 개발할 수 있을 것”이라며 “기억력을 잃어가는 환자의 치료에도 새로운 학습 가설을 적용해야 할 것”이라고 설명했다.

출처: 다음 [김진호 기자 twok@donga.com]