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소셜 로봇의 등장과 자율주행자동차와의 상호작용이 증가함에 따라 인간 또는 기계와 같은 사회적 상호작용 중에 뉴런이 어떻게 관여하는지 이해하는 것이 더욱 중요하게 되었다. 사회적 상호작용이 우리의 두뇌를 어떻게 변화시키는지 알고 싶은가? 하이퍼 스캔은 우리에게 그것을 보여줄 수 있다.

JM Kim | 기사입력 2020/12/10 [00:19]

소셜 로봇의 등장과 자율주행자동차와의 상호작용이 증가함에 따라 인간 또는 기계와 같은 사회적 상호작용 중에 뉴런이 어떻게 관여하는지 이해하는 것이 더욱 중요하게 되었다. 사회적 상호작용이 우리의 두뇌를 어떻게 변화시키는지 알고 싶은가? 하이퍼 스캔은 우리에게 그것을 보여줄 수 있다.

JM Kim | 입력 : 2020/12/10 [00:19]

사회적거리두기와 같은 뇌 스캔은 본질적으로 매우 외롭다. 장비에 관계없이 뇌 스캔은 종종 한 사람이 하나의 작업을 수행하는 데 의존하며, 대개는 정상적인 환경에서 완전히 벗어나 있다. 강력하고 확실하다. 뇌 매핑 프로젝트는 뇌 영역 사이의 숨겨진 해부학적 고속도로를 발견했을 뿐만 아니라 감각, 기억, 생각, 결정, 삶을 지원하기 위해 신경망으로 일시적으로 구성되는 방법도 밝혀 냈다.

 

하지만 올해가 잔인하게 강조되었기 때문에 우리의 뇌는 고립되어 기능하지 않는다. 우리의 감정, 웰빙 및 높은 수준의 사고 과정이 다른 사람에게 의존하기 때문에 사회적 거리두기, 고립 및 외로움은 용납하기 어렵다. 극도의 내성적인 사람들조차도 사회적 유대를 형성하고 배우며 삶을 보낸다. 우리가 이야기를 듣거나 영화를 함께 볼 때 우리 뇌의 전자파는 말 그대로 동기화된다. 어떤 면에서 우리의 두뇌는 우리를 둘러싼 사람들에게 무의식적으로 미세 조정된다. 자폐증, 우울증, 정신 분열증 및 기타 신경학적 딸꾹질에서 이러한 메커니즘은 무너진다. 

 

 

뉴런의 새로운 논문에서 우리의 소셜 커넥톰(Connectome)을 매핑할 때가 되었다고 주장한다. 지난 10년간의 신경과학 마법은 주로 한 사람의 커넥톰(Connectome)을 매핑하는 데 중점을 두었다. 커넥톰(Connectome)은 종종 우리가 생각하고 행동하는 방식의 기초가 되는 일시적인 "인지 맵"으로 간주된다. 그러나 비판적으로 놓친 것은 다른 사람들이 우리 뇌에 미치는 영향이다. Pepper와 같은 소셜 로봇의 등장과 자율주행자동차와의 상호작용이 증가함에 따라 인간 또는 기계와 같은 사회적 상호작용 중에 뉴런이 어떻게 관여하는지 이해하는 것이 더욱 중요하다.

 “일상 생활에서 우리의 행동과 의사결정은 다른 사람들의 영향을 많이 받는다.”그러나 우리는 뇌가 어떻게 결합되는지에 대해서는 거의 알지 못한다고 유니버시티 칼리지 런던유니버시티 칼리지 런던의 Antonia F. de C. Hamilton 박사는 말했다. 좋은 뉴스? "게임을 바꾸는"새로운 기술은 그것을 바꿀 힘을 가지고 있다. 즉, 우리가 찾은 것을 해석하는 방법에 대해 매우 신중한 경우이다.  

 

 

집단 브레인 맵

하이퍼스캐닝, 신경기술, 마인드리딩, 진지한 수학의 결합을 만나보자. 약 20년 동안 신경과학자들의 목소리가 높아지면서 여러 사람에게 동시에 비 침습적 뇌 읽기 기술을 사용해야한다고 주장했다. 그런 다음 과학자들은 자원자가 단일 작업에서 협력하거나 경쟁하는 동안 모든 두뇌가 작동하는 것을 볼 수 있다. 복잡한 수학의 홍수를 추가하면 사람들이 동시에 시간을 보내는 동안 여러 두뇌에서 일어나는 일을 통계적으로 볼 수 있다. 개념적으로는 훨씬 낮은 해상도이지만 한 사람의 커넥톰(Connectome)을 그룹 브레인 맵으로 확장하는 것과 유사하다. 

약간의 주술적인 냄새가 나는 기술이다. 결국 인간은 독립적인 생물이며 우리의 상호작용은 다소 예측할 수 없다. 그러나 우리의 뉴런이 사회적 참여를 인코딩하는 방법과 같은 사회적 신경과학을 다루는 데는 성공하지 못했다. 한 주요 연구에서 스탠포드의 한 팀은 레이저를 사용하여 공동작업 게임을 하는 두 사람의 두뇌 활동을 측정했다.

스캐너인 NIRS(근적외선 분광기)는 빛을 사용하여 뇌의 특정 부분에서 혈액 산소가 어떻게 변하는지 감지한다. 뉴런은 활동을 하면서 산소를 소모하기 때문에 혈중 산소 수치는 뇌의 한 부분에서 얼마나 많은 활동이 일어나고 있는지에 대한 대리를 제공한다. NIRS의 장점은 설정이 기존의 뇌 스캔보다 훨씬 간단하다는 것이다. 자원자들은 말 그대로 수영모자와 같은 전체 스캔장비를 착용하고 걸어 다니거나 다른 사람들과 이야기하고 작업할 수 있다. 한 번에 여러 사람의 뇌를 스캔할 수 있음을 보여주기 때문에 인간의 사회적 상호작용 연구에 있어 게임 체인저였다. 

이 연구에 따르면 작업에 성공적으로 참여한 사람들은 두뇌 활동의 정면 부분이 조화롭게 노래하는 경향이 있다. 그 이후로 여러 연구에서 우리가 다른 사람과 연결될 때(예: 눈을 마주치거나, 대화하거나, 집단적인 결정을 할 때) 뉴런에서 동일한 일관성을 관찰했다. 문제는 우리가 이러한 뇌 스캔 데이터만 얼마나 신뢰해야 하는가 하는 것이다.

  

뇌-뇌 커플링

NIRS는 여러 뇌를 쉽게 스캔하는 한 가지 방법이다. 그러나 다른 옵션이 있다. 두피를 통해 뇌의 전기 활동을 측정하는 EEG(뇌파 검사) 또는 자석을 사용하여 동일한 작업을 수행하는 형제 EMG이다. 한때 일부 실험실에만 국한되었던 이러한 설정은 점점 더 민감하고 정확 해졌으며 이제는 소비자 영역에 진입하고 있다. 여러 센서가 있는 하이퍼 공상과학 설정을 추가하면 한 번에 여러 뇌를 "마인드 읽기"하여 사회적 상호작용이 우리의 뇌를 움직이는 방식을 해독할 수 있는 전환점에 있는 것 같다. 

그렇게 빠르지는 않다고 Hamilton이 말했다. 한 사람의 뇌 활동이 다른 사람의 느낌에 영향을 미친다는 주장은 우리가 뇌를 이해하는 방식이나 현재의 신경생물학적으로 그럴듯한 어떤 것 과도 단절된 '텔레파시'와 같은 느낌이라고 그녀는 말했다.

예를 들면 우리의 두뇌는 함께 영화를 볼 때 동기화된다. 그러나 그것이 반영하는 것은 "일반적인 인지처리"메커니즘(기본적으로 뇌의 기본 OS)일 수 있다. 이 메커니즘은 함께 시작되어 뇌에 특정한 사회적 메커니즘이 아닌 동기화 된 뇌를 생성한다.  

"과장된 광고를 넘어서려면 더 크고 더 나은 실험을 수행하고 더 강력한 이론적 프레임 워크 내에서 해석해야 할 수도 있다."고 그녀는 말했다.

더 명확한 답을 얻는 한 가지 방법은 우리가 보고, 느끼거나, 감지하는 것과 같은 다른 신체적 입력을 추가하는 것이다. 사랑하는 사람, 친구 또는 동료와의 마지막 상호작용에 대해 생각해보라. 신체도 반응한다. 이러한 종류의 "내재된 상호예측"은 매우 중요하므로 무료 신경 전기 데이터와 심박수 또는 기타 바이오 마커를 수집하여 사회적 상호작용을 분석할 수 있다. 예를 들어, 한 그룹이 얼마나 잘 협력하는지 측정하기 위해 과학자들은 일정 기간 동안 팀의 뇌 및 바이오 마커 반응을 잠재적으로 측정하고, 신경활동과 신체반응을 캡처하고, 통계 분석 및 모델링을 사용하여 팀이 얼마나 잘 작동하는지 확인할 수 있다. 뇌 활동이 응집된다.  

Hamilton은“사회적 뇌의 조정이 사회적 신체의 상호작용에 어떻게 구현되는지 이해하는 것이 가능할 것”이라고 말했다.

 

충성도 뇌 스캔?

 물론 이것은 모두 매우 예비적이다. 현재 사회적 신경과학 하이퍼 스캐닝과 사회적 예측 알고리즘은 모두 초기 단계에 있다. 우리는 아직 뉴런 또는 신경망 수준에서 사람의 반응을 다른 사람에게 적절하게 적용할 수 있는 완벽한 수학적 모델 또는 알고리즘이 없다. 다른 사람을 이해하려면 자신의 생각을 포착하고 함께 식사를 요리하든, 듀엣을 연주하든, 대화에서 번갈아 가야할 때를 아는 등 상대방의 의도를 측정해야 한다.  

신경과학자들은 현재 우리의 뉴런이 이러한 과정을 지원하기 위해 어떻게 작동할 수 있는지를 매핑하기 위해“상호예측이론”을 연구하고 있다. 주요 아이디어는 모든 사람이 우리 자신의 행동을 측정하고 제어하는 것과 상호작용하는 사람들의 행동을 예측하고 매핑하는 두 가지 예측 능력을 가지고 있다는 것이다. 둘 다의 백 엔드에는 귀하와 귀하의 상호작용하는 파트너의 행동을 모두 모델링할 수 있는 강력한 생물학적 소프트웨어 알고리즘이 있다. 핵심은 뇌가 다른 뇌와 관여하는 동안 이러한 알고리즘을 해독하는 것이다.

매우 모호하게 들릴 수 있지만, 폐쇄 기간 동안 얼마나 많은 사람들이 희생할 용의가 있는지 또는 마스크 착용 가치가 다른 사람들에게 어떻게 대응하는지에 대한 더 많은 통찰력을 제공할 수 있는 연구 유형이다. 예를 들어, 과학자들은 xGLM (뇌간 일반 선형 모형cross-brain general linear model)이라는 알고리즘을 사용하여 사람들이 다른 사람의 반응을 어떻게 예측하고 어떻게 반응하는지 이해할 수 있다. 

전반적으로 Hamilton은 모든 사회적 상호작용 연구에는 뇌 스캔과 우리 신체가 반응하는 방식이 포함되어야 한다고 주장한다. 하이퍼 스캐닝은 사회적 신경과학 분야에서 가장 인기있는 아이일 수 있다.

그러나 우리 몸의 반응을 추가하면 사회적 참여 중에 우리가 느끼고 반응하는 방식을 포착할 수 있으며 잠재 의식적인 뇌 과정은 저주받을 수 있다. 이 두 가지를 결합하면 강력한 사회적 상호작용 모델로 나아가며 "사회 신경과학 연구를 현실 세계로 이동"할 수 있다. 

아이들이 가상학습에 어떻게 반응하는지, 치료사가 어떻게 환자를 더 행복하고 만족스러운 삶으로 이끄는지, 어떻게 고립된 느낌이 당신이 바닥에 있는 것처럼 느껴지게 하는지, Zoom 통화가 어떻게 기업 팀의 업무 리듬을 바꾸는지 말이다. 그리고 우리의 두뇌가 대면 상호작용에서 얻는 것을 더 잘 이해하는 데 1년이 있었다면 이것이 바로 그것이다.

 

 
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