설치류 동물의 시각적 자극에 대한 연구가 효율적인 감각 코딩 프로세스 발견 및 인공 지능 시스템 발전으로 이어지게 됐다.
SISSA와 펜실베니아 대학이 수행한 새로운 연구에 대해 eLife에 게재된 내용에 따르면, 연구원들은 설치류의 시각적 자극에서 효율적인 코딩 프로세스를 발견할 수 있었으며, 계산 자원의 최적화된 사용을 위한 원칙을 제안할 수 있었다. 또한 이 코딩 프로세스의 기본 신경 메커니즘을 이해하고 유사한 원칙을 기반으로 하는 인공 지능 시스템 개발의 토대를 마련했다.
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효율적인 코딩 가설을 뒷받침하는 정보 이론에 따르면, 효율적인 감각 시스템은 컴퓨팅 리소스를 우선적으로 할당해야 한다. 상태에 대해 더 많은 정보를 제공하는 환경의 통계적 특징을 나타내기 위해서다. 시각 시스템에 대입해보면, 이는 우리를 둘러싼 자연 이미지의 가장 유익한 특징을 인코딩하는 것과 같다.
펜실베니아 대학교의 컴퓨터 신경과학자 Vijay Balasubramanian은 지난 10년 동안 이 주제에 대해 연구해 왔다. 그는 "우리는 수천 개의 자연 경관 이미지를 흑백 픽셀로 구성된 이진 이미지로 변환하고 특정 통계에 의해 정의된 다른 질감으로 분해하여 분석했다"면서 “그 결과 질감의 종류에 따라 자연의 다양성이 다르며, 인간 피험자가 가장 다양한 질감을 더 잘 인식한다는 사실을 알아냈다”고 말했다. 이는 마치 우리 뇌가 가장 필요한 곳에 자원을 할당하는 것과 같다고 추가 설명도 이었다.
지금까지 시각적 질감에 대한 이처럼 효율적인 인식이 다른 종에서도 발생한다는 증거는 없었으나, eLife에 발표된 새로운 연구에서 Zoccolan과 Balasubramanian 팀은 설치류에서 발생한다는 사실을 확인했다.
Zoccolan은 "우리는 설치류에서 시각적 질감에 대한 지각 감도 패턴이 효율적인 코딩과 일치하고, 이러한 종 사이의 계통 발생적 거리에도 불구하고 이전에 인간에서 관찰된 것과 동일한 패턴이 있음을 발견했다”면서 “이 결과는 효율적인 텍스처 코딩이 비전의 보편적인 원칙이 될 수 있음을 시사한다”라고 설명했다.
또한 “시각 시스템은 일종의 수동적 노출을 통해 주변 환경에 적응하는 것으로 보이며, 보다 유익한 신호 인식에 특화되어 계산 자원과 에너지를 상당히 절약할 수 있다”면서 “우리의 연구는 이 기본 과정 뒤에 있는 신경 메커니즘을 조사하기 위한 새로운 실험적 접근 방식을 위한 길을 열어주며, 동일한 원리를 기반으로 인공 비전 시스템을 훈련하는 새로운 방법을 제안한다”고 말했다.
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