인간이 경험하는 것은 현실 그 자체라기보다는 뇌가 감각 입력과 선행 지식을 바탕으로 구성한 “가장 가능성 있는 설명”일 수 있다는 관점이 존재합니다. 뇌가 지각을 생성하는 메커니즘을 하나의 원리로 통일적으로 설명하는 “자유 에너지 원리”에 대해 하버드 대학교 신경과학 박사 과정 학생인 알테므 키르사노프(Artem Kirillov) 박사가 자신의 유튜브 채널에서 해설하고 있습니다. A Universal Theory of Brain Function - YouTube 키르사노프 박사가 처음 제시한 것은 사람의 얼굴을 닮은 마스크입니다. 정면에서 보면 코와 광대뼈가 이쪽으로 튀어나온 평범한 얼굴처럼 보입니다. 그러나 마스크가 회전하여 뒷면을 향하더라도 움푹 들어갔어야 할 얼굴이 다시 이쪽으로 부풀어 오른 것처럼 보입니다. 이는 움푹 들어선 얼굴을 일반적인 볼록한 얼굴로 인지하는 “호로우 마스크 착시(Hollow Mask Illusion)”라고 불리는 현상입니다. 눈 앞에 있는 것이 마스크의 뒷면이라고 이해하고 있어도 착시는 쉽게 사라지지 않습니다. 자유 에너지 원리에 따르면 뇌는 외부에서 들어오는 정보를 수동적으로 처리하는 것이 아니라 “외부에는 무엇이 있어야 하는가”를 먼저 예측하고 감각 입력과 비교합니다. 키르사노프 박사는 이렇게 뇌가 구성하는 세계를 “통제된 환각(Controlled Hallucination)”이라고 표현합니다. 뇌가 이러한 예측을 수행해야 하는 이유는 환경에서 얻는 정보가 잡음으로 가득 차 있고, 모호하고 불완전하기 때문입니다. 눈 앞에 있는 자극을 기억하고 있는 패턴과 단순하게 비교하는 것만으로는 위험한 것을 놓칠 수 있습니다. 키르사노프 박사는 망막에 반사된 무늬에서 호랑이를 구별하는 경우를 예로 듭니다. 나무에 숨어 몸의 절반만 보이는 호랑이는 단순한 패턴 비교로는 “호랑이らしさ(horangi-rasa, 호랑이らしさ)”가 판단 기준에 도달하지 못하고 놓여질 수 있습니다. 이에 뇌는 “호랑이는 어떤 모습으로 존재하는가”, “물체는 다른 물체에 숨는 경우가 있다”와 같은 지식을 모아놓은 “세계 모델(World Model)”을 사용하여 감각 입력을 발생시킨 원인을 추론합니다. 세계 모델이 있으면 보이는 것을 미지의 반쪽의 생물로 보지 않고 “나무에 숨은 한 마리의 호랑이”라고 파악할 수 있다고 키르사노프 박사는 설명합니다. 키르사노프 박사는 뇌가 감각 입력과 선행 지식을 비교하는 작용을 재판관이 증거를 천배에 올리는 모습에 비유합니다. 양측의 조화를 나타내는 수학적인 양은 “변분 자유 에너지(Variational Free Energy)”이며, “복잡도-정확도(Complexity-Accuracy)”로 표현됩니다. 복잡도는 설명이 선행 지식에서 얼마나 벗어나는지를 나타내고, 정확도는 감각 입력과 얼마나 일치하는지를 나타냅니다. 변분 자유 에너지는 뇌가 소비하는 물리적인 에너지가 아니라 감각 입력의 원인을 얼마나 잘 추론하고 있는가와 관련된 양입니다. 자유 에너지 원리에 따르면 뇌는 감각 입력과 잘 맞고, 선행 지식からも大きく外れない(makkeureo-jeo-e-naeni, 크게 벗어나지 않는) 해석을 선택함으로써 변분 자유 에너지를 작게 합니다. 절반밖에 보이지 않는 무늬를 “반쪽だけの奇妙なトラ(banjogeokdeuneo torra, 반쪽だけの奇妙なトラ)”라고 捉えると(chureo-e-teo-neo torra, 捉えると), 감각 입력에는 맞지만 “호랑이는 몸의 반쪽만한 생물ではない(horangi-neun mom-ui banjokmanhan byeongmul iteunani, 호랑이는 몸의 반쪽만한 생물ではない)”이라는 지식과 상충되지만, “나무에 숨은 한 마리의 호랑이”라고 捉えれば(chureo-e-reo-neo torra, 捉えれば), 감각 입력과 선행 지식 모두에 적합합니다. 뇌는 물체의 방향이나 빛의 비치 등 감각 입력의 배후에 있는 소수의 “잠재적인 원인(Potential Causes)”에서 눈과 귀에 닿는 정보를 예측한다고 여겨집니다. 키르사노프 박사는 이 작용을 3DCG 소프트웨어 “Blender”에서 물체의 회전·빛을 비추는 각도·색상이라는 3가지 설정 값에서 1000×1000 픽셀의 이미지를 만드는 상황에 비유합니다. 같은 씬 데이터가 있다면 100만 개의 픽셀 정보를 1개씩 지정하지 않아도 3가지 설정 값으로 동일한 이미지를 재현할 수 있습니다. 뇌内でこうした 잠재적인 원인에서 감각 입력을 예측하는 시스템이 “생성 모델”입니다. 예를 들어 “호랑이가 나무에 숨어 있다”는 원인의 후보에서 눈에 들어갈 법한 윤곽이나 털 모양을 예측합니다. 뇌는 경험을 통해 “광원은 물체의 아래보다 위에 있는 경우가 많다”, “물체는 안정된 방향으로 지면에 놓여 있는 경우가 많다”와 같은 원인의 발생 가능성도 배웁니다. 감각 입력을 받기 전부터 뇌가 가진 이러한 기대감이 “사전 믿음”입니다. 여기서 말하는 “믿음”은 의식적인 생각은 아니며, 경험으로부터 얻은 가능성의 추정을 의미합니다. 킬사노프 氏は、 같은 주황색 털 모양이 시야의 끝에 들어왔을 경우를 예로 듭니다. 그 장소가 도시 공원이면, 뇌는 아이의 인형이나 털 모양 옷일 가능성을 높게 추정합니다. 그러나 사파리에서 주황색 털 모양이 시야의 끝에 들어오면, 뇌는 호랑이일 가능성을 높게 추정합니다. 같은 주황색 털 모양이 보더라도 상황에 따른 사전 믿음으로 인해 유력한 설명이 달라지는 것입니다. 사실 뇌는 감각 입력으로부터 원인을 역산해야 하지만, 고려 가능한 원인을 모두 브루트 포스 방식으로 확인할 수는 없습니다. 그래서 자유 에너지 원리에 따르면, 감각 입력으로부터 유력한 후보를 빠르게 추정하는 “인식 모델”이 사용될 것이라고 생각합니다. 인식 모델이 제시하는 것은 엄밀한 답이 아니며, 감각 입력의 원인에 대한 최초의 대략적인 추측입니다. 인식 모델이 원인의 후보를 제시하면, 생성 모델은 그 원인으로부터 예상되는 감각 패턴을 만들어 실제 감각 입력과 비교합니다. 그리고 생성 모델에 의한 예측과 실제 감각 입력이 일치하지 않으면, 원인의 후보를 수정하여 다시 확인합니다. 이 과정을 반복함으로써 감각 입력과 사전 믿음에 모두 가장 적합한 설명으로 접근해 갑니다. 호로우 마스크 착시에서는, 마스크의 뒷면에 생기는 빛과 그림자는 움푹 들어간 얼굴을 나타냅니다. 반면에 “얼굴은 바깥쪽으로 튀어나가 있다”는 사전 믿음은 생애 경험에서 매우 강하게 자리 잡고 있습니다. 그래서 자유 에너지 원리에 따르면, 뇌는 “움푹 들어간 얼굴”보다 “평범한 凸状의 얼굴에普段とは異なる光が当たっている” 설명을 선택할 것이라고 생각합니다. 뒷면이라고 확신해도 착시가 사라지지 않는 것은 얼굴에 대한 사전 믿음이 감각 입력보다 우선적으로 작용하기 때문입니다. 원문 보기 | 출처: Gigazine