동물의 '몸짓' 언어 읽는 AI…"뇌 과학 새 패러다임 제시"

동물의 몸짓을 읽어내 의미를 이해하는 인공지능(AI)이 등장했다. AI가 행동 데이터(뇌가 만들어낸 신호)를 언어처럼 학습해 미세한 차이를 정량화함으로써 뇌 기능과 유전자 변이의 영향을 추적할 단서를 마련, 뇌 과학 분야의 새로운 패러다임을 제시했다는 평가다.

KAIST는 뇌 인지과학과 김대수 교수 연구팀이 행동 데이터로 자폐 모델 생쥐의 사회적 행동 결함을 찾아내는 AI 모델 '비헤이버트(BehaVERT)'를 개발했다고 1일 밝혔다.

AI로 생성한 이미지. KAIST

'비헤이버트'는 생쥐의 골격 움직임을 자연어의 단어에 해당하는 토큰(token)으로 변환·학습해 행동의 의미를 이해하는 방식으로 구현됐다. 연구팀은 이 모델로 별다른 배경지식 없이 자폐 모델 생쥐가 보이는 사회행동의 핵심 결함을 찾아내는 데 성공했다.

생쥐의 코·귀·척추·사지·꼬리 등 신체 부위의 골격 좌표를 토큰으로 변환한 후 자연어 처리에 널리 사용되는 BERT 기반 트랜스포머 모델에 입력한 결과, '비헤이버트'는 시간의 흐름 속에서 스스로 행동의 의미를 학습하는 것이 가능했다.

예컨대 자폐 모델 생쥐(유전자 결손)와 정상 생쥐를 구분하는 실험 과정에서 전자는 '입과 입을 맞대는 접촉(oral-oral contact)'에 집중했다. 이는 자폐 모델 생쥐가 접근 행동은 정상적으로 수행하지만, 실제 사회적 상호작용에는 결함을 보인다는 기존 연구 결과와도 일치한다. AI가 사전에 생물학적 지식을 학습하지 않았어도 행동을 관찰하는 것만으로도 자폐 행동의 핵심 특징을 발견했다고 볼 수 있는 대목이다.

연구는 동물 행동을 '언어처럼' 분석하는 새로운 접근법을 제시했다는 점에서 의미를 갖는다. 무엇보다 AI가 단순히 눈에 보이는 행동적 특성을 분류하는 것에 그치지 않고, 행동의 의미를 이해해 생물학적으로 중요한 단서를 찾아낼 수 있는 가능성을 보여준다.

'비헤이버트'는 내부에서 동물의 움직임과 주의·사회성 등 행동 특성을 체계적으로 정리했다. 또 동물의 어떤 행동에 주목해 판단을 내렸는지 '해석 가능성(interpretability)'을 연구자와 공유했다. AI가 동물 행동의 의미를 이해하는 것이 가능해지면서 얻게 된 결과물이다.

사회적 상호작용, 다개체 행동, 3차원 움직임 분석, 자폐 행동 분석 등 분야의 국제표준 벤치마크 5종에서도 '비헤이버트'는 기존 최고 성능을 넘어섰다.

김대수 교수. KAIST

이번 연구에 참여한 연구진 모두가 생명과학 전공자로, AI를 직접 배워 행동 분석에 특화된 모델과 학습 전략을 설계했다는 점도 눈여겨볼 지점이다.

신승재 박사(제1 저자)는 "연구는 '동물의 몸짓에도 언어와 같은 구조가 존재한다'는 가정에서 시작됐다"며 "이를 통해 실험모델(생쥐)의 행동을 학습한 AI가 생쥐의 행동 분석에 실제 활용될 가능성을 확인, 여러 동물 종에 적용할 수 있는 '행동 파운데이션 모델' 개발의 기반을 마련했다"고 말했다.

김대수 교수는 "비헤이버트는 외형적 행동 분류를 넘어 행동에 내포된 의미를 이해하는 새로운 AI 모델"이라며 "연구팀은 비헤이버트가 향후 신약 개발과 정신질환 연구, 행동 유전학 등 다양한 생명과학 분야에서 새로운 발견을 이끄는 핵심 도구가 될 것으로 기대한다"고 말했다.

한편 이번 연구 결과는 최근 컴퓨터비전 분야 글로벌 학술지 'International Journal of Computer Vision(IJCV)'에 게재됐다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr