현대 신경과학을 이끄는 선구자 칼 프리스턴

뇌과학이 발전하는데 많은 영향을 끼친 과학자분들의 마지막 순서로, 현대 신경과학을 이끌고 있다고 볼 수 있는 칼 프리스턴에 대해 알아보자.

칼 프리스턴 (Karl Friston, 1959~)

신경과학의 패러다임을 바꾸다

칼 프리스턴(Karl Friston)은 신경과학과 인공지능 연구의 경계를 허물며 새로운 사고방식을 제시한 인물이다. 그의 연구는 단순한 뇌과학적 발견을 넘어, 뇌가 정보를 처리하는 근본적인 방식을 설명하는 데 집중되어 있다. 특히, **자유 에너지 원리(Free Energy Principle, FEP)**와 **예측 처리 이론(Predictive Processing Theory)**은 신경과학뿐만 아니라 인공지능, 정신의학, 심리학에까지 광범위한 영향을 미쳤다. 프리스턴의 연구는 뇌가 단순히 외부 자극에 반응하는 것이 아니라, 능동적으로 환경을 예측하고 스스로 모델링하는 존재임을 보여준다. 이 개념은 기존 신경과학 패러다임을 뒤흔들며 새로운 연구 방향을 제시했다. 그의 연구 여정을 따라가며, 현대 신경과학의 흐름을 이해해 보자.

 

주요 연구와 학문적 기여

자유 에너지 원리(Free Energy Principle, FEP)

프리스턴이 제안한 자유 에너지 원리는 단순한 이론이 아니다. 이는 뇌가 어떻게 환경을 예측하고 적응하는지를 설명하는 강력한 원칙으로, 생명체의 행동을 이해하는 틀로 자리 잡았다. 우리의 뇌는 끊임없이 미래를 예측하고, 그 예측과 실제 감각 입력 간의 차이를 줄이려 한다. 이러한 과정을 통해 생물은 불확실성을 최소화하고, 환경에 적응하며 생존 확률을 높인다. 그리고 자유 에너지 원리는 통계적 개념인 베이즈 정리(Bayesian Inference)와 밀접한 관련이 있다. 즉, 뇌는 끊임없이 확률적 모델을 사용하여 환경을 분석하고, 경험을 바탕으로 적응한다. 결국 인간의 선택과 학습 과정도 자유 에너지 원리를 통해 설명할 수 있다. 뇌는 가능한 행동 중 예측 오류를 최소화하는 방향으로 의사결정을 내리며, 이는 학습과 경험의 축적으로 이어진다. 이 원리는 정신질환 연구에도 적용되며, 환각이나 망상과 같은 현상을 새로운 관점에서 분석할 수 있도록 돕는다.

 

예측 처리 이론(Predictive Processing Theory)

프리스턴은 우리의 뇌가 단순한 정보 수용기가 아니라 능동적인 예측 기계(predictive machine)라고 주장했다. 즉, 감각 입력을 수동적으로 받아들이는 것이 아니라, 뇌 내부에서 이미 예측한 모델과 비교하여 정보를 처리한다는 것이다. 자세히 살펴보자면 뇌는 외부 자극을 직접 받아들이는 것이 아니라 기존의 지식과 기대를 바탕으로 감각 정보를 해석한다. 만약 뇌의 예측이 실제 경험과 다를 경우, 우리는 예측 오류를 경험한다. 뇌는 이 오류를 줄이기 위해 모델을 수정하거나 새로운 정보를 받아들이려 한다. 착시나 환각은 예측 처리의 결과로 설명될 수 있다. 예를 들어, 착시는 뇌가 불완전한 정보를 기존의 경험을 바탕으로 해석하는 과정에서 발생한다. 이 이론은 신경과학뿐만 아니라 인공지능 연구에서도 중요한 역할을 한다. 인간의 뇌처럼 예측 기반으로 작동하는 AI 시스템을 개발하는 데 영감을 주었기 때문이다.

 

뇌영상 연구와 동적 인과 모델(Dynamic Causal Modeling, DCM)

프리스턴은 단순히 이론을 제시하는 데 그치지 않았다. 그는 실험적 증거를 찾기 위해 뇌영상 기술을 적극적으로 활용하며, 동적 인과 모델(DCM)이라는 분석 기법을 개발했다. DCM은 뇌의 서로 다른 영역들이 어떻게 정보를 교환하는지를 분석하는 강력한 도구이다. 그리고 기능적 자기공명영상(fMRI) 및 뇌파(EEG)를 활용하여 뇌 네트워크의 작동 방식을 밝히는 데 기여했다. 이는 조현병, 우울증, 자폐 스펙트럼 장애(ASD) 등의 신경학적 이상을 분석하는 데도 DCM이 활용된다.

 

 

주요 저서 및 학술적 영향력

Theoretical Neuroscience (2001)

프리스턴은 공동 저자로 참여한 이 책에서, 신경과학의 이론적 모델과 신경망 분석을 정리했다. 수학적 기법과 신경과학을 접목한 연구자들에게 필수적인 참고서로 자리 잡았다.

 

Active Inference and the Free Energy Principle(2021)

이 책에서는 능동적 추론(active inference) 개념을 중심으로 자유 에너지 원리를 심화 설명한다. 신경과학뿐만 아니라 인공지능 연구자들에게도 큰 영향을 미친 저서다.

 

1,000편 이상의 논문 발표

프리스턴은 1,000편 이상의 논문을 발표하며 현대 신경과학 연구를 선도하고 있다. 그의 연구는 뇌과학, 인공지능, 정신의학, 신경공학 등 다양한 분야에서 핵심적인 개념으로 활용된다.

 

 

신경과학과 AI의 연결을 이끄는 선구자

칼 프리스턴은 단순한 신경과학자가 아니다. 그는 신경과학과 인공지능, 철학, 정신의학을 연결하며 현대 과학의 패러다임을 바꾼 인물이다. 자유 에너지 원리는 뇌의 근본적인 작동 방식을 설명하며, 생명체가 어떻게 환경에 적응하는지를 밝혀냈다. 그리고 예측 처리 이론은 인간의 인지 과정이 단순한 반응이 아니라 능동적 예측을 기반으로 이루어짐을 설명한다. 또한 뇌영상 연구와 DCM을 통해 실험적 근거를 제시하며, 정신질환 및 인공지능 연구에도 기여했다. 그의 연구는 신경과학의 패러다임을 바꾼 중요한 이론적 기여로 평가되며, 앞으로도 인공지능, 정신의학, 신경공학 등의 다양한 분야에서 중요한 연구 기반으로 활용되고 있다.