A Connectome Test of the Fly Hashing Algorithm
이 논문은 4개의 전자현미경 커넥톰을 사용하여 초파리의 후각 해싱 알고리즘을 재평가하며, 초파리의 특정한 배선이 차수 보존 무작위 재배선(degree-preserving random rewiring)에 비해 일관된 검색 우위를 제공하지는 못하지만, 활성 단위당 효율성은 산술 연산보다는 활성 단위가 주요 계산 비용인 하드웨어에서 이 모델이 여전히 유효한 모델임을 시사한다는 점을 밝혀냈다.
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뇌라는 거대한 풍경 속에서, 동물이 수천 가지의 다른 냄새들 사이에서 특정 냄새를 그토록 빠르고 신뢰성 있게 인식할 수 있는 방법은 가장 지속적인 미스터리 중 하나입니다. 이를 해결하기 위해 자연은 흔히 '희소 코딩(sparse coding)'이라 불리는 전략에 의존합니다. 이야기를 찾기 위해 모든 책을 다 읽는 대신, 답이 들어있을 법한 아주 작고 특정한 선반들만 확인하는 도서관을 상상해 보십시오. 초파리의 뇌에서는 이 과정이 '버섯체(mushroom body)'라고 불리는 구조에서 일어납니다. 파리가 무언가의 냄새를 맡으면, 신호는 더듬이로부터 약 50개의 특화된 단위인 '글로메룰루스(glomeruli)' 집단으로 이동합니다. 이 신호들은 그다음 약 2,000개의 '케니언 세포(Kenyon cells)'라고 알려진 훨씬 더 큰 뉴런 그룹으로 전달됩니다. 뇌의 비결은 어떤 주어진 냄새에 대해 이 케니언 세포들의 아주 적은 비율만이 활성화되어, 파리가 냄새를 기억하고 구별하는 데 사용할 수 있는 독특하고 희소한 서명(signature)을 만들어낸다는 점입니다. 수년 동안 과학자들은 초기 냄새 센서와 이 기억 세포들을 연결하는 배선이 본질적으로 무작위적인, 마치 혼란스러운 전선 뭉치와 같은 상태라고 믿었습니다. 이 아이디어는 전통적인 방식보다 데이터를 더 빠르게 분류하고 검색하는 과정을 모방하여 생물학적 과정을 재현하는 '플라이 해시(fly hash)'라는 강력한 컴퓨터 알고리즘으로 이어졌습니다.
하지만 이 생물학적 배선이 순전히 무작위적이라는 가정은 최근 도전받았습니다. 첨단 전자 현미경의 등장으로 연구자들은 이제 개별 시냅스 수준까지 초파리 뇌의 실제 연결을 지도화할 수 있게 되었습니다. 이 새로운 데이터는 배선이 전혀 무작위가 아니며, 매우 구조적이라는 사실을 밝혀냈습니다. 이 발견은 컴퓨터 과학자들과 신경생물학자들 모두에게 중요한 질문을 던졌습니다. 이 특정한 실제 구조가 실제로 파리의 기억 시스템을 더 좋게 만드는 것인가, 아니면 원래의 무작위 배선이라는 아이디어가 컴퓨터 모델에서 잘 작동했던 운 좋은 추측에 불과했던 것인가? 최근 한 연구는 네 마리의 서로 다른 초파리로부터 얻은 실제 커넥톰(connectome) 데이터를 사용하여, 실제 배선을 이론적인 무작위 배선과 테스트함으로써 이 질문에 답하고자 했습니다.
연구진은 일곱 개의 서로 다른 뇌 반구를 포함한 네 마리 초파리의 완전한 배선도, 즉 커넥톰을 취했습니다. 그들은 이 실제 지도를 사용하여 파리의 뇌가 정보를 분류하고 검색하는 방식을 시뮬레이션했으며, 입력과 출력의 수는 동일하게 유지하되 연결을 무작위로 섞은 대조군과 결과를 비교했습니다. 그들은 다양한 유형의 이미지 인식, 단어 벡터 정렬, 복잡한 냄새 혼합물 구별 등의 과업을 통해 이 시스템을 테스트했습니다. 목표는 실제 생물학적 배선이 유사한 항목을 빠르게 찾는 작업, 즉 '유사성 탐색(similarity search)'에서 뚜렷한 이점을 제공하는지 확인하는 것이었습니다.
결과는 놀라울 정도로 정밀했습니다. 연구진이 시뮬레이션을 실행했을 때, 실제 생물학적 배선은 무작위로 섞인 버전보다 더 나은 성능을 보이지 않았습니다. 실제로 여러 종류의 파리와 다양한 데이터 유형에 걸쳐, 실제 배선은 무작위 배선이 찾아낸 정답의 작은 비율을 놓치며 약간 더 낮은 성능을 보였습니다. 이는 각 냄새 센서가 기억 세포와 얼마나 많은 연결을 만드는지와 같은 구체적인 세부 사항을 살펴보았을 때도 동일하게 나타났습니다. 이 연구는 자연에서 발견되는 특정한 비무작위적 연결 패턴이 유사한 항목을 검색하는 작업에 있어 일관된 이점을 제공하지 않는다는 것을 보여주었습니다. 대신, 동일한 수의 연결은 유지하면서 생물학적 쌍 형성을 제거한 무작위 배선이 똑같이 잘 작동하거나 오히려 약간 더 나았습니다.
또한 연구진은 파리의 해싱 방법이 표준 컴퓨터 알고리즘보다 우월하다는 이전의 주장을 재검토했습니다. 연구진은 가장 활성화된 뉴런만을 선택하는 데 의존하는 파리의 방식이, 목표가 매우 짧은 코드를 사용하는 것일 때 수학적 투영(mathematical projections)보다 실제로 더 뛰어난 성능을 보인다는 점을 확인했습니다. 그러나 그들은 이 이점에 대한 결정적인 세부 사항을 명확히 했습니다. 파리의 방식이 승리하는 이유는 수행하는 계산의 양 측면에서 수학적으로 더 효율적이기 때문이 아니라, 사용하는 활성 뉴런의 수 측면에서 효율적이기 때문입니다. 만약 두 방법을 동일한 양의 수학적 작업량을 기준으로 비교한다면, 표준 컴퓨터 방식이 정보를 더 잘 검색합니다. 파리의 이점은 비용을 복잡한 계산을 수행하는 것이 아니라 세포를 활성화하는 데 드는 비용으로 측정할 때만 나타나며, 이는 이 생물학적 설계가 복잡한 계산보다는 세포 활성화에 에너지를 쓰는 하드웨어에 최적화되어 있음을 시사합니다.
나아가 연구진은 실제 배선이 단순한 기억 검색에 도움이 되지 않는다면 왜 그런 구조를 가지고 있는지 조사했습니다. 그들은 실제 파리들의 경우 일부 냄새 센서가 다른 센서들보다 훨씬 더 많은 기억 세포에 연결되어 불균형한 분포를 만든다는 것을 발견했습니다. 연구진이 모델을 강제로 균등한 분포를 갖도록 만들었을 때, 유사한 항목을 검색하는 시스템의 능력은 실제로 향상되었습니다. 이는 자연의 불균형한 배선이 단순히 무엇인가의 냄새를 기억하는 것과는 다른, 예를 들어 먹이나 위험에 반응하는 방식과 관련된 다른 목적을 수행할 수도 있음을 시사합니다. 이 연구는 유사한 항목을 찾는 특정 과업을 위해서라면 초파리는 복잡한 실제 배선도를 필요로 하지 않는다는 결론을 내렸으며, 무작위의 희소 네트워크가 똑같이 잘 작동할 것이라는 점을 보여주었습니다. 이는 초파리의 뇌가 이러한 특정 유형의 기억 검색을 최적화하기 위해서가 아니라 다른 이유를 위해 그 특정한 구조를 진화시켰을 가능성을 시사하며, 그 진정한 목적이 무엇인지에 대한 질문은 미래의 발견으로 남겨두었습니다.
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