찰스 다윈(Charles Darwin)이 얼굴 표정이 동물의 감정을 이해하는 열쇠가 될 수 있다고 주장한지 150년이 지났다. 그 시대에 적절한 도구들이 부족했기 때문에 깊이 탐구될 수 없었다. 하지만, 최근 인공지능(AI)과 고속카메라와 같은 장치의 개발과 진보된 유전적 기술로, 이러한 얼굴 표정들은 포착되고 분석될 수 있다.

독일의 맥스 플랑크 신경생물학 연구소(Max Planck Neurobiology Institute) 네이딘 고골라(Nadine Gogolla) 박사 연구팀이 실시한 최근 3년간 연구에서 실험용 쥐의 얼굴 표정을 분석하는 데 최초로 인공지능(AI)이 머신러닝 알고리즘을 사용했다.

이 새로운 연구를 수행하기 위해 연구팀은 미국 캘리포니아 패서디나(Pasadena)의 캘리포니아 기술 연구소(California Institute of Technology)의 신경 학자 데이비드 앤더슨(David Anderson)이 국제과학저널 셀 저널(the Cell Press journal)에 2014 년 3 월 발표된 '종간 감정 연구를 위한 프레임 워크(A Framework for Studying Emotions across Species-다운)'로부터 영감을 얻었다고 한다.

네이딘은 이 연구를 설명하면서 쥐들이 감정의 기저에 특유한 표정을 보인다고 지난 3일(현지시간) 연구 논문을 밝혔다. 연구원들이 쥐의 감정과 반응의 강도를 측정할 수 있는 새로운 방법을 제시했기 때문에 이 연구 결과는 뇌에서 감정이 어떻게 발생하는지를 조사하는데 의미가 있었다. 현재, 얼굴 인식은 사람의 뇌에 있는 신경 세포를 정확히 찾아내서 특정한 표현을 표현할 수 있다.

연구팀은 피실험자(쥐)의 머리를 고정시키고, 쥐의 표정을 유발하고 촬영하기 위해 다양한 감각 자극과 표현 등 쥐의 표정을 유도하기 위해 달콤하고 쓴 물질을 제시했으며, 꼬리에 전기 충격을 주고 다른 감정을 나타내기 위해 염화리튬(LiCl)을 주입했다.

그런 다음, 전기 충격과 달콤하고 쓴 물질과 같은 각기 다른 자극을 가한 쥐들의 얼굴 표정과 표현들의 이미지를 캡처하고 표정의 차이를 평가하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 적용했다. 연구팀은 쥐들이 귀, 뺨, 코, 눈의 윗부분을 움직여 표정을 어떻게 바꾸는지 알고 있었지만, 그 표현들을 특정한 감정에 적용할 수는 없었다. 그 차이를 알아내기 위해 쥐들이 자극에 반응하는 동안 얼굴 움직임의 영상을 울트라 스냅샷으로 분류했다.

연구팀은 패턴을 인식하고 데이터를 다른 그룹으로 정렬하도록 설계된 머신러닝 알고리즘을 사용했다. 알고리즘은 쥐의 얼굴 표정을 백만 초의 시간 단위로 객관적이고 질적으로 분류했으며, 알고리즘에는 레이블이 지정된 해당 감정과 함께 쥐의 얼굴 표정이 제공되었다. 또한 알고리즘에 레이블이 없는 얼굴 이미지가 제공될 때 감정이 90 % 정확한 것으로 예측했다.

또한 연구팀은 생쥐의 감정과 관련된 다른 뇌 영역을 조사했다. 그들은 특정 감정과 관련된 영역을 자극하면 쥐가 머신러닝을 통해 차별화 된 예상되는 얼굴 표정을 보여 준다는 결론에 도달했다. 다음 단계에서 뇌의 감정을 인코딩하는 데 도움이 될 수 있는 뇌 세포를 검색했다.

연구팀은 광 유전학(optogenetics)이라는 기술을 사용하여 인간과 다른 동물의 특정 감정을 보여주는 쥐의 신경 회로를 목표로 삼았으며, 이러한 회로를 직접 자극하기 시작하면서 관련 얼굴 표정은 쥐들에 의해 추정되었다.

마지막으로, 연구팀은 특정한 감정과 표현이 연상될 때 쥐의 뇌에 있는 어떤 뉴런이 유발되었는지를 확인하기 위해 두개의 광자 칼슘 영상이라고 불리는 기술을 사용했으며, 쥐들이 감정 상태를 가지고 있다는 사실을 확인했다고 밝혔다. 이 연구 결과는 미국과학진흥협회(American Association for the Advancement of Science)의 사이언스誌에 지난 3일 ‘쥐의 감정 상태와 뉴런과 얼굴 표정의 상관관계(Facial expressions of emotion states and their neuronal correlates in mice-보기)이란 제목으로 게재되었다.