인공지능이 밝혀낸 남성과 여성의 두뇌 차이

인공지능이 밝혀낸 남성과 여성의 두뇌 차이

관계 칼럼니스트와 유명 심리학자들은 오랫동안 남성과 여성의 연결이 서로 다르다고 주장해 왔으며, 스탠포드 대학의 새로운 연구에서는 그들의 믿음이 사실임이 입증되었습니다.

과학자들은 남성과 여성의 뇌 활동 스캔을 90% 이상의 정확도로 구별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했습니다.

이러한 차이점의 대부분은 기본 모드 네트워크, 선조체 및 변연계(백일몽, 과거 기억, 미래 계획, 의사 결정 및 냄새 맡는 등)와 관련된 광범위한 프로세스에 있습니다.

생물학적 성별

이러한 발견을 통해 스탠포드 대학교 의과대학의 과학자들은 생물학적 성별이 뇌를 형성한다는 아이디어를 뒷받침하는 새로운 퍼즐 조각을 추가했습니다.

연구자들은 이 연구가 남성과 여성에게 다르게 영향을 미치는 뇌 상태를 밝히는 데 도움이 될 것이라고 낙관하고 있다고 말했습니다. 예를 들어, 자폐증과 파킨슨병은 남성에게 더 흔하고, 다발성 경화증과 우울증은 여성에게 더 흔합니다.

신경질환에 대한 더 나은 이해

수석 연구 연구원이자 스탠포드 대학교 정신의학과 행동과학 교수인 비노드 메논(Vinod Menon)은 이렇게 말했습니다. “이 연구의 주된 동기는 섹스가 인간의 뇌 발달, 노화, 심리적, 신경학적 장애의 출현에 결정적인 역할을 한다는 것입니다. .”

그는 “건강한 성인의 뇌에서 일관되고 재현 가능한 성별 차이를 식별하는 것은 정신 및 신경 장애의 성별별 취약성을 더 깊이 이해하는 데 중요한 단계입니다.”라고 덧붙였습니다.

남성 또는 여성으로 분류

성별에 따른 뇌 차이 문제를 조사하기 위해 Menon과 그의 팀은 뇌 스캔을 남성 또는 여성으로 분류하는 방법을 학습할 수 있는 심층 신경망 모델을 개발했습니다.

연구자들은 AI에게 일련의 기능적 자기공명영상(fMRI) 스캔을 보여주고 그것이 남성의 뇌를 보고 있는지 여성의 뇌를 보고 있는지를 알려주는 것부터 시작했습니다.

이런 과정을 통해 성별에 따라 미묘한 차이를 보이는 뇌 부위가 밝혀졌다.

90% 정확도

AI가 훈련받은 그룹과 다른 그룹의 뇌 스캔 약 1500장을 입력받았을 때, 뇌 소유자의 성별을 90% 이상 예측하는 데 성공했습니다.

뇌 스캔은 미국과 유럽의 남성과 여성에게서 나온 것으로, AI 모델이 언어, 식습관, 문화 등 다른 차이가 있는 경우에도 성별을 기준으로 차별할 수 있음을 시사합니다.

Menon은 “이것은 섹스가 인간 두뇌 조직의 강력한 결정 요인이라는 매우 강력한 증거입니다.”라고 Menon은 말하면서 현재 AI 모델과 유사한 다른 모델 간의 주요 차이점 중 하나는 “설명 가능”하다는 점을 지적했습니다. 연구진은 인공지능이 사람의 성별을 결정하는 데 뇌의 어느 부분이 가장 중요한지 추론할 수 있었습니다.

인지 실험실 테스트

과학자들은 남성과 여성의 뇌를 구별하는 것 외에도 스캔을 사용하여 실험실 인지 테스트에서 누군가가 얼마나 잘 수행할 것인지 예측할 수 있는지 알아보려고 노력했습니다.

연구진은 또한 모든 사람의 성과를 예측할 수 있는 인공지능의 단일 모델은 없으며, 오히려 각 사람의 성과를 개별적으로 예측할 수 있으며, 어느 모델도 두 사람 모두를 예측할 수 없다는 사실을 발견했습니다. 남성과 여성의 차이는 성별에 따라 행동에 다른 영향을 미칩니다.

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