인공지능(AI=Artificial Intelligence)으로 환각제를 복용하는 사람들이 적은 글을 분석하면 환각제의 영향을 더 잘 이해할 수 있다.

새롭게 시장에 쏟아져 나오는 목욕용 향료인 배스 솔트(bath salts)나 향초(herbal incense)는 말할 것도 없고, 과학자들은 어째서 환각제가 의식의 변성(變性)이나, 감정을 강렬하게 만드는지 거의 이해하지 못한다.

인공지능을 도입해 보자. 시카고 대학의 매튜 배곳(Matthew Baggott)연구팀은 기계 학습 알고리즘을 이용한다. 이는 인공지능 분야의 하나로 주어진 주제에 대해 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 학습을 할 수 있는데, 그들은 이를 이용하여 환각제를 복용한 사람들이 한 웹 사이트(Erowid, http://www.erowid.org/)에 올린 1000편의 보고서를 검토했다.

에로위드(Erowid)는 "The Vaults of Erowid"라고도 하는데, 온라인 라이브러리로 인간의 정신에 영향을 미치는 식물이나 화학약품에 대한 정보와 명상이나 자각몽(自覺夢, lucid dreaming) 같은 의식의 변성(變性) 상태에 관한 주제를 다룬다. 합법적이거나 불법적인 물질에 대한 정보를 제공하며 아울러 해당 물질의 원하는 효과 및 부작용도 다룬다. 대상 물질은 우리에게 잘 알려진 알코올에서부터 이름 자체도 생소한 환각제 브로모=드라곤플라이(Bromo-DragonFLY)까지 다룬다.

그들은 특정 단어가 나타나는 주기가 복용한 약품을 평균 51%의 정확도로 밝혀낼 수 있음을 발견했다. 이는 확률적으로는 10%의 정확도 밖에 안 되는 것에 비교가 된다. 마약인 MDMA는 무려 87%의 정확도로 나타났다.

환각제인 DMT(N,N-dimethyltryptamine, 디메틸트립타민)는 샐비아(Salvia divinorum)와는 다르게 두뇌에 영향을 미치지만, 이 두 물질을 추론하는데 사용된 알고리즘은 비슷한 반응을 보인다. 아마도 둘 다 보통 피우는 방식이라 혈액에 빠르게 침투하기 때문일지 모른다고 배곳(Baggott)은 말한다. '피우는' 방식의 환각제들은 서로 비슷한 방식으로 사람들에게 빠르고 강력하게 먹힐 수 있다는 것이다.

배곳(Baggott)은 자신의 연구가 새롭거나 기존의 약들에 대한 영향을 연구하는데 도움이 되기를 바란다. 약의 효과에 대해 어떤 이론 정립을 시도할 필요가 있고, 기계 학습 알고리즘이 그런 이론을 형성하는데 도움을 줄 수도 있다.