상단여백
HOME 과학기술 과학기술
뇌 원리 규명...인공지능으로 뇌 카피 가능성 타진KAIST-미 칼텍 공동연구
KAIST 바이오및뇌공학과의 이상완 교수와 제1공동저자인 김동재 박사과정 연구생과 박건영 석사과정 연구생.(왼쪽부터)

인간이 사물을 인지하고, 사건을 해결하는 뇌의 작용을 인공지능(AI)으로 대체하려는 연구가 활발하다. 그러나 아직까지는 AI가 뇌의 기능을 따라갈 수 없다. 자율주행차도 일부 전문가들이 일정기간은 드라이버 보조 개념으로의 운용이 불가피할 것으로 보는 이유다.

그러나 한-미 연구진이 뇌의 기능을 완벽하게 카피하는 데 한발 더 가까이 다가간 연구결과를 내놨다. 인간의 뇌가 문제해결 과정에서 정보를 어떻게 처리하는지에 관한 일단의 원리를 규명한 것. AI알고리즘을 뇌의 처리 과정에 이식하는 것이 가능해진다.

연구진은 향후 신공과학과 인공지능을 융합하는 연구에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대했다.

KAIST(총장 신성철)는 이상완 바이오및뇌공학과 교수(KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터장) 연구팀이 인간의 문제해결 과정에서 뇌가 정보를 처리하는 원리를 이론적·신경과학적으로 규명하는 데 성공했다고 23일 밝혔다.

이 연구는 이상완 교수의 지도를 받은 김동재 박사과정과 박건영 석사과정 연구학생이 주도했다. 미국 캘리포니아 공과대학(Caltech, 칼텍) 연구진도 이 연구에 참여했다.

연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’온라인판(12월 16일자)에 게재됐다.

인간은 통상적으로 불확실성과 복잡도가 변하는 상황에서 달성 가능한 목표를 설정한다. 그리고 실행 및 전략을 수정하며 문제를 해결해 나간다.

문제의 불확실성(uncertainty)과 복잡도(complexity)가 동시에 변화하는 상황에서 달성 가능한 목표를 설정하고 계획을 세우고 실행에 옮겨 전략을 수정해 나가는 일련의 과정을 설명하는 메타 강화학습 모델(좌)과 각 단계의 정보처리 과정에 관여하는 뇌 영역(우). (그래픽 출처:Nature Publishing Group,KAIST)

다시 설명하면 인간의 문제 해결 과정은 목표설정-전략수립-실행-전략수정을 반복하는 과정이다. 이는 상태 의존적인 복잡한 시간의 함수로 볼 수 있다. 일반적으로 인간의 문제 해결 과정은 많은 양의 데이터를 모으기 어렵고 불확실성과 복잡도가 높아 빅데이터 기반의 전통적 딥러닝 설계 방식으로는 구현이 어렵다.

문제는 최근 연구되고 있는 인공지능 알고리즘이 다양한 분야에서 인간의 작업 수행 능력을 넘어서고는 있으니 인간의 이러한 문제 해결 능력을 따라가지 못하고 있는 것이 현실이다.

연구진은 이 문제를 풀기 위해 ‘강화학습 이론 기반 실험 디자인’이라는 기법을 이용했다. 문제 해결 목표, 문제의 복잡도, 상황 변화의 불확실성이라는 세 가지 변수를 동시에 변화시켜 실제 인간의 문제 해결 과정과 유사한 상황을 구현했다.

이를 이용해 얻은 행동과 뇌 영상 데이터를 바탕으로 문제 해결 과정을 설명할 수 있는 수학적 모델을 찾기 위해 100가지가 넘는 종류의 메타 강화학습 알고리즘을 학습하고 비교 분석했다.

연구진은 또 보다 확실한 검증을 위해 ‘정밀 행동 프로파일링’이라는 분석 기법도 썼다. 이 방법은 겉으로 보이는 행동이 인간과 유사할 뿐만 아니라, 실제로 인간과 같은 원리로 문제를 해결하는 모델을 도출할 때 활용한다.

연구진은 이를 통해 문제의 불확실성 및 복잡도와 변화하는 상황에서 인간의 학습과 추론 과정을 모사하는 메타 강화학습 모델을 구현했다. 또 이 모델의 정보처리 과정이 전두엽의 한 부위인 ‘복외측전전두피질’의 신경 활성 패턴으로 설명된다는 것을 발견했다.

김동재 박사과정 연구생(논문 제1저자)은 “다양한 가설을 엄밀히 검증하는 과정에 많은 시간이 소요됐지만 정밀 행동 프로파일링 방법론을 통해 실제 인간의 행동 원리를 재현하는 모델을 찾아 추후 인공지능으로의 이식에도 큰 도움이 될 것”으로 전망했다.

이상완 교수는 “기존 연구방식은 하나의 퍼즐 조각을 떼어서 다른 퍼즐의 빈자리를 메꾸는 것이라면, 이번 연구는 퍼즐을 푸는 원리를 배워 다른 퍼즐 맞추기에 적용하는 것에 비유할 수 있다”고 말했다.

이 교수는 또 “인간만이 가진 지능의 핵심 요소들을 인공지능 알고리즘으로 이식하는 기술은 이제 첫걸음을 뗐다”며 “이기술이 완성되면 궁극적으로는 지능을 공학적으로 분해하고 과학적으로 이해할 수 있을 것”으로 기대했다.연구진은 이번에 개발한 기술을 기반으로 인간 지능을 모사한 차세대 인공지능 모델을 개발할 계획이다. 또 딥마인드, MIT, IBM AI 연구소, 케임브리지 대학 등 해외 관련 연구 기관과의 국제 공동연구를 해나갈 계획이다.

이 연구는 삼성전자 미래기술육성센터와 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원의 지원을 받았다.

이상완 KAIST 교수가 제공한 뇌 이미지.

박희범 기자  snews@s-news.kr

<저작권자 © ScienceNews, 무단 전재 및 재배포 금지>

#KAIST#칼텍#뇌원리#인공지능#이상완교수#바이오및뇌공학과#신경과학인공지능융합연구센터#신성철총장#칼텍#네이처커뮤니케이션즈#복외측전전두피질#김동재박사과정#전두엽#삼성전자#미래기술육성센터#과학기술정보통신부#정보통신기획평가원

박희범 기자의 다른기사 보기
icon인기기사
기사 댓글 0
전체보기
첫번째 댓글을 남겨주세요.
여백
여백
여백
Back to Top