카이스트 '전두엽처럼 학습하는 AI' 가능성 밝혀

유연하고 안정적으로 사고할 수 있도록 하는 인간 전두엽 정보처리 방식이 규명됐다. 앞으로 인공지능(AI) 학습에서도 활용해 AI가 사람과 더 잘 협력하도록 하는 데 활용될 수 있다는 기대다.

KAIST(한국과학기술원)는 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 함께 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고, 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다.

연구팀은 기존 강화학습 모델들이 목표가 바뀌는 상황에서는 안정성이 떨어지고, 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계가 있지만 인간은 두 요소를 동시에 달성한다는 점을 집중했다. 연구팀은 이 차이가 전두엽이 정보를 표현하는 방식 자체에서 비롯된다고 판단했다.

뇌 기능 MRI(fMRI) 실험, 강화학습 모델, AI 분석 기법을 활용한 결과, 인간 전두엽은 '목표 정보'와 '불확실성 정보'를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 특별한 구조를 가지고 있음이 밝혀졌다. 이런 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고, 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지했다.

연구팀은 이를 통신 기술의 멀티플렉싱(multiplexing)처럼 서로 다른 정보를 한 번에 처리하는 특징을 갖는다는 점도 확인했다.

이 연구는 앞으로 뇌 기반 표현 구조를 활용하면 '뇌처럼 생각하는 AI' 기술로서 AI가 인간의 의도와 가치를 더 잘 이해해 위험한 판단을 줄이고 사람과 더 안전하게 협력하는 기술로 이어질 수 있다는 평가다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션스 11월 26일자에 게재됐다.

[e-mail] 연지안 기자