KAIST, 인간 전두엽 학습 비밀 규명…뇌처럼 배우는 차세대 AI 기대

IBM AI연구소와 협업, 인간 전두엽 정보 처리 방식 확인

[대전=뉴시스] KAIST 뇌인지과학과 이상완 교수팀이 IBM AI 연구소와 공동연구를 통해 인간 전두엽의 독특한 정보 처리 방식을 규명, 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다. (왼쪽부터)KAIST 이상완 교수, 성도윤 박사과정, (상단 원안)IBM AI연구소 마티아 리고티Mattia Rigotti 박사.(사진=KAIST 제공) *재판매 및 DB 금지

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 국내연구진이 인간 뇌의 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명해 '뇌처럼 유연하고 안정적인 인공지능(AI)'을 만들 수 있는 길을 열었다.

한국과학기술원(카이스트·KAIST)은 뇌인지과학과 이상완 교수팀이 IBM AI 연구소와 함께 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황에 대처하는 전두엽의 독특한 정보처리 방식을 규명, 차세대 AI 강화학습의 미래방향을 제시했다고 14일 밝혔다.

공동연구팀은 기존 강화학습 모델들이 목표가 바뀌는 상황에서는 안정성이 떨어지고 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계가 있지만 인간은 두 요소를 동시 달성한다는 점에 집중했다.

연구팀은 이 차이가 전두엽이 정보를 표현하는 방식에서 비롯된다고 보고 뇌 기능 MRI(fMRI) 실험, 강화학습 모델, AI 분석 기법을 활용한 시험을 진행했다.

그 결과, 인간 전두엽은 '목표 정보'와 '불확실성 정보'를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 특별한 구조를 갖고 있음이 확인됐다.

이런 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지하게 한다.

연구팀은 이 기능이 통신기술의 멀티플렉싱(multiplexing)처럼 서로 다른 정보를 한 번에 처리하는 특징을 갖는다는 점도 확인했다.

특히 전두엽은 첫 번째 채널을 통해 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어 두 번째 채널을 활용해 상황에 따라 어떤 학습 전략을 쓸지 스스로 고르는 역할을 한다. 스스로 선택하는 '메타학습 능력'을 갖고 있기 때문이다.

연구팀은 "전두엽은 목표가 바뀔 때마다 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유동성을 확보하는 채널이 있고 동시에 또다른 채널을 통해 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지한다"며 "전두엽은 무엇을 배울지뿐 아니라 어떻게 배울지도 학습하는 구조를 가지고 있으며 이것이 인간이 끊임없이 바뀌는 상황에서도 흔들리지 않는 이유"라고 설명했다.

이 연구는 개인의 강화학습·메타학습 능력 분석, 맞춤형 교육 설계, 인지 능력 진단, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.

연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 지난달 26일 발표됐다. 논문은 성윤도 박사과정 학생이 1 저자, IBM AI 연구소 마티아 리고티(Mattia Rigotti) 박사가 2저자로 참여했고 이상완 교수가 교신저자를 맡았다.

이상완 교수는 "이번 연구는 변화하는 목표를 유연하게 따라가면서도 안정적으로 계획을 세우는 뇌의 작동원리를 AI 관점에서 규명한 성과"라면서 "이 원리가 앞으로 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 안전하고 똑똑하게 학습하는 차세대 AI기술의 핵심이 될 것"이라고 말했다.

☞공감언론 뉴시스 [e-mail] <저작권자ⓒ 공감언론 뉴시스통신사. 무단전재-재배포 금지.>