학습을 통해 인간의 사고력을 40%까지 향상시킬 수 있는 뇌 기반 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 뇌 기반 AI 기술은 인간과 유사한 사고체계를 바탕으로 가치판단이 가능한 것을 일컫는다.
한국과학기술원(KAIST) 뇌인지과학과 이상완 교수연구팀은 인간의 빠른 추론 능력을 유도해 인과관계의 학습효율을 향상할 수 있는 뇌 기반 AI 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.
인간은 일상생활에서 다양한 사건을 경험하며 여러 요소에 대한 인과관계를 학습하고, 학습을 통해 얻은 지식을 조합해 통합적인 지식을 습득한다. 이러한 과정은 점진적으로 추론하는 베이시안 모델 또는 특정한 상황에서 한 번의 경험으로부터 빠르게 결론을 도출하는 고속추론 또는 원샷 추론이 있다.
앞서 연구팀은 인간의 원샷 추론 과정을 모델링하고 전두엽과 해마가 이러한 과정에 관여하고 있음을 규명한 바 있다.
연구진은 이 모델에 인간의 원샷 추론 과정을 특정한 상태로 유도하기 위해 알파고에도 사용된 바 있는 심층 강화학습 기술을 접목했다. 이는 강화학습 알고리즘이 인간의 원샷 추론 과정을 반복하면서 인간의 뇌가 가장 효율적으로 학습할 수 있는 최적의 조건을 탐색하는 과정으로 볼 수 있다.
연구진은 126명의 인간 피험자를 대상으로 인과관계 학습 및 추론 실험에서 제안 기술을 사용해 학습했을 때 단순 반복학습 대비 최대 약 40%까지 학습효율이 향상됨을 보였다. 더 나아가 오랜시간에 걸쳐 신중하게 학습하거나 몇 가지 단서만 조합해 빠르게 결론을 도출하는 것같은 개인별 학습성향을 고려한 맞춤형 설계가 가능했다.
인간의 사고체계에 대한 뇌과학적인 이해를 바탕으로 원샷 추론과 같은 인간의 잠재적 능력을 극대화하는 이 기술은 차세대 AI의 중요한 도전과제 중 하나다. 뇌 기반 AI 기술은 장기적으로 인간과 AI가 협업하는 분야에서 AI 신뢰성 및 윤리성을 높이는 데도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
해당 기술은 스마트 교육, 게임콘텐츠 개발, 추론능력 측정, 인지훈련 등 인간의 추론 학습과 관련된 모든 분야에 적용될 수 있다. 기존 기술은 단편적인 기억회상, 특정 인지기능, 정답률 증가와 같은 행동적 측면에 집중해 왔다면, 이번 기술은 인공지능을 이용해 과거의 일반화시키는 인간의 사고체계 자체를 높이는 가능성을 확인한 최초의 사례로 평가된다.
이상완 교수는 "이번 기술의 잠재력은 인공지능의 방대한 지식을 인간이 빠르게 흡수할 수 있는 형태로 변환할 수 있다는 데 있다ˮ며 "챗GPT, GPT-4와 같은 언어 인공지능에서 추출되는 다양한 정보를 인간이 빠르게 추론 학습할 수 있게 변환하거나 게임이나 가상현실의 콘텐츠를 인간의 추론 과정에 맞게 최적화해 몰입도를 높일 수 있고 이와 반대로 몰입도를 적절한 수준에서 제어할 경우 중독을 완화하는 효과를 기대할 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구결과는 '시뮬레이션 기반 실험 디자인을 이용한 인간의 인과관계 추론과정 제어'라는 제목으로 국제학술지 셀(Cell)의 오픈 액세스저널인 '셀 리포트'(Cell Reports) 30일자에 게재됐다.
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