 |
| 신경과학과 인공지능의 융합연구를 통해 인간의 문제해결 과정에서 뇌가 정보를 처리하는 원리를 규명한 카이스트 이상완 교수팀 등 국내외 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 12월 16일 게재됐다.(자료출처=네이처 커뮤니케이션즈/제공=카이스트 이상완 교수팀) |
[아시아뉴스통신=이기종 기자] 한국과학기술원(KAIST)은 바이오및뇌공학과 이상완 교수 연구팀이 신경과학과 인공지능의 융합연구를 통해 인간의 문제해결 과정에서 뇌가 정보를 처리하는 원리를 규명하는 데 성공했다고 23일 밝혔다.
불확실성과 복잡도가 변화하는 상황에서 달성 가능한 목표를 설정하고 계획을 세우고 실행에 옮겨 전략을 수정해 나가는 일련의 과정은 인간이 가진 고유한 문제 해결 능력 중 하나이다.
최근 인공지능 알고리즘이 다양한 분야에서 인간의 작업 수행 능력을 넘어서고 있지만 이러한 문제에 대한 완벽한 해결방법은 제시하지 못하고 있다.
특히 인간의 문제 해결 과정은 목표설정-전략수립-실행-전략수정을 반복하는 과정으로 이는 상태 의존적인 복잡한 시간의 함수이다.
이로 인해 인간의 문제 해결 과정은 많은 양의 데이터를 모으기 어렵고 불확실성과 복잡도가 높아 빅데이터 기반의 전통적 딥러닝 설계 방식으로는 구현이 어렵다.
이번 연구팀은 이러한 제한점을 해결하기 위해 ‘강화학습 이론 기반 실험 디자인’이라는 기술을 활용해 문제 해결 목표, 문제의 복잡도, 상황 변화의 불확실성이라는 세 가지 변수를 동시에 변화시켜 실제 인간의 문제 해결 과정과 유사한 상황을 구현했다.
연구과정을 보면 취득한 행동과 뇌 영상 데이터를 바탕으로 문제 해결 과정을 설명할 수 있는 수학적 모델을 찾기 위해 100가지가 넘는 종류의 메타 강화학습 알고리즘을 학습하고 비교 분석했다.
이어 ‘정밀 행동 프로파일링’이라는 분석 방법을 적용해 겉으로 보이는 행동이 인간과 유사할 뿐만 아니라 실제로 인간과 같은 원리로 문제를 해결하는 모델을 도출했다.
이 연구결과에 의하면 문제의 불확실성 및 복잡도와 변화하는 상황에서 인간의 학습과 추론 과정을 모사하는 메타 강화학습 모델을 구현했고 이 모델의 정보처리 과정이 전두엽의 한 부위인 복외측전전두피질의 신경 활성 패턴으로 설명된다는 것을 발견했다.
1 저자인 김동재 박사과정은 “다양한 가설을 엄밀히 검증하는 과정에 많은 시간이 소요됐지만 정밀 행동 프로파일링 방법론을 통해 실제 인간의 행동 원리를 재현하는 모델을 찾아냄으로써 추후 인공지능으로의 이식에도 큰 도움이 될 것”이라고 분석했다.
또 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.
카이스트 김동재 박사과정과 박건영 석사과정이 주도하고 미국 캘리포니아 공과대학(Caltech)과의 국제 공동연구를 통해 진행된 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 12월 16일 게재됐다.
이 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원 및 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
