KAIST, ‘인공지능의 오랜 난제’를 뇌 기반 인공지능으로 풀다

송현수 기자 songh@busan.com
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인공지능의 오랜 난제, 인간 전두엽의 정보처리 과정서 해답 찾아내
국내외 특허 출원 완료…차세대 인공지능 등 다양한 분야 원천기술로 기대


KAIST 바이오및뇌공학과 이상완 교수. KAIST 제공 KAIST 바이오및뇌공학과 이상완 교수. KAIST 제공
인간의 유동적 문제해결 방식을 모사하는 메타 강화학습 모델 그림. KAIST 제공 인간의 유동적 문제해결 방식을 모사하는 메타 강화학습 모델 그림. KAIST 제공

한국과학기술원(KAIST)은 바이오및뇌공학과 이상완 교수(신경과학 인공지능 융합연구센터장) 연구팀이 뇌 기반 인공지능(AI) 기술을 이용해 인공지능의 난제 중 하나인 과적합-과소적합 상충 문제를 해결하는 원리를 풀어내는 데 성공했다고 5일 밝혔다.

KAIST 이상완 교수와 김동재 박사(현 뉴욕대학교 박사후연구원)가 주도하고 KAIST 정재승 교수가 참여한 이번 연구는 ‘강화학습 중 편향-분산 상충 문제에 대한 전두엽의 해법’이라는 제목으로 국제 학술지 셀(Cell)의 오픈 액세스 저널인 ‘셀 리포트(Cell Reports)’에 지난해 12월 28일 자 온라인판에 게재됐다.

인간은 ​현재 주어진 ​문제​에 집중하면서도(과소적합 문제 해결), ​당면 문제에 과하게 집착하지 않고​(과적합 문제 해결)​ 변하는 상황에​ 맞게 유동적으로 대처​한다.

연구팀은 ​뇌 데이터, 확률과정 추론 모형, 강화학습​ 알고리즘을​ 이용해 인간의 뇌가 이 문제를 ​어떻게 해결하는지에 대한 이론적 틀을 마련하고 이로부터 유동적인 메타 강화학습 모델을 도출해냈다.

놀랍게도 인간의 뇌는 ​중뇌 도파민 회로와 전두엽에서 처리​되는 ‘예측 오차’의 하한선(prediction error lower bound) 이라는 단​ 한 가지 정보를 이용해 ​이 문제를 해결한다.

​우리의 전두엽, 특히 복외측전전두피질은 현재 내가 사용하고 있는 문제 해결 방식으로 주어진 문제를 얼마나 잘 풀 수 있을지에 대한 기대치의 한계를 추정하고(예: ‘이렇게 풀면 90점까지는 받을 수 있어’), 변화하는 상황에 맞춰 최적인 문제 해결전략을 유동적으로 선택하는 과정(예: ‘이렇게 풀면 기껏해야 70점이니 다르게 풀어보자’)을 통해 과소적합-과적합의 위험을 최소화하게 ​된다​.

​이상완 교수 연구팀은 2014년 해당 전두엽 영역이 환경의 불확실성을 바탕으로 강화학습전략을 유동적으로 조절하는 데 관여한다는 사실을 처음 발견했고(‘뉴런(Neuron)’ 학술지에 발표), 2015년에는 인과관계 추론 과정에도 관여한다는 사실을 발견했다(‘PLOS Biology’ 학술지에 발표). 이어 2019년에는 해당 뇌 영역이 문제의 복잡도까지 고려할 수 있다는 사실을 발견했다(‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'’학술지에 발표).

이러한 일련의 연구 결과들은 자신의 학습 및 추론 능력을 스스로 평가하는 인간의 메타 인지 능력을 보여주는 증거로, 이 능력을 바탕으로 인공지능이 풀기 어려워하는 현실 세계의 다양한 상충적 상황들을 풀어낼 수 있다는 ‘전두엽 메타 학습 이론’을 정립한 바 있다(‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’ 학술지에 발표).

이번 연구는 이 이론에 기반해 인공지능의 오랜 난제 중 하나인 과소적합-과적합 상충 문제를 실제로 풀어낸 최초의 사례로 평가된다.

연구를 통해 개발된 메타 강화학습 모델을 이용하면 간단한 게임을 통해 인간의 유동적 문제 해결 능력을 간접적으로 측정할 수 있다. 더 나아가 스마트 교육이나 중독과 관련된 인지 행동치료에 적용할 경우 상황 변화에 유동적으로 대처하는 인간의 문제 해결 능력 자체를 향상할 수 있을 것으로 기대된다.

차세대 인공지능, 스마트 교육, 인지 행동치료 등 다양한 분야에 파급력이 큰 원천 기술로, 최근 국내 및 해외 특허 출원이 완료된 상태다.

KAIST에서 연구를 주도한 제1 저자 김동재 박사는 “인간 지능의 특장점에 대한 이해가 얼마나 중요한지 보여주는 연구 중 하나”라고 말했다.

연구 책임자인 이상완 교수는 “인공지능이 우리보다 잘 푸는 문제가 많지만, 반대로 인공지능으로 풀기 어려운 문제들이 우리에게는 정말 쉽게 느껴지는 경우들이 많다. 인간의 다양한 고위 수준 능력을 인공지능 이론 관점에서 형식화하는 연구를 통해 인간 지능의 비밀을 하나씩 풀어나갈 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.


송현수 기자 songh@busan.com

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