국내 연구진은 신경과학과 인공지능의 융합연구를 통해 이같은 문제에 대한 실마리를 찾았다. 이번 연구 결과는 인공지능을 더욱 인간답게 만드는데 기여할 것으로 예상된다. KAIST는 이상완 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 인간의 문제 해결 과정을 이론적·신경과학적으로 규명하는 데 성공했다고 23일 밝혔다. 이번 연구는 인간의 문제 해결 능력의 원리를 밝히고 인공지능에 이식할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의가 있다. 인간의 문제 해결 능력의 원리 규명 이상완 KAIST 교수와 연구진 인간의 문제해결 능력은 복잡한 검증을 통해 그 원리를 드러냈다. 연구팀은 '강화학습 이론 기반 실험 디자인'을 통해 인간의 문제 해결 목표, 문제의 복잡도, 상황 변화의 불확실성이라는 세 가지 변수를 동시에 변화시켜 실제 인간의 문제 해결 과정과 유사한 상황을 구현했다. 이를 이용해 취득한 행동과 뇌 영상 데이터를 바탕으로 문제 해결 과정을 설명할 수 있는 수학적 모델을 찾기 위해 100가지의 메타 강화학습 알고리즘을 학습하고 비교·분석했다. 실제로 인간과 같은 원리로 문제를 해결하는 모델을 도출하기 위해 '정밀 행동 프로파일링'도 적용했다. 이 결과 인간의 정보처리 과정이 전두엽의 한 부위인 복외측전전두피질의 신경 활성 패턴으로 설명된다는 것을 발견했다. 연구팀은 향후 인간 지능을 모사한 차세대 인공지능 모델을 개발한다. 이어 딥마인드, MIT, IBM AI 연구소, 케임브리지 대학 등 해외 관련 연구 기관과의 국제 공동연구를 통해 기술의 파급력을 높여나갈 계획이다. 뇌 닮은 인공지능 나온다 이번 연구의 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 것으로 보인다"라고 말했다. 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"며 "인간만이 가진 지능의 핵심 요소들을 인공지능 알고리즘으로 이식하는 기술은 이제 첫걸음을 떼었다고 생각한다. 이 기술이 완성되면 궁극적으로는 지능을 공학적으로 분해하고 과학적으로 이해할 수 있을 것으로 기대한다"라고 밝혔다. 이번 연구는 이상완 교수와 함께 김동재 박사과정과 박건영 석사과정이 주도하고, 미국 캘리포니아 공과대학(Caltech)과의 국제 공동연구를 통해 진행됐다. 논문은 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈' 16일자 온라인판에 게재됐다. 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원 및 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
KAIST는 이상완 바이오및뇌공학 교수 연구팀은 인간의 문제 해결 과정을 이론적·신경과학적으로 규명했다고 23일 밝혀 인공지능과 융합연구를 통해 인공지능을 더욱 사람과 비슷하게 만들 수 있을 것으로 예상된다.