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[IT뉴스]미리 무작위 정보 학습하면, AI 학습 효율 증가

온카뱅크관리자

2024-10-23 15:32:13

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST 
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 <img alt="KAIST 연구팀이 인공신경망으로 뇌의 작동 원리를 이해하는 연구를 시행했다. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/23/dongascience/20241023153219783jabn.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="6VJnJ7Nf5J" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/23/dongascience/20241023153219783jabn.jpg" width="658">
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 KAIST 연구팀이 인공신경망으로 뇌의 작동 원리를 이해하는 연구를 시행했다. KAIST 제공.
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 생물의 뇌를 모방한 인공지능(AI)을 개발하는 데 있어 난제였던 ‘가중치 수송 문제’를 해결할 수 있는 방법이 제시됐다. 무작위 사전 정보를 인공신경망에 미리 학습시키는 이번 기술은 차세대 AI 개발에 있어 중요한 돌파구가 될 것으로 기대된다. 
 KAIST는 백세범 뇌인지과학과 교수 연구팀이 AI 학습의 오랜 난제인 가중치 수송 문제를 해결했다고 23일 밝혔다. 가중치 수송 문제는 생물의 뇌와 인공신경망을 구분 짓는 가장 큰 차이다. 인공신경망은 신경망의 각 층과 노든 간의 많은 연결들에 가중치를 두고 학습을 해나간다.   
 이로 인해 인공신경망은 학습을 할 때 생물의 뇌와 달리 대규모 메모리와 계산 작업이 필요하다. 인공신경망은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수가 제시한 ‘오류 역전파’ 기반의 학습을 한다. 오류 역전파는 인공신경망이 출력한 답과 기대했던 출력 사이에 오류가 발생할 때 기대했던 출력을 만들어내는 방향으로 시냅스 결합 세기를 조정하는 것이다. 
 생물의 뇌에서는 오류 역전파 학습이 일어나지 않는다. 학습을 위한 오류 신호를 계산하려면 개별 신경세포들이 다음 계층의 모든 연결 정보를 알고 있어야 하는 비현실적인 가정이 필요하기 때문이다. 자연신경망과 인공신경망의 작동 원리는 근본적으로 다르다는 설명이다. 
 영국 옥스퍼드대와 구글 딥마인드는 2016년 가중치 수송을 사용하지 않고도 오류 역전파 학습이 가능하다는 개념을 최초로 제시했다. 하지만 이들이 제시한 오류 역전파 학습은 학습 속도가 느리고 정확도가 낮아 효율성이 떨어졌다.
 연구팀은 생물의 뇌는 외부적인 감각 경험을 하기 이전부터 내부의 자발적인 무작위 신경 활동을 통해 학습을 시작한다는 점에 주목했다. 이를 모방해 연구팀은 가중치 수송이 없는 신경망에 의미 없는 무작위 정보를 사전 학습시켰다. 
 그 결과, 오류 역전파 학습을 위해 필수적인 신경망의 순방향과 역방향 신경세포 연결 구조의 대칭성이 만들어졌다. 무작위적 사전 학습을 하면 가중치 수송 없이도 학습이 가능해진다는 것이다.  
 즉 무작위 정보의 사전 학습은 ‘배우는 방법을 배우는’ 메타학습의 성질을 가진다. 무작위 정보를 사전 학습한 신경망은 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확하게 학습하며 가중치 수송 없이 높은 학습 효율성을 얻었다. 
 백 교수는 “데이터 학습만이 중요하다는 기존 기계학습의 통념을 깨고 학습 전부터 적절한 조건을 만드는 뇌신경과학적 원리에 주목하는 새로운 관점을 제공했다”며 “발달 신경과학으로부터의 단서를 통해 인공신경망 학습의 중요한 문제를 해결했고 인공신경망 모델을 통해 뇌의 학습 원리에 대한 통찰을 제공했다”고 말했다. 이번 연구는 12월 10~15일 캐나다 벤쿠버에서 열리는 국제인공지능학회인 ‘제38회 신경정보처리학회’에서 발표될 예정이다. 
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 <img alt="(왼쪽부터) 백세범 KAIST 뇌인지과학과 교수, 이상완 교수, 천정환 석사과정생. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/23/dongascience/20241023153221070ssbg.png" data-org-width="667" dmcf-mid="P1YhIdyjGd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/23/dongascience/20241023153221070ssbg.png" width="658">
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 (왼쪽부터) 백세범 KAIST 뇌인지과학과 교수, 이상완 교수, 천정환 석사과정생. KAIST 제공.
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 &lt;참고 자료&gt;  doi.org/10.48550/arXiv.2405.16731
 [문세영 기자 moon09@donga.com]
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