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[IT뉴스]`점점 인간 닮아가는 AI`…뇌에서 AI 난제 해법 찾았다

온카뱅크관리자

2024-10-23 16:28:17

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST, 무작위 사전 학습 통해 효율 높여<br>뇌의 효율적 학습원리 규명..차세대 AI 기여</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="ytzMeUg2Ti">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="WFqRduaVCJ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST는 생물학적 뇌의 무작위 정보 사전 학습을 통해 가중치 수송 없이 높은 학습 효율을 얻을 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/23/dt/20241023162818452hynm.jpg" data-org-width="540" dmcf-mid="QHREwQhLyL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/23/dt/20241023162818452hynm.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KAIST는 생물학적 뇌의 무작위 정보 사전 학습을 통해 가중치 수송 없이 높은 학습 효율을 얻을 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다. KAIST 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="Y8dwmMSgSd" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="무작위 정보 훈련의 방법과 그 효과를 모사하는 그림." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/23/dt/20241023162819707xkwg.jpg" data-org-width="540" dmcf-mid="xX3461dzhn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/23/dt/20241023162819707xkwg.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            무작위 정보 훈련의 방법과 그 효과를 모사하는 그림.
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="G6JrsRvaTe" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 뇌 모방 인공신경망에서 무작위 정보를 사전 학습시켜 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 가능케 하는 새로운 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 인공신경망 모델의 근본적인 문제를 해결하는 차세대 AI 개발에 기여할 전망이다.</p>
          <p dmcf-pid="HtzMeUg2SR" dmcf-ptype="general">KAIST는 백세범 뇌인지과학과 교수 연구팀이 뇌 모방 인공신경망 학습의 오래된 난제였던 '가중치 수송 문제'를 해결하고, 이를 기반으로 생물학적 뇌 신경망의 효율적 학습이 가능한 AI 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="XFqRduaVyM" dmcf-ptype="general">인간의 뇌는 외부 세상으로부터 감각 정보를 받아 들이기 이전부터 자발적인 무작위 활동을 통해 학습을 시작한다. 무작위 활동을 통해 두뇌는 신경망 구조를 최적화하고, 이런 활동이 결핍되면 신경회로 발달에 문제가 생겨 그 중요성이 매우 크다. </p>
          <p dmcf-pid="Z3BeJ7Nfhx" dmcf-ptype="general">연구팀은 생물학적 뇌 발달 과정에서 나타나는 정보 학습 이전의 무작위 신경 활동에 주목했다. 지난 수십 년 간 AI는 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌튼이 1986년 제시한 오류 역전파 학습에 기반을 두고 발전해 왔다. 오류 역전파 학습은 최종 끝단에서 도출된 오류에 대해 이전 단계로 돌아가 계산한 뒤 가중치를 부과하는 '가중치 수송' 방법으로 답을 내는 학습 방식이다.</p>
          <p dmcf-pid="5B8ajVrRSQ" dmcf-ptype="general">신경망을 일일이 연결하지 않아도 데이터를 통한 학습을 가능케 해 인공신경망 훈련의 혁신을 가져왔다는 평가를 받고 있지만, 대규모 데이터 학습과 막대한 계산 작업을 필요로 한다. 힌튼을 비롯한 연구자들은 가중치 수송 문제를 해결하고, 뇌의 학습 원리를 구현할 수 있는 생물학적으로 타당한 모델을 만들기 위한 시도를 계속해 왔다.</p>
          <p dmcf-pid="1b6NAfmeTP" dmcf-ptype="general">2016년 영국 옥스퍼드대와 딥마인드 공동 연구팀은 가중치 수송을 사용하지 않고도 오류 역전파 학습이 가능하다는 개념을 최초로 제시했지만, 학습 속도가 느리고 정확도가 낮아 실제 적용에 문제가 있었다.</p>
          <p dmcf-pid="tKPjc4sdW6" dmcf-ptype="general">연구팀은 생물학적 뇌는 자발적인 무작위 신경 활동을 통해 외부의 감각 경험을 하기 이전부터 학습을 시작한다는 점에 주목했다. 생물학적으로 뇌와 유사한 신경망을 구현한 뒤 무작위 정보를 사전 학습시켜 가중치 수송 없이도 기존 인공신경망과 비슷한 수준의 학습 효율을 얻을 수 있음을 보였다. 실제 데이터 학습에 앞서 무작위 정보를 학습하하는 것이 배우는 방법을 배우는 '메타 학습'이라는 것도 밝혀냈다.</p>
          <p dmcf-pid="FfREwQhLS8" dmcf-ptype="general">백세범 KAIST 교수는 "기계학습에서의 가중치 수송 문제를 해결함으로써 인공신경망의 학습과 뇌 학습 사이 간극을 좁힐 수 있는 새로운 관점을 제시한 연구라는 데 의미가 있다"며 "차세대 AI 개발에 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="34eDrxloy4" dmcf-ptype="general">이 연구결과는 오는 12월 10일부터 15일까지 캐나다 밴쿠버에서 열리는 인공지능 학회인 '제38회 신경정보처리학회'에서 발표될 예정이다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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