'뉴런' 계산모델 60년만에 '업데이트'…"AI인공신경망 개선"

챗GPT 등 최신 인공지능(AI) 도구에 쓰이는 '인공신경망'은 인간 뇌를 모방해 만들어졌다. 게티이미지뱅크 제공

생성형 인공지능(AI) 챗GPT를 구현하는 데 쓰이는 인공신경망은 1960년대 계산 모델로 구현한 인간 신경세포 뉴런을 토대로 만들어졌다. 최근에 각광받는 기술이지만 기술 구현을 위한 계산 모델은 오래된 셈이다. 미국 연구팀이 60여 년 만에 뉴런의 계산 모델을 업데이트했다. 더 강력한 인공신경망 개발에 기여할 것으로 기대된다.

드미트리 츨로브스키 미국 플랫아이언 연구소 계산신경과학센터(CCN) 교수팀이 AI 인공신경망의 뉴런이 실제 인간 뇌의 뉴런처럼 '컨트롤러'로서 주변 세포에 영향을 미칠 수 있도록 모델을 업데이트하고 연구결과를 24일(현지시간) 국제학술지 '미국 국립과학원회보(PNAS)'에 공개했다.

인공신경망은 인간의 뇌가 정보를 처리하고 결정을 내리는 방식을 모방한 기술이다. 1960년대 뉴런 모델을 기반으로 구축됐다. 연구팀은 지나치게 단순화된 기존 모델이 실제 뉴런이 가진 모든 계산 능력을 반영하지 못하고 있어 인공신경망 관련 AI 개발에도 한계가 있다고 봤다. 츨로브스키 교수는 "이전 뉴런 모델이 다소 초보적인 데 반해 지난 60년 동안 신경과학은 상당히 발전했다"고 말했다.

신경망은 정보를 수신하는 입력 노드(데이터 지점)에서 시작해 정보를 처리하는 중간 노드, 결과를 전송하는 출력 노드로 구성된다. 현재 인공신경망이 학습하는 과정에서 정보는 한 방향으로만 통과하고 앞부분의 노드에 영향을 줄 방법이 없다.

우리 뇌의 뉴런은 수동적인 전달자가 아니라 주변 뉴런의 상태를 제어할 수 있다. 연구팀은 뉴런을 주변 환경에 다시 영향을 줄 수 있는 작은 '컨트롤러'로 간주했다. 정보 처리 과정의 후반부에 있는 뉴런이 다시 초반부에 있는 뉴런에 '피드백'을 줄 수 있는 것이다. 

연구팀이 개발한 새로운 뉴런 모델은 이전에 설명하기 어려웠던 몇 가지 생물학적 현상을 설명하기도 했다. 연구팀은 "기존 방식에서 벗어나 생물학적 정보를 기반으로 한 현대적인 인공신경망 구성의 기본 단위를 제공한다"고 말했다.

현재 상용화된 AI는 없거나 잘못된 정보를 지어내 응답하는 '환각'을 일으키기도 한다. 츨로브스키 교수는 "인간의 뇌는 이런 문제를 피한다"며 "뇌가 실제로 어떻게 작동하는지 이해한다면 더 나은 AI를 개발할 수 있을 것"이라고 설명했다.

<참고 자료>

- pnas.org/doi/10.1073/pnas.2311893121
 

[이병구 기자 2bottle9@donga.com]