김동재 단국대 교수, AI 연구 뇌 학습 원리 규명 '눈길'

김동재 단국대 대학원 인공지능융합학과 교수./사진제공=단국대

단국대학교는 최근 김동재 대학원 인공지능융합학과 교수 연구팀이 웨이지마 뉴욕대학교 교수, 하이코 슈트 룩셈부르크대학교 교수와 함께 AI 연구에 활용되는 뇌의 학습 원리를 새롭게 규명했다고 16일 밝혔다.

AI 연구는 뇌의 학습 원리를 모방해 많은 정보를 효율적으로 처리하는 형태로 발전하고 있다.

지각과 학습은 같은 뇌에서 일어나지만 다른 원리로 작동된다고 알려졌다. 김 교수팀은 뇌의 지각과 학습이 같은 원리로 작동하고 이 메커니즘을 활용해 인공지능의 성능을 높일 수 있다는 사실을 증명했다.

뇌를 구성하는 신경세포인 뉴런은 외부 정보를 지각·학습한다. 시각과 청각 등 지각을 담당하는 뉴런은 더 많은 정보를 받아들이기 위해 특정 자극에만 효율적으로 반응한다. 학습을 담당하는 뉴런은 가장 높은 보상이 예측되는 행동을 선택해 정보를 받아들인다. 이는 각각 '효율 코딩 가설'과 '강화학습'이라고 명명됐다. 하지만 현재까지 두 이론을 연결하는 학계 발표는 없었다.

연구팀은 쥐와 원숭이 실험을 통해 지각과 학습 뉴런의 데이터 값을 분석했다. 그 결과 학습을 담당하는 도파민 뉴런 값이 지각을 담당하는 뉴런과 동일하게 효율 코딩 가설로 구성된 것을 확인했다. 뇌의 도파민 뉴런이 보상을 최대화해 효율적으로 재배치되며 학습이 이뤄진 것이다. 이는 지각과 학습은 다른 원리로 작동되며 연결점이 없다는 기존의 통념을 뒤집었다.

김 교수는 "강화학습 원리는 현재 인공지능에 널리 사용되고 있다. 새롭게 규명한 알고리즘을 인공지능 연구에 적용한다면 보다 적은 에너지와 전력으로 더 많은 정보를 처리할 수 있을 것"이라고 설명했다.

이번 연구 결과는 'Reward prediction error neurons implement an efficient code for reward'라는 제목으로 신경과학 분야 국제학술지 '네이처 뉴로사이언스'(Nature Neuroscience, IF=25.0) 온라인판 게재됐다.

김동재 단국대 교수팀의 연구자료 이미지./사진제공=단국대

권태혁 기자 taehkd@mt.co.kr