신경과학·인공지능 융합해 인간 문제 해결 과정 규명

[이데일리 강민구 기자] 인간의 문제 해결 과정을 이론적·신경과학적으로 규명한 연구 결과가 나왔다.

한국과학기술원(KAIST)은 이상완 바이오·뇌공학과 교수 연구팀이 신경과학과 인공지능을 융합한 연구로 인간의 문제 해결 과정에서 뇌가 정보를 처리하는 원리를 규명했다고 23일 밝혔다.

이상완 교수(왼쪽)와 연구진.<사진=한국과학기술원>

인간은 문제 해결을 위해 목표설정, 전략수립, 실행, 전략수정을 반복한다. 이 과정은 많은 양의 데이터를 모아야 하고, 불확실성과 복잡도가 높아 빅데이터 기반의 전통적 딥러닝 설계 방식으로는 구현하기 어렵다.

연구팀은 ‘강화학습 이론 기반 실험 디자인’ 기술을 이용해 문제 해결 목표, 문제의 복잡도, 상황 변화의 불확실성이라는 세 가지 변수를 동시에 변화시켰다. 이를 통해 취득한 행동과 뇌 영상 데이터를 바탕으로 100가지가 넘는 종류의 메타 강화학습 알고리즘을 학습하고 비교 분석했다.

이어 연구팀은 ‘정밀 행동 프로파일링’이라는 분석 방법을 적용했다. 연구팀은 문제의 불확실성과 복잡도와 변화하는 상황에서 인간의 학습과 추론 과정을 모사하는 메타 강화학습 모델을 구현했다. 이 모델의 정보처리 과정이 전두엽의 한 부위인 복외측전전두피질의 신경 활성 패턴으로 설명된다는 것도 알아냈다.

이상완 교수는 “기존 연구방식이 하나의 퍼즐 조각을 떼어 다른 퍼즐의 빈자리를 채우는 것이라면 이번 연구는 퍼즐을 푸는 원리를 배워 다른 퍼즐 맞추기에 적용하는 것에 비유할 수 있다”라며 “인간만이 가진 지능의 핵심 요소들을 인공지능 알고리즘으로 이식하는 기술이 첫걸음을 시작했다”고 말했다.

연구는 미국 캘리포니아 공과대학(Caltech)과의 국제 공동연구로 진행됐다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 지난 16일자 온라인판에 게재됐다.