KAIST ‘뇌 닮은 AI’ 개발… “예측 틀리면 다시 생각”

인간 뇌 학습 원리 적용 정확도 높여

(왼쪽부터) KAIST 이상완 교수, 하명훈·성윤도 박사. 사진=KAIST

KAIST 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 인간 뇌의 학습 원리를 딥러닝에 적용해 인공지능(AI) 모델을 안정적으로 학습시키는 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.

우리 뇌는 현재 벌어지는 일을 인식하고 다음에 일어날 일까지 예측한 뒤 실제 결과가 다르면 그 차이를 줄이는 방향으로 수정한다. 이 같은 정보처리 방식을 예측 부호화라고 하는데 과학자들은 이 원리를 AI에 적용하려 했다. 하지만 신경망이 깊고 복잡해질수록 오차가 특정 부위에 몰리거나 사라져 성능이 떨어지는 문제가 반복됐다.

연구팀은 AI가 결과만 예측하는 것뿐 아니라 예측 오차가 앞으로 어떻게 변할지까지 다시 예측하도록 만들었다. 총 30가지 실험 중 29개에서 현재 AI의 표준 학습법인 역전파보다 높은 정확도를 기록했다. 역전파는 AI가 틀린 만큼 거꾸로 되돌아가며 고치는 학습 방법이다. 이번에 개발된 기술은 환경에 적응해야 하는 로봇 AI나 기기 내부에서 작동하는 AI 등 여러 분야로 확장될 수 있을 것으로 기대된다.