적은 에너지로 더 똑똑하게…KAIST ‘뇌를 닮은 AI’

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

국내 연구진이 인간의 뇌처럼 적은 에너지로 효과적으로 학습할 수 있는 인공지능(AI) 학습법을 개발했다. 저전력 ‘온디바이스 AI’ 시대를 앞당길 것으로 기대된다.

KAIST는 이상완 뇌인지과학과 교수팀이 인간 뇌의 학습 원리를 딥러닝에 적용한 새로운 AI 학습법을 개발했다고 1일 밝혔다. 뇌는 현재 일어나는 일을 인식하는 데에서 그치지 않고 다음에 일어날 일을 예측한다. 만약 예측과 실제 결과가 다르면 그 차이(오차)를 줄이는 방향으로 학습한다. 이같은 정보처리 방식을 ‘예측 부호화’라고 한다.

과학자들을 일찍부터 이 원리를 AI에 적용하고자 했지만 신경망이 깊고 복잡해질수록 오차가 특정 부분에서만 발생하며 성능이 떨어지는 현상이 발생했다. 연구진은 이를 해결하기 위해 AI 결과만 예측하는 것이 아니라 예측 ‘오차’가 앞으로 어떻게 변할지까지 예측하도록 했다. 연구진은 이 방식을 적용하자 깊은 신경망에서도 학습이 안정적으로 진행되는 것을 확인했다.

이번에 개발된 학습법은 최근 활발하게 개발되고 있는 피지컬 AI나 스마트폰과 같이 작은 전자 기기에서 작동하는 ‘온디바이스 AI’ 등에 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 이 석좌교수는 “뇌의 구조를 단순히 모방한 것이 아니라 뇌의 학습 원리 자체를 AI가 따르도록 만든 것이 핵심”이라고 설명했다.


최지원 기자 jwchoi@donga.com