일본산업뉴스요약

AI, 인간의 뇌에 더욱 가까워진다
적은 견본 데이터로 학습, 뇌의 공간 인지기능 재현

뇌를 모방해 만들어진 인공지능(AI)를 더욱 사람의 뇌에 가까워지도록 하는 연구가 추진되고 있다. 정보통신연구기구는 사람의 뇌처럼 적은 양의 견본만으로도 학습이 가능한 AI를 개발하고 있으며 도시바는 뇌에서 공간을 파악하는 부위(部位)의 일부 기능을 AI를 통해 재현했다. 유연한 사고가 가능하고 에너지 소비가 적은 뇌의 강점을 도입해 대화로봇 개발 등 정답이 없는 분야에 AI를 보급시키려는 움직임이 가속화될 것으로 보인다.

-- 정보통신연구기구, 적은 양의 견본으로 학습 --
현재 AI의 주류인 심층학습의 대부분은 뇌를 모방한 뉴럴 네트워크(Neural Network) 에 견본이 되는 방대한 데이터를 학습시켜 똑똑하게 만드는 시스템이다. 학습하는 데이터가 적을 경우 AI를 이용할 수 없다. 한편, 인간은 첫 체험만으로도 감각적으로 반응할 수 있는 경우도 많아 “지금의 AI는 생물의 뇌와는 크게 다르다”(정보통신연구기구의 시노사키(篠崎) 연구원). 이것이 일상 대화 등에서 현재의 AI가 잘 대응하지 못하는 원인 중 하나로 볼 수 있다.

정보통신연구기구가 개발한 것은 데이터에서 배워야 할 부분과 데이터가 없어도 자발적으로 판단할 수 있는 부분을 조합한 뉴럴 네트워크를 이용하는 신형 AI이다. 비행기나 자동차 등의 이동 수단과 개나 고양이 등의 동물을 10종류로 분류할 수 있을지를 기존의 AI와 신형 AI를 비교해본 결과, 데이터가 많았을 때에는 같은 수준이었고, 적을 때에는 신형 AI의 정확도가 높았다.

지금까지의 심층학습은 데이터에서 학습한 내용을 AI 전체에 다 주입하지만 “사람의 뇌의 경우 뇌 전체에는 피드백 하지 않는다”(시노사키 연구원). 신형 AI는 판단 결과의 출력 부분에만 학습한 내용을 피드백 하기 때문에 시스템으로서는 뇌에 가깝다.

전형적인 증상 등이 나오기 어려운 질병 진단 등에서는 과거의 데이터에서 법칙성을 학습하기 어려워 신형 AI의 이용이 기대되고 있다. 자율주행에서도 마주 오는 차량이나 보행자의 예상 외의 움직임을 파악할 수 있을 것이다.

사람의 뇌의 신경세포를 이어주는 축삭(Axon)의 총 길이는 10만km 이상이라고 하며 고정밀 슈퍼컴퓨터 ‘케이(京)’의 전체 배선의 길이 1,000km와는 비교가 안 될 정도로 길다. 배선의 길이는 사고의 다양성 창출과 관련 있는 것으로 판단된다.

한편, 뇌의 소비전력은 20와트(W)로 케이의 60만 분의 1이다. 뇌는 다양한 판단이 가능하고 에너지 소비가 극단적으로 적은 ‘컴퓨터’라고 할 수 있다.

-- 도시바, 뇌의 공간 인지기능을 재현 --
AI를 이용해 뇌의 신경회로 자체를 재현하는 연구도 추진되고 있다. 도시바는 미국 존스홉킨스대학과 공동으로 뇌에서 공간을 파악하는 해마의 신경세포 기능의 일부를 AI를 통해 재현했다. 쥐의 해마 신경회로를 반도체 회로로 만들어 처리 방법까지 최대한 모방했다.

AI는 통상적으로 숫자 0과 1을 이용한 디지털 처리를 통해 기계적으로 계산하고 있다. 이에 반해, 뇌 안의 신경세포는 전기적 상태에 따라 일어나는 전기신호로 정보를 주고 받는 아날로그 방식의 처리를 통해 움직이기 때문에 각자 시스템이 다르다.

도시바는 반도체회로를 아날로그 방식의 처리에 대응시켜 AI를 뇌의 시스템에 가깝게 만들었다. 방대한 정보처리가 가능하면서 저소비 전력으로 가동되는 소형 로봇 개발 등으로 이어질 수 있을 것으로 기대하고 있다.

해외에서도 뇌에 가까운 AI 개발이 추진되고 있다. 영국의 딥마인드는 2018년에 사람의 뇌 기능을 모방한 AI를 이용해 도로의 최적 루트 검색 기술을 개발했다.

미국 IBM도 100만개의 신경세포를 모방한 반도체 회로를 개발. 현재의 컴퓨터와 같이 메모리에서 추출한 정보를 매회 CPU(중앙연산처리장치)로 처리하는 것이 아닌 뇌처럼 회로 간 전기신호를 주고 받으면서 정보를 처리해 소비전력을 낮췄다.

AI는 다양한 분야에서 이용되고 있지만 하나의 역할에 특화된 것이 많아 용도에 따라 각각 다른 AI를 마련해야 할 필요가 있다. 보다 뇌에 가깝게 개발된 AI는 복수의 업무를 담당할 수 있을 것으로 기대되고 있다.

도쿄대학의 다카하시(高橋) 조교는 ‘다양성과 자율성이 도입된 AI 개발을 원한다면 뇌에서 배울 점이 많다”라고 말해 뇌에 가까운 AI의 필요성을 지적한다.

▶ AI의 진화와 뇌
2000년대까지의 AI는 통계적인 기법이 중심이었다. 이후 컴퓨터의 처리 능력 향상과 뇌과학의 진전으로 뇌를 모방한 뉴럴 네트워크를 이용한 심층학습이 성과를 내면서 현재의 AI가 탄생했다.

뉴럴 네트워크는 뇌를 토대로 한 것이지만 시스템은 독자적으로 진화한 것이다. AI의 계산에는 슈퍼컴퓨터가 이용되고 있어 뇌와는 다르다. 현재의 AI는 데이터에서 학습한 것이 그대로 반영되는 시스템이기 때문에 영상인식을 통한 본인 확인이나 결제 등, 오류가 나오지 않도록 하는 것이 중요한 경우에는 유효하다.

반면 “생물의 뇌는 최적화하지 않아도 이용할 수 있다”(도쿄대학의 다카하시 조교)라는 점에서 뇌에 가까운 AI는 복잡한 인간 사회에서 보다 널리 활용될 수 있을 것이라는 견해가 많다.

▶ 현 단계에서의 AI와 뇌의 비교

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