< 신경과학 인공지능 융합연구센터장 이상완 교수 >
우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수(신경과학 인공지능 융합연구센터장) 연구팀이 뇌 기반 인공지능 기술을 이용해 인공지능의 난제 중 하나인 과적합-과소적합 상충 문제를 해결하는 원리를 풀어내는 데 성공했다고 5일 밝혔다.
이상완 교수와 김동재 박사(現 뉴욕대학교 박사후 연구원)가 주도하고 우리 대학 정재승 교수가 참여한 이번 연구는 `강화학습 중 편향-분산 상충 문제에 대한 전두엽의 해법'이라는 제목으로 국제 학술지 셀(Cell)의 오픈 액세스 저널인 `셀 리포트(Cell Reports)'에 지난해 12월 28일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Prefrontal solution to the bias-variance tradeoff during reinforcement learning)
최근 인공지능 모델들은 다양한 실제 문제들에 대해 최적의 해법을 제시하지만, 상황 변화에 유동적으로 대응하는 부분에 있어서는 여전히 어려움을 겪고 있다. 기계학습에서는 이를 과소적합-과적합의 위험성 (underfitting-overfitting risk) 또는 편향-분산 상충 문제(bias-variance tradeoff)라 하며 오랫동안 연구됐지만, 실제 세계와 같이 상충 조건이 계속 변하는 상황에서의 명확한 해법은 아직 제안된 바가 없다.
반면 인간은 현재 주어진 문제에 집중하면서도(과소적합 문제 해결), 당면 문제에 과하게 집착하지 않고(과적합 문제 해결) 변하는 상황에 맞게 유동적으로 대처한다. 연구팀은 뇌 데이터, 확률과정 추론 모형, 강화학습 알고리즘을 이용해 인간의 뇌가 이 문제를 어떻게 해결하는지에 대한 이론적 틀을 마련하고 이로부터 유동적인 메타 강화학습 모델을 도출해냈다.
놀랍게도 인간의 뇌는 중뇌 도파민 회로와 전두엽에서 처리되는 `예측 오차'의 하한선(prediction error lower bound)이라는 단 한 가지 정보를 이용해 이 문제를 해결한다. 우리의 전두엽, 특히 복외측전전두피질은 현재 내가 사용하고 있는 문제 해결 방식으로 주어진 문제를 얼마나 잘 풀 수 있을지에 대한 기대치의 한계를 추정하고(예: `이렇게 풀면 90점까지는 받을 수 있어'), 변화하는 상황에 맞춰 최적인 문제 해결전략을 유동적으로 선택하는 과정 (예: `이렇게 풀면 기껏해야 70점이니 다르게 풀어보자')을 통해 과소적합-과적합의 위험을 최소화하게 된다.
이상완 교수 연구팀은 2014년 해당 전두엽 영역이 환경의 불확실성을 바탕으로 강화학습전략을 유동적으로 조절하는 데 관여한다는 사실을 처음 발견했고(`뉴런(Neuron)' 학술지에 발표), 2015년에는 인과관계 추론 과정에도 관여한다는 사실을 발견했다(`PLOS Biology' 학술지에 발표). 이어 2019년에는 해당 뇌 영역이 문제의 복잡도까지 고려할 수 있다는 사실을 발견했다(`네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 학술지에 발표).
이러한 일련의 연구 결과들은 자신의 학습 및 추론 능력을 스스로 평가하는 인간의 메타 인지 능력을 보여주는 증거로, 이 능력을 바탕으로 인공지능이 풀기 어려워하는 현실 세계의 다양한 상충적 상황들을 풀어낼 수 있다는 `전두엽 메타 학습 이론'을 정립한 바 있다(`사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 학술지에 발표). 이번 연구는 이 이론에 기반해 인공지능의 오랜 난제 중 하나인 과소적합-과적합 상충 문제를 실제로 풀어낸 최초의 사례로 평가된다.
< 그림 1. 인간의 유동적 문제해결 방식을 모사하는 메타 강화학습 모델 그림 >
연구를 통해 개발된 메타 강화학습 모델을 이용하면 간단한 게임을 통해 인간의 유동적 문제 해결 능력을 간접적으로 측정할 수 있다. 더 나아가 스마트 교육이나 중독과 관련된 인지 행동치료에 적용할 경우 상황 변화에 유동적으로 대처하는 인간의 문제 해결 능력 자체를 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 차세대 인공지능, 스마트 교육, 인지 행동치료 등 다양한 분야에 파급력이 큰 원천 기술로 최근 국내 및 해외 특허 출원이 완료된 상태다.
연구를 주도한 제1 저자 김동재 박사는 "인간 지능의 특장점에 대한 이해가 얼마나 중요한지 보여주는 연구 중 하나ˮ라고 말했다. 연구 책임자인 이상완 교수는 "인공지능이 우리보다 잘 푸는 문제가 많지만, 반대로 인공지능으로 풀기 어려운 문제들이 우리에게는 정말 쉽게 느껴지는 경우들이 많다. 인간의 다양한 고위 수준 능력을 인공지능 이론 관점에서 형식화하는 연구를 통해 인간 지능의 비밀을 하나씩 풀어나갈 수 있을 것으로 기대된다ˮ라며 "이러한 뇌 기반 인공지능 연구는 인간의 지능을 공학적으로 탐구하는 과정으로 볼 수 있으며, 인간과 인공지능이 서로 도우며 함께 성장해 나갈 수 있는 명확한 기준점을 마련할 수 있을 것ˮ이라고 말했다. 이상완 교수는 뇌 기반 인공지능 연구의 독창성과 도전성을 인정받아 구글 교수 연구상과 IBM 학술상을 받은 바 있다.
연구팀은 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 설립한 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터에서 기반 기술을 활용해 인간 지능을 모사한 차세대 인공지능 모델을 개발하고, 아울러 딥마인드, IBM 인공지능 연구소, MIT, 옥스퍼드 대학 등 국제 공동연구 협약 기관과 공동연구를 통해 기술의 파급력을 높여나갈 계획이라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터, 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
우리 대학이 다음 달 4일부터 한국 근현대 미술의 거장 故 오승우 화백의 기증작품 특별전을 대전 본원에 위치한 기초과학연구원(IBS) KAIST 캠퍼스에서 개최한다. 오승우 화백은 생명과학과 오병하 교수의 부친으로 우리 대학은 올해 8월 고인의 작품 21점을 기증받았다. 유족들은 "작품 기증을 희망하는 전시관이 많았지만, KAIST 구성원의 품에서 선친의 작품세계가 널리 알려지길 바라는 마음으로 기부를 결정했다"라고 전했다. 오승우 화백은 '전통의 근원에 대한 탐구', '자연의 아름다움과 이상향의 추구'를 평생의 화두로 삼아 시기별로 불상, 산, 꽃, 동양 건축물 등을 소재로 작품 활동을 이어왔다. 한 주제에 집중하면서 그것을 에워싼 문화적 배경과 내밀한 정서를 집요하게 파악하는 작업 방식을 고수하며, 1980년대 '한국의 100대 산'을 비롯해 1990년대 '동양의 원형', 2000년대 '십장생도' 등의 연작을 선보였다. 이번 특별전에는 1969년 작 '요정', 199
2023-11-30우리 대학 제조AI빅데이터센터(센터장 김일중)가 ʻ제조데이터 촉진자 동문 네트워킹 데이 및 표준화 포럼(이하, 네트워킹 데이)ʼ를 29일 개최했다. 네트워킹 데이는 제조AI빅데이터센터가 작년부터 운영하고 있는 ‘제조데이터 촉진자 양성사업’의 교육 수료생 170명을 대상으로 진행되었다. 제조데이터 촉진자 양성사업은 제조AI 빅데이터교육에 제조 도메인 지식과 창의적 문제해결 능력을 접목하여 미래 제조혁신을 이끌어갈 인재인 제조데이터 촉진자를 양성하기 위한 교육사업이다. 교육은 중소·중견 제조기업 및 솔루션 공급기업의 재직자를 교육대상으로 한다. 교육과정은 제조AI 이론 교육 및 현장실습으로 구성되어 있으며, 제조AI가 적용된 우수현장을 견학할 수 있는 기회도 제공하고 있다. 제조AI빅데이터센터는 해당 사업으로 220여명의 제조데이터 촉진자를 양성할 예정이다. 이미 2022년 한 해 동안 101명, 2023년 상반기동안 70명의 교육 수료생을
2023-11-30‘노란 포도'나 `보라색 바나나'와 같이 본 적 없는 시각 개념을 이해하고 상상하는 인공지능 능력 구현이 가능해졌다. 우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 구글 딥마인드 및 미국 럿거스 대학교와의 국제 공동 연구를 통해 시각적 지식을 체계적으로 조합해 새로운 개념을 이해하는 인공지능 새로운 모델과 프로그램을 수행하는 벤치마크를 개발했다고 30일 밝혔다. 인간은 `보라색 포도'와 `노란 바나나' 같은 개념을 학습하고, 이를 분리한 뒤 재조합해 `노란 포도'나 `보라색 바나나'와 같이 본 적 없는 개념을 상상하는 능력이 있다. 이런 능력은 체계적 일반화 혹은 조합적 일반화라고 불리며, 범용 인공지능을 구현하는 데 있어 핵심적인 요소로 여겨진다. 체계적 일반화 문제는 1988년 미국의 저명한 인지과학자 제리 포더(Jerry Fodor)와 제논 필리쉰(Zenon Pylyshyn)이 인공신경망이 이 문제를 해결할 수 없다고 주장한 이후, 35년 동안 인공지능 딥러
2023-11-30우리 대학이 28일 오후 대전 본원 정보전자공학동에서 '인공지능반도체대학원 개원식'을 열었다. 인공지능반도체대학원(책임교수 유회준)은 지난 5월 과학기술정보통신부의 인공지능반도체 분야 석·박사 고급인재 양성사업에 선정돼 설립됐다. 과기부로부터 연 30억 원, 대전광역시에서 연 9억 원을 지원 받는다. 올 가을학기부터 학사 운영을 시작해 12명의 석·박사 과정 학생이 재학 중이며, 향후 5년간 150명의 인재를 배출할 계획이다. 이날 열린 개원식에는 이광형 총장, 이장우 대전광역시장, 더불어민주당 조승래 의원(대전 유성구 갑), 강도현 과기정통부 정책실장, 전성배 정보통신기획평가원장, 방승찬 ETRI 원장과 산학 협력기업 관계자 등이 함께 참석해 현판 제막식을 진행했다. 유회준 책임교수는 "KAIST는 반도체 공정과 설계 등 전 분야에 걸쳐 세계적인 경쟁력을 갖춘 교육과 연구 여건이 완비되었다"라고 전했다.2008년부터 인공지능반도체 기술 개
2023-11-28우리 대학이 28일 오전 학술문화관(E9)에서 '2023 KAIST 큐데이(Q-Day)'를 개최했다.올해 처음 시행되는 '큐데이'는 우리 대학의 신문화전략 'QAIST'에 적극적으로 동참한 구성원을 격려해 창의 정신 및 질문하는 캠퍼스 문화를 확산하기 위해 마련됐다. Q(창의교육), A(연구), I(국제화), S(기술사업화), T(신뢰와 소통) 등 5개 분야에서 우수한 성과를 낸 41개 팀 총 84명이 특별 포상을 받고 그중 7개 팀이 특별 강연한다. 바이오및뇌공학과 장무석 교수는 창의교육 분야 포상자로 선정돼 '질문하는 뇌'를 주제로 연단에 오른다. 장 교수는 "질문을 잘하는 학생들은 학습내용에 대한 몰입도가 높은 학생들"이라고 강조하며, "질문을 품고, 함께 나눠서 '상상의 경계'를 허물자"라는 내용을 전달할 예정이다. 특히, 교수가 전문지식을 일방적으로 전달하기보다는 학생들이 주체적으로 질문하고 답을 찾아가는 과정에서 스스로 사고하는 힘을 기르는 것은 물론, 질문
2023-11-28