‘뇌처럼 배우는 AI’ 가능성 열렸다...인간 전두엽의 학습 비밀 규명
사람은 갑작스러운 변화가 닥쳐도 금세 계획을 새로 세우고 목표를 조정하는 안정성과 유연성을 동시에 갖추고 있다. 그러나 이세돌 기사와 대국을 펼친 알파고를 비롯해 로봇 분야에 널리 사용되는 모델 프리 AI는 이러한 두 능력을 함께 구현하지 못한다. 우리 대 연구팀은 그 이유가 전두엽의 독특한 정보 처리 방식에 있으며, 이 원리가 ‘뇌처럼 유연하고 안정적인 AI’를 만들 핵심 열쇠가 될 수 있음을 규명했다.
우리 대학은 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 함께 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고, 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다.
연구팀은 기존 강화학습 모델들이 목표가 바뀌는 상황에서는 안정성이 떨어지고, 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계가 있지만 인간은 두 요소를 동시에 달성한다는 점을 집중했다. 연구팀은 이 차이가 전두엽이 정보를 표현하는 방식 자체에서 비롯된다고 보았다.
뇌 기능 MRI(fMRI) 실험, 강화학습 모델, AI 분석 기법을 활용한 결과, 인간 전두엽은 ‘목표 정보’와 ‘불확실성 정보’를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 특별한 구조를 가지고 있음이 밝혀졌다. 이런 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고, 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지했다. 연구팀은 이를 통신 기술의 멀티플렉싱(multiplexing)처럼 서로 다른 정보를 한 번에 처리하는 특징을 갖는다는 점도 확인했다.
이렇게 인간의 전두엽은 목표가 바뀔 때마다 그 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유동성을 확보하는 ‘채널’이 있고, 동시에 또 다른 채널을 통해 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지한다.
흥미로운 점은 전두엽이 첫 번째 채널을 통해 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어서, 두 번째 채널을 활용하여 상황에 따라 어떤 학습 전략을 쓸지 스스로 고르는 역할까지 한다는 것이다.
연구팀은 전두엽이 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어, 상황에 따라 어떤 학습 전략을 사용할지 스스로 선택하는 ‘메타학습 능력’을 갖고 있다는 점을 보여줬다.
즉, 전두엽은 무엇을 배울지뿐 아니라 어떻게 배울지도 학습하는 구조를 가지고 있으며, 이것이 인간이 끊임없이 바뀌는 상황에서도 흔들리지 않는 이유다.
이 연구는 개인의 강화학습·메타학습 능력 분석, 맞춤형 교육 설계, 인지 능력 진단, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 뇌 기반 표현 구조를 활용하면 ‘뇌처럼 생각하는 AI’기술로서 AI가 인간의 의도와 가치를 더 잘 이해해 위험한 판단을 줄이고 사람과 더 안전하게 협력하는 기술로 이어질 수 있다.
연구 책임자인 이상완 교수는 “이번 연구는 변화하는 목표를 유연하게 따라가면서도 안정적으로 계획을 세우는 뇌의 작동 원리를 AI 관점에서 규명한 성과이며, 이러한 원리가 앞으로 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 안전하고 똑똑하게 학습하는 차세대 AI의 핵심 기반이 될 것”이라고 말했다.
이 연구는 성윤도 박사과정 학생이 1 저자, IBM AI 연구소 마티아 리고티(Mattia Rigotti) 박사가 2저자로 참여했으며, 이상완 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)‘ 11월 26일 자 게재됐다.
(논문명: Factorized embedding of goal and uncertainty in the lateral prefrontal cortex guides stably flexible learning) DOI: 10.1038/s41467-025-66677-w)
특히 이번 연구는 과학기술정보통신부 한계도전 R&D 프로젝트 사업 지원을 받아 수행됐다.
수리과학과 강문진 교수, 4월 이달의 과학기술인상 수상
과학기술정보통신부(과기정통부)와 한국연구재단은 이달의 과학기술인상 4월 수상자로 우리 대학 수리과학과 강문진 교수를 선정했다고 5일(수) 밝혔다.
강 교수는 압축성 오일러 방정식의 충격파에 관한 문제를 1차원 공간에서 최초로 해결한 공로를 인정받았다. 구체적으로는 1차원 공간 위에서 약한 리만충격파는 물리적 교란에 의해 난류와 같은 불안정한 상태로 변하지 않고 안정적 형태로 지속될 수 있음을 이론적으로 밝혔다.
이 연구성과는 압축성 오일러 방정식의 초깃값 문제의 체계적인 연구 토대를 마련했다는 평가를 받았으며, 2021년 4월 수학분야 국제학술비 인벤시오네 마테마티케(Inventiones Mathematicae)에 게재됐다.
강 교수는 “충격파 안전성 연구는 초음속으로 움직이는 물체 형태나 추진체 등을 제작하는 이론적 근거로 활용될 수 있다”며 "맥스웰 방정식, 자기유체역학 방정식뿐 아니라 교통량이나 혈액 흐름, 에너지 재생 등 현상을 모형화하는 현대수학 편미분 방정식 연구에도 적용될 수 있을 것이다”라고 수상 소감을 밝혔다.
이달의 과학기술인상은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 사람을 매월 1명 선정하며, 수상자는 과기정통부 장관상과 상금 1천만원을 받는다.
손훈 교수, 제14회 경암학술상 수상
〈 손훈 교수(왼쪽) 〉
우리 대학 건설및환경공학과 손훈 교수가 11월 2일 부산 서면 경암홀에서 열린 경암상 시상식에서 공학 부문 수상자로 선정됐다.
경암상은 태양그룹 송금조 회장이 내놓은 사재 1천억 원을 기반으로 세워진 경암교육문화재단에서 수여한다. 전공 분야에서 이룬 우수한 업적으로 사회의 공동선에 기여한 학자, 예술가들의 업적을 기리기 위해 주어진다.
올해로 14회째를 맞는 경암상은 인문사회, 자연과학, 생명과학, 공학 부문 등 4개 분야로 나눠져 있다. 이 중 손훈 교수는 공학 부문 수상자로 선정됐다.
손 교수는 교량, 빌딩 등 다양한 건축 구조물의 안전성 향상에 크게 기여하고 대형 구조물에서 발생하는 균열이나 손상을 초기부터 실시간, 자동으로 감지할 수 있는 최고 수준의 스마트 센서를 개발해 안전성 향상을 높인 공을 인정받았다.
손훈 교수는 “많이 부족한 자신을 믿고 항상 열심히 공부하고 연구하는 연구실 학생들에게 감사하다”라며 “경암상 수상자로서만 아니라 다른 상의 기부자 또는 시상자가 돼 다시 만날 수 있도록 계속 노력 정진하겠다”라고 말했다.
성풍현 교수, 美 원자력학회 석학회원 선정
〈 성 풍 현 교수 〉
우리 대학 원자력및양자공학과 성풍현 교수가 미국원자력학회(American Nuclear Society)의 석학회원(Fellow)으로 선정됐다.
미국원자력학회는 성 교수의 원자력 계측제어 및 인간공학 분야의 업적과 공헌을 인정해 지난 12일 미국 샌프란시스코에서 열린 연차대회에서 선정을 공표했다.
1954년 설립된 미국원자력학회는 매년 원자력공학 분야의 발전에 탁월하게 기여한 학자를 석학회원으로 선정한다.
성 교수의 원자력 계측제어 및 인간공학 분야 연구는 원전의 안전한 운전과 유사시 원전을 안전하게 유지시키기 위한 시스템, 운전원의 효과적인 대응력 강화 방안 개발 등에 기여했다.
이를 통해 원전의 안전성 향상에 크게 기여했고 세계적으로 업적을 인정받고 있다.
성 교수는 “우리나라가 원전 사업, 연구 등에서 세계적으로 자타가 인정하는 강국이 되어가고 있다”며 “감사하게도 이번에 석학회원으로 선정된 것도 이러한 우리나라 원자력 연구의 우수성을 인정하는 것이 배경이 된 것 같다”고 말했다.
성 교수는 한국원자력학회 회장, 국제학술지 Nuclear Engineering and Technology 편집장, 한국원자력안전위원회 위원을 역임했고 현재 한국원자력진흥위원회 위원으로 활동 중이다.