이성환 고대 교수 "새로운 신경망 AI 기술 고안···사람 뇌에 더 근접"

세계적 과학저널 '네이처 머신 인텔리전스' 12월 10일자 표지 게재

고려대 인공지능(AI) 학과 이성환 교수가 사람 뇌에 더 근접한 새로운 인공지능(AI) 기술을 고안, 세계적 과학저널 ‘네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)’ 12월 10일자 표지 논문에 게재됐다.

현재의 AI 신경망 연구는 사람 뇌 일부인 '뉴런'과 '시냅스' 연결을 수학적으로 모델링, 해결하지 못한 한계점이 있다. 사람 뇌는 뉴런과 시냅스가 긴 진화 및 학습 과정을 거친 결과이고, 이는 순수 수학이나 알고리즘을 통해 구조화된 패턴이 아닌 시행착오, 경험, 기억을 통한 추상적이고 복잡한 패턴에 기반하고 있기 때문이다. 이에 영감을 얻어 이 교수는 사람의 생물학적 뉴런과 시냅스를 더 잘 모방할 수 있는 새로운 AI 알고리즘을 제안했다. 앞서 이 교수는 세계 첫 컬링AI를 고안, 세계적으로 주목을 받은 바 있다.  

11일 고려대학교(총장 정진택)는 이성환 교수와 박사과정 지도 학생 폴 버텐스(Paul Bertens)의 연구 논문이 ‘네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)’에 2020년 12월 10일자 표지 논문으로 게재됐다고 밝혔다. (논문명:Network of evolvable neural units can learn synaptic learning rules and spiking dynamics)

이 논문은 생물학적인 '뉴런'과 '시냅스'의 작동원리를 모방, 여기에 진화 알고리즘을 적용해 '진화 가능한 신경망 단위 (Evolvable Neural Unit)'라는 새로운 신경망 기반 AI 연구를 제안했다. 이성환 고대 교수는 "뇌에서 영감을 받은 인공지능을 향한 새로운 길을 제시한 셈"이라고 밝혔다.

기존 신경망 기반 AI 모델은 다양한 분야에서 성공을 거두고 있지만 인간 뇌의 아주 일부분인 뉴런과 시냅스의 원리를 수학적으로 모델링한 수준으로, 스스로 학습하고 자가 진화하는 능력은 부족한 편이다.

이성환 고대 교수가 지디넷코리아가 후원한 한 행사에서 인공지능 기술을 설명하고 있다.

이 교수가 발표한 '진화 가능한 신경망 모델'은 실제 인간의 뇌에서 뉴런과 시냅스가 복잡하고 긴 진화의 과정을 통해 학습하는 과정을 모방해 만들었는데, 인간 뇌가 수학적 모델링 및 인위적으로 패턴을 기반으로 학습하지 않는 것처럼, 이 교수가 제안한 방법은 구현한 신경망 단위가 실제 진화 과정을 토대로 학습하는 새로운 인공지능 기술이다.

논문 교신 저자인 이 교수는 "인간의 뇌는 우리에게 친근하지만 그 내부는 여전히 풀리지 않는 많은 미스테리를 갖고 있는 미지의 영역"이라며 "이번 논문은 기존의 신경망보다 한 단계 더 가까이 인간의 뇌를 모방하고 그 내부에 진화와 강화 학습 등 실제 인간의 생물학적 메커니즘을 더 많이 내포한 새로운 인공지능 기술"이라고 설명했다.

이 교수는 “현재 빠른 속도로 발전하고 있는 기계학습 기반 인공지능 기술은 뇌 학습기전의 극히 일부만을 수학적으로 모델링한 것이며, 분명히 한계점이 존재한다"면서 "이번 연구는 앞으로 인공지능이 나아가야 할 새로운 기술이 될 수 있으며, 아직 많은 실험과 연구가 추가적으로 필요하지만 인공지능이 실제 인간의 복잡도를 갖는 수준으로 발전할 수 있는 시발점이 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 ‘인공지능대학원지원사업’과 ‘ICT융합산업원천기술개발사업‘ 지원을 받아 이뤄졌다.