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[IT뉴스]인간 전두엽 학습 비밀 규명…‘인간 뇌처럼 배우는 AI’ 가능성 제시
온카뱅크관리자
조회:
8
2025-12-14 13:47:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST, 뇌의 목표 변화와 불확실한 상황 처리 방식 규명<br>전두엽, 메타학습 능력 가져...뇌 작동원리 AI 관점서 밝혀</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="yjAlPqIkCI"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="68c35853f45e31a707df1f153eab7d18c4e3ae067200941a07193fbc5c274d2c" dmcf-pid="WAcSQBCEvO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이상완(왼쪽) KAIST 교수, 성도윤(오른쪽) KAIST 박사과정, 마티아 리고티(상단) IBM AI연구소 박사. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/14/dt/20251214134227187icpu.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="xKBMGOPKCC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/14/dt/20251214134227187icpu.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이상완(왼쪽) KAIST 교수, 성도윤(오른쪽) KAIST 박사과정, 마티아 리고티(상단) IBM AI연구소 박사. KAIST 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="accbc0f3695f124e5118ed3e4b346165862cfadcee0aae33f5008c0191aac45c" dmcf-pid="YckvxbhDvs" dmcf-ptype="general"><br> 국내 연구진이 인간 전두엽의 독특한 정보처리 방식을 밝혀내 인공지능(AI)이 상황 변화에 빠르게 적응하고, 목표를 유연하게 조정할 수 있는 이른바 ‘인간의 뇌처럼 유연하고 안정적인 AI’ 구현에 한 발 다가서게 됐다 .</p> <p contents-hash="21e80b682c9d4e76db48de7bbda5732d245779b758385dc5619860ada891426d" dmcf-pid="GkETMKlwSm" dmcf-ptype="general">KAIST는 이상완 뇌인지과학과 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 함께 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다.</p> <p contents-hash="8915e2ebe0b5330a105f2a48be3b9aa3b542f453a7c4ee4240f6800164aced9d" dmcf-pid="HEDyR9Srlr" dmcf-ptype="general">사람은 갑작스러운 변화가 닥쳐도 금세 계획을 새로 세우고 목표를 조정하는 안정성과 유연성을 동시에 갖추고 있다.</p> <p contents-hash="3f835ffe6cbe0a95110475f35c661a298686173b2af1fd0fcda487c2a1192c73" dmcf-pid="XSv3jR1yCw" dmcf-ptype="general">이세돌 기사와 바둑 대국을 펼친 알파고를 비롯해 로봇 분야에 널리 사용되는 모델 ‘프리 AI’는 이런 두 능력을 함께 구현하지 못한다.</p> <p contents-hash="fe4c4f452ec7aad1654f5d3bd3e684ec1c516373fc869429c8a97dc9e4fc8dcf" dmcf-pid="ZvT0AetWlD" dmcf-ptype="general">기존 강화학습 AI 모델들은 목표가 바뀌는 상황에서 안정성이 떨어지고, 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계를 지니고 있다. 연구팀은 인간과 다른 프리 AI의 차이가 전두엽의 정보 표현 방식에서 비롯된다고 봤다.</p> <p contents-hash="38dc202227c6f1a0d4c690a217bbb4594365c057a87a8b2ba716b193c8663803" dmcf-pid="5TypcdFYyE" dmcf-ptype="general">연구팀이 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 있음을 밝혀냈다.</p> <p contents-hash="de7609637097c7921fd54605c8e1078ae865bf219bab26e591b2c21adb2ecfe2" dmcf-pid="1yWUkJ3GTk" dmcf-ptype="general">이런 분리 저장 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지했다.</p> <p contents-hash="049de69422458ca71acf511f0a45327e22149163f3324a1d1d6dd2d45230bf03" dmcf-pid="tWYuEi0Hhc" dmcf-ptype="general">인간의 전두엽은 목표가 바뀔 때마다 그 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유동성을 확보하는 ‘채널’을 갖고 있으며, 동시에 또 다른 채널을 통해 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지한다는 게 연구팀의 설명이다.</p> <p contents-hash="167390774bc253a5b0c03a1567652276f14a5f2ad5e003d03d17063e4db5b998" dmcf-pid="FYG7DnpXWA" dmcf-ptype="general">흥미로운 점은 전두엽이 첫 번째 채널을 통해 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어 두 번째 채널을 활용해 상황에 따라 어떤 학습 전략을 쓸지 스스로 고르는 역할까지 한다는 것이다.</p> <p contents-hash="8e2077fff8aa1050c2b143e8255017a0cde20f214a0a48e726758bebe5e5f46b" dmcf-pid="3GHzwLUZvj" dmcf-ptype="general">연구팀은 전두엽이 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어 상황에 따라 어떤 학습 전략을 사용할지 스스로 선택하는 ‘메타학습 능력’을 갖고 있다는 점을 보여줬다.</p> <p contents-hash="deb101799232ac779faa33ff4225f8df456c1dd9a10c605d20798cd2f3e3a22c" dmcf-pid="0HXqrou5vN" dmcf-ptype="general">전두엽은 무엇을 배울지뿐 아니라 어떻게 배울지도 학습하는 구조를 가지고 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="df08701bc62532d842cf5f91f080c96936c7b105ce6f70699c7ef679dcad4a68" dmcf-pid="pXZBmg71Sa" dmcf-ptype="general">이상완 KAIST 교수는 “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”며 “이번 연구는 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 안전하고 똑똑하게 학습하는 차세대 AI의 핵심 기반이 될 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="062ee3e42970c687ab6344c2e105ea37798663993022df1a75ae6b0b217b3342" dmcf-pid="UZ5bsaztSg" dmcf-ptype="general">이 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 지난달 26일자에 실렸다.</p> <p contents-hash="a522d084c2e4e8920d08f43e5a86524d1f8aa3792e7225b205b61b17d1cb9830" dmcf-pid="u51KONqFlo" dmcf-ptype="general">이준기 기자 bongchu@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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