최근 인공지능(AI) 기술이 인식·생성·제어·대화 같은 실제 문제를 빠르게 해결해 나감에 따라 인간의 역할과 일자리 생태계가 변화하고 있다. 인공지능의 발전 속도를 본다면 가까운 미래에는 인공지능이 인간보다 똑똑해질 수도 있다. 이와 반대로 인공지능을 이용해 인간의 사고력 자체를 향상시킬 수는 없을까. 이 같은 질문의 실마리를 KAIST 연구팀이 밝혀냈다.

KAIST는 이상완(사진) 뇌인지과학과 교수 연구팀이 인간의 빠른 추론 능력을 유도해 인과관계의 학습 효율을 향상할 수 있는 뇌 기반 인공지능 기술 개발에 성공했다고 31일 밝혔다.

우리는 일상생활에서 다양한 사건을 경험하며 세상의 다양한 요소에 대한 인과관계를 학습해 나가고, 공부할 때는 지식 조각을 조합하며 통합적인 지식을 습득한다. 이러한 과정은 점진적으로 추론하는 베이시안 모델이나, 특정한 상황에서 한 번의 경험으로부터 빠르게 결론을 도출하는 고속 추론 또는 원샷 추론이 있다.

연구팀은 이전 연구에서 인간의 원샷 추론 과정을 모델링하고 전두엽과 해마가 이러한 과정에 관여하고 있음을 규명한 바 있다. 이번 연구에서는 해딩 모델에 인간의 원샷 추론 과정을 특정한 상태로 유도하기 위해 알파고에 사용된 바 있는 심층 강화학습 기술을 접목했다. 이는 강화학습 알고리즘이 인간의 원샷 추론 과정을 수없이 시뮬레이션하면서 전두엽과 해마가 가장 효율적으로 학습할 수 있는 최적의 조건을 탐색하는 과정으로 볼 수 있다.

연구팀에 따르면 126명의 인간 피험자를 대상으로 한 인과관계 학습·추론 실험 결과 제안 기술을 사용해 학습했을 때 단순 반복 학습 대비 최대 약 40%까지 학습 효율이 향상됐다. 더 나아가 오랜 시간에 걸쳐 신중하게 학습하거나 몇 가지 단서만을 조합해 빠르게 결론을 도출하는 것 같은 개인별 학습 성향을 고려한 맞춤형 설계가 가능했다.

이 기술은 스마트 교육, 게임 콘텐츠 개발, 추론 능력 측정, 인지훈련 등 인간의 추론 학습과 관련된 모든 분야에 적용될 수 있다. 기존 기술은 단편적인 기억회상, 특정 인지기능, 정답률 증가와 같은 행동적 측면에 집중해 왔다면, 이번 기술은 인공지능을 이용해 과거의 경험을 일반화시키는 인간의 사고체계 자체를 높이는 가능성을 확인한 최초의 사례로 평가된다.

이 교수는 “이번 기술의 잠재력은 인공지능의 방대한 지식을 인간이 빠르게 흡수할 수 있는 형태로 변환할 수 있다는 데 있다”고 말했다. 이어 “챗GPT, GPT-4 같은 언어 인공지능에서 추출되는 다양한 정보를 인간이 빠르게 추론 학습할 수 있게 변환하거나, 게임이나 가상현실의 콘텐츠를 인간의 추론 과정에 맞게 최적화해 몰입도를 높일 수 있다. 반대로 몰입도를 적절한 수준에서 제어할 경우 중독을 완화하는 효과를 기대할 수 있다”고 설명했다.

연구팀은 이러한 뇌 기반 인공지능 원천기술의 파급력을 높이기 위해 2019년 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터를 설립하고, 구글 딥마인드, 마이크로소프트 연구소, IBM 연구소, 옥스퍼드 대학 등 다양한 해외 연구팀들과 함께 국제공동연구를 수행해 오고 있다.

이번 연구결과는 30일 국제학술지 ‘셀 리포트’ 온라인판에 게재됐다.

구본혁 기자