AI와 인간 뇌의 유사성이 다시 한 번 확인됐다. 구글 딥마인드 팀은 런던대학 연구진과의 공동연구를 통해 방향탐색 과정에서 인공지능(AI)과 인간 뇌의 그리드셀이 유사하게 작동한다는 사실을 밝혀냈다.
신경 네트워크
딥마인드 팀은 거리 추적과 위치 추적을 결합한 경로 통합이라는 방법을 사용해 가상 환경을 탐색하도록 가상 네트워크를 프로그래밍했다. 훈련을 마친 신경 네트워크는 뇌에서 발견되는 그리드셀과 유사한 6각형 패턴으로 그리드 단위를 생성했다. 이 패턴은 쥐가 돌아다닐 때 뇌에서 나타나는 패턴과 유사하다.
연구진이 놀란 이유는 신경 회로망이 이런 패턴을 만들도록 훈련받지 않았기 때문이다. 연구진은 실험을 100차례 반복했는데, 모든 경우에 그리드셀이 나타났다.
딥마인드 연구진은 신경 네트워크를 사용해 익숙하지 않은 환경을 만들고 두 지점(예 : A에서 B)으로 직접 경로를 형성하는 프로그램을 작성했다. 이 프로그램을 생성하기 위해 그리드셀 가능 신경 네트워크를 가상 환경을 가로지르는 큰 시스템에 통합했다. 연구진은 속도 정보와 가상 환경 이미지를 제공했다.
연구진이 구축한 시스템은 심층강화학습(deep reinforcement learning)이라는 AI 기법으로 설치류가 간단한 미로를 통과하는 움직임을 시뮬레이션한 컴퓨터 네트워크였다.
익숙하지 않은 영역에서 시스템을 해제하자, 프로그램은 경로를 조정하고 지름길을 찾았으며 벡터 기반 탐색이라고 알려진 기술로 시스템을 구현했다. 하지만 더 큰 시스템에서 신경 네트워크를 제거하자 낮선 영역에서 길을 찾는 작업이 제대로 진행되지 않았다.
연구진은 신경 네트워크의 활동 패턴이 포유 동물이 보이는 신경 활동 패턴과 매우 유사하다고 전했다.
런던대학 신경 과학자인 카스웰 배리는 이 시스템이 프로 게이머의 능력을 능가하는 초인적인 수준으로 유연하게 길을 찾았다고 말했다. 존스홉킨스대학의 신경 과학자인 프란체스코 사벨리와 제임스 니어림은 그리드셀 모양 패턴이 나타난 것은 딥러닝의 훌륭한 예를 보여주는 것이라고 전했다.
딥마인드 연구원 다르샨 쿠마란은 뇌의 그리드셀이 GPS와 같은 위치 파악 신호를 전송할 뿐만 아니라 경로 계획에도 관여한다는 증거가 있다고 말했다. 즉 신경 네트워크가 동물과 비슷하게 작동한다면 직접 노선을 설정하거나 지름길을 만들어낼 수 있다.
퀸즐랜드대학의 컴퓨터 신경 과학자 제프리 굿힐은 이번 연구 결과가 신경 과학이나 뇌 연구가 AI의 이점을 누릴 수 있다는 주장을 뒷받침한다고 말했다. 신경 네트워크가 생물의 두뇌와 비슷한 특징을 보인다는 사실은 이미 밝혀진 바 있다. 예를 들어 훈련된 신경망이 이미지를 처리할 때 생물의 뇌와 비슷한 과정을 보였다. 그런데 이번 연구 결과는 그리드셀이 두드러지게 드러난 최초의 사례다. 과학자들은 신경 과학과 AI의 통합이 머지 않았다는 사실에 흥분을 감추지 못했다.
그리드셀
그리드셀이란 마치 나침반과 같다. 이것은 포유류가 다른 뇌 세포를 탐색할 때 자신의 자세와 방향, 위치를 유지하도록 도와주는 뇌 세포다. 예를 들어 포유류가 어떤 장소를 차지하면 머리의 방향 세포가 활성화돼 머리가 특정 방향을 향하도록 한다. 경로 통합은 예를 들어 사람이 어두운 밤에 앞을 보지 않고도 익숙한 화장실을 찾아갈 수 있오록 하는 능력이다.
2005년에 그리드셀을 발견한 신경 과학자 중 한 명인 에드워드 모저는 신경 네트워크가 생물학의 그리드 패턴을 보인 것이 놀랍다고 말했다. 모저는 지난 2014년 노벨 의학상을 수상한 바 있다.
딥마인드 연구진은 소리를 이해하고 사지를 제어하는 ??것과 관련된 뇌의 다른 부분을 연구하기 위해 실험 신경망을 사용하고 있다. 딥마인드의 연구원인 안드레아 바니노는 이것이 전통적인 신경 과학 분야에서는 매우 어려운 주제였으나 실험 신경 네트워크가 다른 뇌 기능을 수행하는 데 사용될 수 있다면 인간의 뇌를 이해하는 데 큰 발전이 있을 것이라고 말했다. 한편 구글의 딥마인드 팀은 바둑, 장기, 체스 등의 게임에서 전문 선수를 이기는 신경 네트워크를 개발해 명성을 얻었다.
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