무작위화 신경망 구조에서 자발적으로 발생하는 얼굴 선택성을 테스트하기 위한 계산적 모델 시뮬레이션(KAIST 제공)© 뉴스1

KAIST 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 학습을 전혀 거치지 않은 뇌 신경망에서 선천적인 인지 기능이 발생하는 원리를 규명했다.현재의 데이터 학습 기반 인공지능과 완전히 구별되는 생물학적 원리 기반의 인공지능 개발의 가능성이 기대된다.

30일 KAIST에 따르면 연구팀은 우선 아무런 학습을 거치지 않은 계층적 신경망의 초기 피드 포워드 연결 구조를 통해 얼굴 인지 기능이 자발적으로 형성될 수 있을 것이라 가정했다.

이를 확인하기 위해 수행한 심층신경망 시뮬레이션에서 얼굴 이미지를 비롯한 단순 사물의 인식 기능은 학습을 전혀 거치지 않은 초기 무작위화 신경망에서 자발적으로 발생할 수 있음을 밝혔다.

이같은 결과는 학습이 이뤄지기 전 신경망의 초기 구조가 갖춰진 시점에 이미 다양한 인지 기능이 발생할 수 있음을 보여준다. 뇌 과학의 오랜 화두인 지능 형성의 선천성 또는 후천성 논의와 관련해 자발적으로 발생하는 선천적 기능 발생에 대한 이해의 중요성을 강조한다.

이번 연구결과는 뇌신경과학 연구의 가장 근본적인 질문 중 하나인 선천적인 인지 기능의 발생을 설명할 수 있는 최초의 이론을 제시했다는 평가를 받고 있다.

생물학적 지능의 발생과 진화의 원리를 이해하는데 결정적인 단서를 제공할 것으로 기대된다.

백세범 교수는 “데이터 학습 기반 인공지능 구현의 방법과 완전히 다른 관점의 생물학적 지능 구현 원리를 정립해 현재의 인공지능 개발의 상식과 완전히 다른 시각을 제공할 수 있을 것으로 기대된다”고 언급했다.

한편 이번 연구성과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 16일자에 게재됐다.


km5030@news1.kr