국내 연구진이 '인간의 뇌가 문제를 해결하는 과정'을 과학적으로 규명하는데 성공했다. 문제해결 능력 만큼은 인간을 뛰어넘지 못한다는 기존 '인공지능(AI)'의 성능을 큰 폭으로 높일 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.

KAIST 바이오및뇌공학 이상완 교수 연구팀은 신경과학과 AI를 융합해 인간의 문제해결 과정을 이론적·신경과학적으로 규명했다고 23일 밝혔다.

AI와 달리 인간은 불확실한 상황 앞에서 목표를 수정하고 다시 설계하곤 한다. 이 방법은 불확실성이 높고 복잡해 AI로는 구현할 수 없었다. 이번 연구 결과를 이용하면 인간 지능의 핵심요소를 AI 알고리즘으로 흉내낼 수 있을 것으로 보인다.

연구진은 해결 목표, 복잡도, 상황 변화의 불확실성이라는 세 가지 변수를 동시에 변화시켜가며 인간이 문제에 빠졌을 때와 유사한 상황을 설정했다. 이를 바탕으로 행동과 뇌 영상 데이터를 획득했다. 연구진은 ‘정밀 행동 프로파일링’이라는 분석 방법을 적용, 인간과 같은 원리로 문제를 해결하는 모델을 도출하는데 성공했다.

연구진은 가장 먼저 인간의 학습과 추론 과정을 모사하는 '메타 강화학습 모델'을 구현했다. 이 모델을 이용해 실험을 반복한 결과, 인간은 정보처리 과정에서 뇌 속 '전두엽'의 한 부위인 '복외측전전두피질'의 신경 운동을 통해 인간의 문제해결 능력을 설명할 수 있다는 사실을 알아냈다. 복외측전전두피질은 감정과 관련된 부분을 다루는 부위로 알려져있다.

KAIST 연구진은 이 연구결과를 활용해 인간 지능을 모사한 차세대 AI 모델을 개발할 계획이다. 아울러 구글 딥마인드, 메사추세츠공대(MIT), IBM AI 연구소, 영국 케임브리지대 등 해외 관련 연구 기관과 국제 공동연구를 통해 파급력을 높일 예정이다.

이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 12월 16일자 온라인판에 게재됐다.