인간을 닮아 영리해진 AI, ‘선택과 집중’도 가능해진다

이창준 IBS 인지 및 사회성 연구단장
사람의 뇌 작동 방식 모사한 AI 개발
핵심 정보만 선별해 연산 효율 높여

국내 연구진이 뇌가 작동하는 방식을 모사해 연산 효율이 높은 AI를 개발했다. 사진은 구글 이미지FX로 생성한 그림

인공지능(AI)이 점차 인간의 뇌를 닮아가고 더욱 영리해지고 있다. 모든 데이터와 경우의 수를 분석하던 것에서 나아가 앞으로는 중요한 정보만 따로 추리는 ‘선택과 집중’이 가능해졌다.

이창준 기초과학연구원(IBS) 인지 및 사회성 연구단장은 뇌가 시각 정보를 처리하는 방식을 응용해 AI의 이미지 인식 능력을 향상시키는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.

인간은 복잡한 환경에서도 한눈에 중요한 정보를 선별하는 반면, AI는 모든 데이터를 일일이 분석하는 방법을 취한다. 사진을 잘게 쪼개 하나씩 분석하기 때문에 넓은 맥락을 파악하기는 어렵다. 막대한 연산 자원을 들이기 때문에 비효율에 대한 지적이 나오기도 했다.

인간이 빠르게 정보를 파악할 수 있는 건 선택과 집중 덕분이다. 인간의 시각 피질은 모든 정보를 똑같이 처리하지 않고, 눈에 띄는 특징에 집중해 선택적으로 반응한다. 이 과정에서 정보는 압축되고 추상화되어 연산 자원을 훨씬 효율적으로 사용할 수 있다.

연구진은 이런 방식을 AI 모델에 적용해 성능을 크게 높였다. 생쥐의 뇌가 정보를 드문드문 처리한다는 점에 착안해서 연구진은 수학적 모델을 설계해 AI에 도입했다. 뇌는 정보를 정규분포 그래프처럼 둥글게 처리하는데, 기존 AI는 픽셀마다 칼 같이 잘라서 분석한다.

‘Lp-컨볼루션’이라고 불리는 이 기술은 이미지마다 자동으로 필터를 생성한다. 이 필터는 이미지에서 중요한 부분과 덜 중요한 부분의 가중치를 조절해 핵심 정보만 추려내는 역할을 한다. AI는 필터를 거친 시각 데이터만 계산하면 되기 때문에 연산 효율이 훨씬 높아진다.

이 기술의 성능을 평가한 결과, 기존 AI 모델보다 이미지를 정확하게 분류하는 것으로 나타났다. 한 번에 더 많은 이미지를 처리해도 성능 저하 없이 안정적으로 작동했고, 오히려 정확도가 높아졌다.

이 단장은 “이번 기술이 AI 성능 향상을 넘어 뇌가 정보를 어떻게 처리하는지를 이해하는 데에도 크게 기여할 수 있다”며 “AI와 뇌과학이 함께 발전하는 새로운 융합 모델의 좋은 사례가 될 것”이라고 말했다.

이창준 기초과학연구원 인지 및 사회성 연구단장. [사진=IBS]

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