인간 전두엽 학습 비밀 규명…‘인간 뇌처럼 배우는 AI’ 가능성 제시

KAIST, 뇌의 목표 변화와 불확실한 상황 처리 방식 규명 전두엽, 메타학습 능력 가져...뇌 작동원리 AI 관점서 밝혀 국내 연구진이 인간 전두엽의 독특한 정보처리 방식을 밝혀내 인공지능(AI)이 상황 변화에 빠르게 적응하고, 목표를 유연하게 조정할 수 있는 이른바 '인간의 뇌처럼 유연하고 안정적인 AI' 구현에 한 발 다가서게 됐다 . KAIST는 이상완 뇌인지과학과 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 함께 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다. 사람은 갑작스러운 변화가 닥쳐도 금세 계획을 새로 세우고 목표를 조정하는 안정성과 유연성을 동시에 갖추고 있다. 이세돌 기사와 바둑 대국을 펼친 알파고를 비롯해 로봇 분야에 널리 사용되는 모델 '프리 AI'는 이런 두 능력을 함께 구현하지 못한다. 기존 강화학습 AI 모델들은 목표가 바뀌는 상황에서 안정성이 떨어지고, 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계를 지니고 있다. 연구팀은 인간과 다른 프리 AI의 차이가 전두엽의 정보 표현 방식에서 비롯된다고 봤다. 연구팀이 뇌 기능 MRI(fMRI) 실험, 강화학습 모델, AI 분석 기법을 활용한 결과, 인간 전두엽은 '목표 정보'와 '불확실성 정보'를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 특별한 구조를 가지고 있음을 밝혀냈다. 이런 분리 저장 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지했다. 인간의 전두엽은 목표가 바뀔 때마다 그 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유동성을 확보하는 '채널'을 갖고 있으며, 동시에 또 다른 채널을 통해 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지한다는 게 연구팀의 설명이다. 흥미로운 점은 전두엽이 첫 번째 채널을 통해 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어 두 번째 채널을 활용해 상황에 따라 어떤 학습 전략을 쓸지 스스로 고르는 역할까지 한다는 것이다. 연구팀은 전두엽이 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어 상황에 따라 어떤 학습 전략을 사용할지 스스로 선택하는 '메타학습 능력'을 갖고 있다는 점을 보여줬다. 전두엽은 무엇을 배울지뿐 아니라 어떻게 배울지도 학습하는 구조를 가지고 있다는 것이다. 이 교수는 "뇌 기반 표현 구조를 활용하면 '뇌처럼 생각하는 AI'기술로서 AI가 인간의 의도와 가치를 더 잘 이해해 위험한 판단을 줄이고 사람과 더 안전하게 협력하는 기술로 이어질 수 있다"며 "이번 연구는 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 안전하고 똑똑하게 학습하는 차세대 AI의 핵심 기반이 될 것"이라고 말했다. 이 연구결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스' 지난달 26일자에 실렸다. 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr