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인공지능으로 인간 추론 능력 극대화시키다
최근 인공지능 기술이 인식, 생성, 제어, 대화와 같은 실제 문제를 빠르게 해결해 나감에 따라 인간의 역할과 일자리 생태계가 변화하고 있다. 인공지능의 발전 속도를 본다면 가까운 미래에는 인공지능이 인간보다 똑똑해질 수도 있다. 이와 반대로 인공지능을 이용해 인간의 사고력 자체를 향상시킬 순 없을까?
우리 대학 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장) 연구팀이 인간의 빠른 추론 능력을 유도해 인과관계의 학습 효율을 향상할 수 있는 뇌 기반 인공지능 기술 개발에 성공했다고 31일 밝혔다.
우리는 일상생활에서 다양한 사건을 경험하며 세상의 다양한 요소에 대한 인과관계를 학습해 나가고, 공부할 때는 지식 조각들을 조합하며 통합적인 지식을 습득한다. 이러한 과정은 점진적으로 추론하는 베이시안 모델 또는 특정한 상황에서 한 번의 경험으로부터 빠르게 결론을 도출하는 고속추론 또는 원샷 추론이 있다.
연구팀은 이전 연구에서 인간의 원샷 추론 과정을 모델링하고 전두엽과 해마가 이러한 과정에 관여하고 있음을 규명한 바 있다. 이번 연구에서 이 모델에 인간의 원샷 추론 과정을 특정한 상태로 유도하기 위해 알파고에 사용된 바 있는 심층 강화학습 기술을 접목했다. 이는 강화학습 알고리즘이 인간의 원샷 추론 과정을 수없이 시뮬레이션하면서 전두엽과 해마가 가장 효율적으로 학습할 수 있는 최적의 조건을 탐색하는 과정으로 볼 수 있다.
연구팀은 126명의 인간 피험자를 대상으로 한 인과관계 학습 및 추론 실험에서 제안 기술을 사용해 학습했을 때 단순 반복 학습 대비 최대 약 40%까지 학습 효율이 향상됨을 보였다. 더 나아가 오랜 시간에 걸쳐 신중하게 학습하거나 몇 가지 단서만을 조합해 빠르게 결론을 도출하는 것 같은 개인별 학습 성향을 고려한 맞춤형 설계가 가능함을 보였다.
인간의 사고체계에 대한 뇌과학적인 이해를 바탕으로 원샷 추론과 같은 인간의 잠재적 능력을 극대화하는 이 기술은 차세대 인공지능의 중요한 도전과제 중 하나이며, 뇌 기반 인공지능 기술은 인간과 유사한 사고체계를 바탕으로 가치판단을 할 수 있으므로 장기적으로 인간과 인공지능이 협업하는 분야에서 인공지능의 신뢰성 및 윤리성을 높이는 데도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
개발 기술은 스마트 교육, 게임 콘텐츠 개발, 추론 능력 측정, 인지훈련 등 인간의 추론 학습과 관련된 모든 분야에 적용될 수 있다. 기존 기술은 단편적인 기억회상, 특정 인지기능, 정답률 증가와 같은 행동적 측면에 집중해 왔다면, 이번 기술은 인공지능을 이용해 과거의 경험을 일반화시키는 인간의 사고체계 자체를 높이는 가능성을 확인한 최초의 사례로 평가된다.
KAIST에서 연구를 주도한 제1 저자 이지항 교수(현 상명대 서울캠퍼스 조교수)는 "이번 연구를 통해 인간의 인지기능을 인공지능에 이식하여 뇌 기반 인공지능을 실현하는 사례를 보였고, 이를 통해 인간의 고위 수준 인지를 적절한 방향으로 유도할 수 있는 새로운 인간-인공지능 상호작용 패러다임을 제시했다ˮ라고 강조하며, 추후 "인간중심 인공지능 연구 개발뿐만 아니라 바이오메디컬 분야, 특히 정신 건강과 관련된 디지털 치료 분야에 적용했을 때 큰 파급력을 보일 것ˮ이라고 말했다.
연구 책임자인 이상완 교수는 "이번 기술의 잠재력은 인공지능의 방대한 지식을 인간이 빠르게 흡수할 수 있는 형태로 변환할 수 있다는 데 있다ˮ며, "챗 GPT, GPT-4와 같은 언어 인공지능에서 추출되는 다양한 정보를 인간이 빠르게 추론 학습할 수 있게 변환하거나, 게임이나 가상현실의 콘텐츠를 인간의 추론 과정에 맞게 최적화해 몰입도를 높일 수 있고, 반대로 몰입도를 적절한 수준에서 제어할 경우 중독을 완화하는 효과를 기대할 수 있다ˮ라고 말했다.
관련 기술은 국내 및 해외에 특허 출원된 상태이며, KAIST 기술설명회(테크페어)에 소개된 바 있다. 이상완 교수 연구팀은 이러한 뇌 기반 인공지능 원천기술의 파급력을 높이기 위해 2019년 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터를 설립하고, 구글 딥마인드, 마이크로소프트 연구소, IBM 연구소, 옥스퍼드 대학 등 다양한 해외 연구팀들과 함께 국제공동연구를 수행해 오고 있다.
이번 연구는 `시뮬레이션 기반 실험 디자인을 이용한 인간의 인과관계 추론과정 제어'라는 제목으로 국제 학술지 셀(Cell)의 오픈 액세스 저널인 `셀 리포트(Cell Reports)'에 1월 호 온라인판에 1월 30일 자 게재됐다. (논문명: Controlling human causal inference through in-silico task design)
한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터, 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 SW스타랩 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.01.31 조회수 3717 -
인과관계 추정 정확도 높인 새로운 방법론 개발
우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀이 수학 모델을 기반으로 시계열 데이터의 인과관계를 추정하는 새로운 방법론을 개발했다. 복잡한 계산 과정을 없애 기존보다 빠른 속도로 추론이 가능하면서도, 정확도는 획기적으로 높였다.
매 순간 다양한 데이터가 기록되고 있다. 그중 시간의 흐름을 기준으로 기록된 ‘시계열 데이터’는 일기 예보와 경제 분야뿐만 아니라 의학 분야에서도 가치 있게 쓰인다. 입원 환자의 심전도 측정을 통해 심장 발작의 직접적인 요인을 찾는 것과 같이 인과관계를 추정하는 것이 대표적이다. 최근에는 스마트 워치 등 웨어러블 기기를 통해 일상에서 건강 데이터를 쉽게 수집할 수 있게 되면서, 의학 분야에서 시계열 데이터 분석의 중요성이 더 커지고 있다.
시계열 데이터에서 인과관계를 추정하는 대표적인 방법으로는 2003년 노벨 경제학상을 수상한 클라이브 그레인저 미국 샌디에이고캘리포니아대(UC샌디에이고) 교수가 제시한 ‘그레인저 인과관계 검정(Granger causality test)’이 있다. 이는 미래 경제지표 예측, 질병 요인분석, 지구온난화의 원인 등 수많은 분야에 걸쳐 응용됐다. 그레인저 인과관계 검정을 개선한 정보 이론 기반의 다양한 인과관계 추정 방법이 개발됐지만, 일련의 방법들은 시계열 데이터가 비슷한 주기로 변화하는 동시성을 가지기만 하면, 인과관계가 있다고 잘못 예측하는 경우가 많았다. 또한, 직접적인 인과관계와 간접적인 인과관계를 구별하지 못한다는 한계도 있었다.
이러한 한계를 극복하기 위해 최근 수리 모델을 기반으로 하는 방법론들이 등장했다. 수리 모델로 주어진 시계열 데이터를 잘 맞출 수 있는지 확인하는 방법을 통해 인과관계를 예측한다. 수리 모델이 정확하기만 하면 기존 그레인저 인과관계 검정의 한계인 동시성과 간접적인 영향을 인과관계와 혼동하지 않는다는 장점이 있다. 그러나 정확한 수리 모델을 알기 힘들고, 현재까지 제시된 수리 모델 기반 방법론들은 복잡한 계산이 필요해 추정 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다.
이러한 상황에서 연구팀은 기존 방법론들의 한계를 모두 해결한 새로운 방법론 ‘GOBI(General ODE-Based Inference)’를 개발했다. 우선, 연구팀은 시계열 데이터가 일반적인 수학 모델로 표현될 수 있는지 확인하는 수학 이론을 만들었다. 그리고 이 이론을 바탕으로 정확한 수리 모델이나 복잡한 계산 없이도 시계열 데이터로부터 인과관계를 추정하는 방법론을 개발했다.
개발한 방법론을 인과관계 분석에 적용해 본 결과 세포 내 분자들의 상호작용, 생태계 네트워크, 기상 시스템 등 다양한 분야의 데이터에서 기존 방법론에 비해 월등한 성능을 보여줬다. 특히, 동시성 및 간접적인 영향을 가지는 시계열 데이터에서도 인과관계를 성공적으로 추론했다. 연구진은 GOBI를 통해서 여러 오염 물질 중 이산화질소와 호흡기로 유입되는 부유 미립자(직경 10㎛ 이하의 입자)가 심혈관계 질환에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.
김재경 교수는 “수학과 통계를 결합하여 정확하면서도 다양한 시스템에 유연하게 적용할 수 있는 새로운 인과관계 추정 방법론을 개발했다”며 “사회 및 자연과학 분야에 걸쳐 두루 사용되는 인과관계 추정 연구에 새로운 패러다임을 제시할 것으로 예상된다”고 말했다.
연구결과는 7월 24일 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF 17.694)’ 온라인판에 실렸으며, 우리 대학 박세호 학사과정(제1저자)과 하석민 학사과정(제2저자)이 참여했다.
2023.07.26 조회수 5006