딥러닝의 한계를 넘어: 뇌의 신경가소성에서 영감을 얻다

본 기사는 인간 뇌의 신경가소성에서 영감을 얻어 AI의 한계를 극복하고자 하는 최신 연구 동향을 소개합니다. 'Dropin'과 'Dropout'의 결합을 통한 평생 학습(life-long learning) 시스템 구축 가능성에 대해 논하며, AI 발전에 있어 학제 간 협력의 중요성을 강조합니다.

최근 괄목할 만한 성장세를 보이는 인공지능(AI) 분야에서 딥 뉴럴 네트워크(DNN)의 발전은 눈부십니다. 인간 뇌의 뉴런과 시냅스 연결에서 영감을 얻은 DNN은 다양한 첨단 AI 모델의 기반이 되었죠. 하지만, 인간 뇌의 핵심적인 과정인 신경 발생(neurogenesis), 신경 세포 사멸(neuroapoptosis), 그리고 신경가소성(neuroplasticity)은 DNN 설계에서 크게 간과되어 왔습니다.

Yupei Li, Manuel Milling, Björn W. Schuller 세 연구자는 최근 논문에서 이러한 점에 주목했습니다. 기존의 대규모 언어 모델과 같은 AI는 학습과 추론 과정에서 신경 연결의 정적 구조를 유지하는 반면, 인간 뇌는 끊임없이 신경 연결을 생성하고 제거하며 가소성을 유지합니다. 연구자들은 이러한 뇌의 역동적인 특징을 AI에 접목할 가능성을 제시하는데요.

뇌에서 영감을 얻은 새로운 AI 아키텍처

논문에서는 신경 발생을 모방한 'Dropin'이라는 개념을 도입하고, 기존의 'Dropout'과 구조적 가지치기를 신경 세포 사멸에 대한 유사 개념으로 제시합니다. 핵심은 이 두 가지 개념을 결합하여 AI 모델이 끊임없이 학습하고 적응하는 '평생 학습(life-long learning)' 환경을 구현하는 것입니다. 이는 마치 인간 뇌가 새로운 정보를 학습하고 기존 정보를 재구성하는 과정과 유사합니다.

미래 AI 연구의 새로운 지평

이 연구는 단순한 기술적 발전을 넘어, AI 연구에 새로운 학제 간 협력의 중요성을 강조합니다. 생물학적 영감을 바탕으로 AI의 구조와 학습 방식을 혁신함으로써, 더욱 효율적이고 적응력 있는 AI 시스템을 개발할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 앞으로 이 분야에 대한 연구가 더욱 활발해짐으로써, AI가 인간의 뇌와 더욱 유사하게 발전하고, 예측 불가능한 상황에도 유연하게 대처하는 능력을 갖추게 될 것입니다. 이는 단순히 기술의 진보를 넘어, 인간과 AI의 공존을 위한 중요한 발걸음이 될 것입니다.

핵심: 인간 뇌의 신경가소성 원리를 AI에 적용하려는 시도는 AI의 한계를 극복하고 더욱 발전된 인공지능 시스템을 구축하는 데 중요한 전환점이 될 것입니다.