LLM의 한계를 넘어: 인간의 인지 능력을 모방한 AI 에이전트 개발

LLM의 절차적 기억 의존성의 한계를 극복하기 위해 의미 기억과 연합 학습 시스템을 통합하고 모듈화 아키텍처를 도입하는 방안을 제시하는 논문을 소개합니다. 이를 통해 실제 세계 문제 해결에 필요한 적응적 지능을 갖춘 AI 에이전트 개발 가능성을 높일 수 있습니다.

최근 괄목할 만한 발전을 이룬 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 생성, 코드 완성, 대화 일관성 유지와 같은 절차적 작업에서 놀라운 능력을 보여주었습니다. 이러한 능력은 반복적이고 패턴 기반의 작업을 자동화하는 인간의 절차적 기억과 유사한 LLM의 아키텍처에서 비롯됩니다.

그러나 LLM이 실제 환경에 적용됨에 따라 복잡하고 예측 불가능한 환경에서 작동하는 데 따른 한계가 명확해지고 있습니다. Schaun Wheeler와 Olivier Jeunen의 논문 "Procedural Memory Is Not All You Need: Bridging Cognitive Gaps in LLM-Based Agents"는 LLM이 절차적 기억에 의존하는 데서 비롯되는 근본적인 제약을 지적합니다. 즉, 규칙이 바뀌고 피드백이 모호하며 혁신이 일상인 '복잡한' 학습 환경에서는 LLM의 성능이 저하될 수 있다는 것입니다.

논문에서 제시하는 해결책은 LLM에 의미 기억(semantic memory)과 연합 학습(associative learning) 시스템을 추가하는 것입니다. 이는 인간의 뇌가 정보를 저장하고 연관짓는 방식을 모방하여 LLM의 적응력을 높이려는 시도입니다. 단순한 패턴 인식을 넘어, 상황에 맞는 유연한 사고와 문제 해결 능력을 부여하는 것이 목표입니다.

특히, 인지 기능을 분리하는 모듈화 아키텍처(modular architecture)의 중요성을 강조합니다. 절차적 기억, 의미 기억, 연합 학습 시스템을 독립적으로 운영함으로써 각 시스템의 장점을 최대한 활용하고, 전체 시스템의 유연성과 효율성을 높일 수 있다는 것입니다. 이를 통해 좁은 전문성에 국한되지 않고 실제 세계 문제 해결에 필요한 적응적 지능을 갖춘 에이전트를 개발하는 것이 가능해집니다.

결론적으로, 이 논문은 LLM의 잠재력과 동시에 그 한계를 명확히 제시하며, 인간의 인지 능력을 보다 정교하게 모방하는 AI 에이전트 개발을 위한 새로운 방향을 제시합니다. 이는 단순히 절차적 작업을 자동화하는 것을 넘어, 진정으로 지능적인 행동을 보이는 AI 시스템을 구축하는 데 중요한 이정표가 될 것으로 기대됩니다.