숨은 주의와 명시적 주의: 능동 추론 모델의 새로운 지평

Tin Mišić 등 연구진은 능동 추론 프레임워크를 활용하여 숨은 주의와 명시적 주의를 모델링하는 새로운 시스템을 제시했습니다. 포즈너 큐잉 과제와 표적 집중 과제를 통해 모델의 유효성을 검증했으며, 외생적/내생적 주의 및 유효/무효 큐잉의 상호작용, 반응 억제 현상 등을 분석했습니다. 이 연구는 인지 과학과 인공지능 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

복잡하고 고차원적인 감각 정보를 처리하는 에이전트에게 불필요한 자극을 걸러내고 관련 자극에 선택적으로 집중하는 능력은 필수적입니다. Tin Mišić 등 연구진이 발표한 논문 "An Active Inference Model of Covert and Overt Visual Attention"은 능동 추론(Active Inference)이라는 틀을 통해 숨은 주의(covert attention)와 명시적 주의(overt attention)를 모델링하는 혁신적인 접근 방식을 제시합니다.

이 모델은 감각 정밀도(sensory precision)의 역동적인 최적화를 통해 자유 에너지를 최소화하는 방식으로 작동합니다. 즉, 현재 환경에 대한 믿음과 감각 입력을 바탕으로 시각적 감각 정밀도를 결정하고, 이를 통해 숨은 주의와 명시적 주의 모두에 영향을 미치는 것입니다. 이는 마치 뇌가 상황에 따라 집중도를 조절하는 것과 유사합니다.

연구진은 모델의 효과를 검증하기 위해 2차원 시각 데이터를 사용하여 포즈너 큐잉 과제(Posner cueing task)와 간단한 표적 집중 과제를 설계했습니다. 반응 시간을 측정하여 외생적(exogenous) 및 내생적(endogenous) 주의, 그리고 유효 및 무효 큐잉 간의 상호 작용을 분석했습니다. 결과적으로 외생적이고 유효한 큐는 내생적이고 무효한 큐에 비해 일반적으로 더 빠른 반응 시간을 보였습니다. 흥미로운 점은, 이 모델이 이전에 주의를 기울였던 위치가 특정 큐-표적 동기화 간격 이후 억제되는 반응 억제(inhibition of return) 현상을 보였다는 것입니다. 마치 우리 뇌가 이미 본 곳은 잠시 무시하는 것과 같은 현상을 재현한 것입니다.

마지막으로, 연구진은 명시적 주의의 여러 측면을 조사하여 무의식적인 반사적 안구 운동(saccades)은 의도적인 안구 운동보다 빠르지만 적응성이 떨어진다는 것을 보여주었습니다. 이는 우리가 의도적으로 보는 것과 무의식적으로 보는 것이 다르다는 것을 시사합니다.

이 연구는 능동 추론을 이용한 주의 모델링에 새로운 가능성을 제시하며, 인지 과학 및 인공지능 분야에 시사하는 바가 큽니다. 앞으로 이 모델을 바탕으로 더욱 정교한 주의 메커니즘에 대한 이해와 인공지능 시스템의 주의 기반 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.