λ‚ μ§œ:2020λ…„ 10μ›” 13μΌμ†ŒμŠ€:μ˜€μŠ€νŠΈλ¦¬μ•„ κ³Όν•™ 기술 μ—°κ΅¬μ†Œμš”μ•½:.ꡭ제 μ—°κ΅¬νŒ€μ΄ μ‹€λ²Œλ ˆμ™€ 같은 μž‘μ€ λ™λ¬Όμ˜ λ‡Œλ₯Ό 기반으둜 ν•œ μƒˆλ‘œμš΄ 인곡지λŠ₯ μ‹œμŠ€ν…œμ„ κ°œλ°œν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 μ‹ κΈ°ν•œ AI μ‹œμŠ€ν…œμ€ λͺ‡ 개의 인곡 λ‰΄λŸ°λ§ŒμœΌλ‘œ μ°¨λŸ‰μ„ μ œμ–΄ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.Β λ…Έμ΄μ¦ˆ μž…λ ₯으둜 훨씬 잘 λŒ€μ²˜ν•˜λ©°, λ‹¨μˆœμ„± λ•Œλ¬Έμ— μž‘λ™ 방식을 μžμ„Ένžˆ μ„€λͺ…ν•  수 μžˆλ‹€.

검색엔진뢀터 μžμœ¨μ£Όν–‰μ°¨κΉŒμ§€ 인곡지λŠ₯이 우리 일상에 λ„μ°©ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이것은 졜근 λͺ‡ λ…„ 사이에 이용 κ°€λŠ₯ν•˜κ²Œ 된 μ—„μ²­λ‚œ μ»΄ν“¨νŒ… λŠ₯λ ₯κ³Ό 관련이 μžˆλ‹€.Β κ·ΈλŸ¬λ‚˜ AI μ—°κ΅¬μ—μ„œ λ‚˜μ˜¨ μƒˆλ‘œμš΄ κ²°κ³ΌλŠ” 이제 더 λ‹¨μˆœν•˜κ³  μž‘μ€ 신경망을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ νŠΉμ • 과제λ₯Ό 전보닀 훨씬 더 잘, 더 효율적으둜, 그리고 더 μ•ˆμ •μ μœΌλ‘œ ν•΄κ²°ν•  수 μžˆλ‹€λŠ” 것을 보여쀀닀.

TU Wien(λΉ„μ—”λ‚˜), IST μ˜€μŠ€νŠΈλ¦¬μ•„, MIT(λ―Έκ΅­)의 ꡭ제 μ—°κ΅¬νŒ€μ΄ μ‹€λ²Œλ ˆμ™€ 같은 μž‘μ€ λ™λ¬Όμ˜ λ‡Œλ₯Ό 기반으둜 ν•œ μƒˆλ‘œμš΄ 인곡지λŠ₯ μ‹œμŠ€ν…œμ„ κ°œλ°œν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 μ‹ κΈ°ν•œ AI μ‹œμŠ€ν…œμ€ λͺ‡ 개의 인곡 λ‰΄λŸ°λ§ŒμœΌλ‘œ μ°¨λŸ‰μ„ μ œμ–΄ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 νŒ€μ€ μ‹œμŠ€ν…œμ΄ μ΄μ „μ˜ λ”₯λŸ¬λ‹ λͺ¨λΈλ³΄λ‹€ 결정적인 이점을 κ°€μ§€κ³  μžˆλ‹€κ³  λ§ν•©λ‹ˆλ‹€.Β λ…Έμ΄μ¦ˆ μž…λ ₯으둜 훨씬 잘 λŒ€μ²˜ν•˜λ©°, λ‹¨μˆœμ„± λ•Œλ¬Έμ— μž‘λ™ 방식을 μžμ„Ένžˆ μ„€λͺ…ν•  수 μžˆλ‹€. ꡳ이 λ³΅μž‘ν•œ 'λΈ”λž™λ°•μŠ€'둜 λ³Ό ν•„μš”λŠ” μ—†μ§€λ§Œ, 인간이 이해할 수 μžˆλ‹€. 이 μƒˆλ‘œμš΄ λ”₯λŸ¬λ‹ λͺ¨λΈμ€ μ΄μ œΒ λ„€μ΄μ²˜ λ¨Έμ‹  μΈν…”λ¦¬μ „μŠ€μ§€μ— λ°œν‘œλ˜μ—ˆλ‹€.

μžμ—°μœΌλ‘œλΆ€ν„° λ°°μš°λŠ” 것

μ‚΄μ•„μžˆλŠ” λ‡Œμ™€ λΉ„μŠ·ν•˜κ²Œ 인곡신경망은 λ§Žμ€ κ°œλ³„ μ„Έν¬λ‘œ κ΅¬μ„±λ˜μ–΄ μžˆλ‹€. 세포가 ν™œμ„±ν™”λ˜λ©΄ λ‹€λ₯Έ μ„Έν¬λ‘œ μ‹ ν˜Έλ₯Ό 보낸닀.Β λ‹€μŒ μ…€μ—μ„œ μˆ˜μ‹ λ˜λŠ” λͺ¨λ“  μ‹ ν˜Έκ°€ κ²°ν•©λ˜μ–΄ 이 셀도 ν™œμ„±ν™”ν• μ§€ μ—¬λΆ€λ₯Ό κ²°μ •ν•©λ‹ˆλ‹€.Β ν•œ 세포가 λ‹€μŒ μ„Έν¬μ˜ ν™œλ™μ— 영ν–₯을 λ―ΈμΉ˜λŠ” 방식이 μ‹œμŠ€ν…œμ˜ 행동을 κ²°μ •ν•œλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ λ§€κ°œλ³€μˆ˜λŠ” 신경망이 νŠΉμ •ν•œ 과제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•  수 μžˆμ„ λ•ŒκΉŒμ§€ μžλ™ ν•™μŠ΅ κ³Όμ •μ—μ„œ μ‘°μ •λœλ‹€.

"λͺ‡ λ…„ λ™μ•ˆ, μš°λ¦¬λŠ” λ”₯λŸ¬λ‹μ„ ν–₯μƒμ‹œν‚€κΈ° μœ„ν•΄ μžμ—°μœΌλ‘œλΆ€ν„° 무엇을 배울 수 μžˆλŠ”μ§€ μ‘°μ‚¬ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€."라고 κ΅μˆ˜λ‹˜μ΄ λ§ν•©λ‹ˆλ‹€.Β TU Wien의 연ꡬ κ·Έλ£Ή γ€Œμ‚¬μ΄λ²„-물리 μ‹œμŠ€ν…œμ¦ˆγ€μ˜ 라두 그둜수 λŒ€ν‘œ.Β "예λ₯Ό λ“€μ–΄, λ„€λ§ˆν† λ“œ C. μš°μ•„ν•¨μ€ λ†€λžλ„λ‘ 적은 수의 λ‰΄λŸ°μ„ κ°€μ§€κ³  일생을 μ‚΄κ³  있으며, μ—¬μ „νžˆ ν₯미둜운 행동 νŒ¨ν„΄μ„ 보여주고 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.Β λ„€λ§ˆν† λ°μ˜ 신경계가 정보λ₯Ό μ²˜λ¦¬ν•˜λŠ” 효율적이고 μ‘°ν™”λ‘œμš΄ 방식 λ•Œλ¬Έμž…λ‹ˆλ‹€."

"μžμ—°μ€ μš°λ¦¬μ—κ²Œ μ—¬μ „νžˆ κ°œμ„ μ˜ μ—¬μ§€κ°€ λ§Žλ‹€λŠ” 것을 λ³΄μ—¬μ€λ‹ˆλ‹€,"라고 κ΅μˆ˜λŠ” λ§ν•©λ‹ˆλ‹€.Β λ‹€λ‹ˆμ—˜λΌ 러슀 MIT 컴퓨터 κ³Όν•™ 및 인곡지λŠ₯ μ—°κ΅¬μ†Œ(CSAIL) μ†Œμž₯.Β "λ”°λΌμ„œ 우리의 λͺ©ν‘œλŠ” λ³΅μž‘μ„±μ„ λŒ€λŸ‰μœΌλ‘œ 쀄이고 신경망 λͺ¨λΈμ˜ 해석성을 λ†’μ΄λŠ” κ²ƒμ΄μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€."

"μžμ—°μ—μ„œ μ˜κ°μ„ λ°›μ•„, μš°λ¦¬λŠ” λ‰΄λŸ°κ³Ό μ‹œλƒ…μŠ€μ˜ μƒˆλ‘œμš΄ μˆ˜ν•™μ  λͺ¨λΈμ„ κ°œλ°œν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€,"라고 κ΅μˆ˜λŠ” λ§ν•©λ‹ˆλ‹€.Β ν† λ§ˆμŠ€ ν—¨μ§•κ±° IST μ˜€μŠ€νŠΈλ¦¬μ•„ λŒ€ν†΅λ Ή

TU Wienκ³Ό MIT CSAIL의 박사후 κ΄€κ³„μžμΈ 라민 ν•˜μ‚¬λ‹ˆ λ°•μ‚¬λŠ” "κ°œλ³„ 세포 λ‚΄μ˜ μ‹ ν˜Έ μ²˜λ¦¬λŠ” μ΄μ „μ˜ λ”₯λŸ¬λ‹ λͺ¨λΈκ³ΌλŠ” λ‹€λ₯Έ μˆ˜ν•™μ  원리λ₯Ό λ”°λ₯Έλ‹€"λ©° "λ˜ν•œ 우리의 λ„€νŠΈμ›Œν¬λŠ” 맀우 ν¬λ°•ν•˜λ‹€"κ³  λ§ν–ˆλ‹€.ell. 이것은 λ„€νŠΈμ›Œν¬λ₯Ό 더 λ‹¨μˆœν•˜κ²Œ λ§Œλ“€κΈ°λ„ ν•©λ‹ˆλ‹€.

μžμΉ˜μ°¨μ„ μœ μ§€

μƒˆλ‘œμš΄ 아이디어λ₯Ό μ‹œν—˜ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μ—°κ΅¬νŒ€μ€ 특히 μ€‘μš”ν•œ μ‹œν—˜ 과제인 μžμœ¨μ£Όν–‰μ°¨κ°€ 차선에 λ¨Έλ¬΄λŠ” 것을 μ„ νƒν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 신경망은 λ„λ‘œμ˜ 카메라 μ˜μƒμ„ μž…λ ₯으둜 λ°›μ•„ 였λ₯Έμͺ½μ΄λ‚˜ μ™Όμͺ½μœΌλ‘œ λ°©ν–₯을 ν‹€μ§€ μžλ™μœΌλ‘œ κ²°μ •ν•˜λŠ” 것이닀.

IST μ˜€μŠ€νŠΈλ¦¬μ•„μ˜ λ§ˆν‹°μ•„μŠ€ λ ˆνλ„ˆ, TU λΉ„μ—” 동문, 박사과정 학생 등은 "μ˜€λŠ˜λ‚  수백만 개의 λ§€κ°œλ³€μˆ˜λ₯Ό κ°€μ§„ λ”₯λŸ¬λ‹ λͺ¨λΈμ΄ μžμœ¨μ£Όν–‰κ³Ό 같은 λ³΅μž‘ν•œ κ³Όμ œμ— 자주 ν™œμš©λ˜κ³  μžˆλ‹€"κ³  λ§ν•œλ‹€.Β "κ·ΈλŸ¬λ‚˜, 우리의 μƒˆλ‘œμš΄ 접근방식은 λ„€νŠΈμ›Œν¬μ˜ 크기λ₯Ό 두 κ°€μ§€ 정도 쀄일 수 있게 ν•΄μ€λ‹ˆλ‹€. 우리의 μ‹œμŠ€ν…œμ€ 75,000개의 ν›ˆλ ¨ κ°€λŠ₯ν•œ λ§€κ°œλ³€μˆ˜λ§Œ μ‚¬μš©ν•©λ‹ˆλ‹€."

MIT CSAIL의 박사과정 학생인 Alexander AminiλŠ” μƒˆλ‘œμš΄ μ‹œμŠ€ν…œμ΄ λ‹€μŒ 두 λΆ€λΆ„μœΌλ‘œ κ΅¬μ„±λ˜μ–΄ μžˆλ‹€κ³  μ„€λͺ…ν•œλ‹€. 카메라 μž…λ ₯은 μš°μ„  λ“€μ–΄μ˜€λŠ” ν”½μ…€μ—μ„œ ꡬ쑰적인 νŠΉμ§•μ„ μΆ”μΆœν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μ‹œκ° λ°μ΄ν„°λ§Œ μΈμ‹ν•˜λŠ” 이λ₯Έλ°” 경ꡬ적 신경망에 μ˜ν•΄ μ²˜λ¦¬λœλ‹€. 이 λ„€νŠΈμ›Œν¬λŠ” 카메라 μ΄λ―Έμ§€μ˜ μ–΄λŠ 뢀뢄이 ν₯λ―Έλ‘­κ³  μ€‘μš”ν•œμ§€ κ²°μ •ν•œ λ‹€μŒ, μ‹ ν˜Έλ₯Ό λ„€νŠΈμ›Œν¬μ˜ μ€‘μš”ν•œ λΆ€λΆ„μœΌλ‘œ μ „λ‹¬ν•©λ‹ˆλ‹€. 이것은 μ°¨λŸ‰μ„ μ‘°μ’…ν•˜λŠ” "μ œμ–΄ μ‹œμŠ€ν…œ"μž…λ‹ˆλ‹€.

두 μ„œλΈŒμ‹œμŠ€ν…œμ€ ν•¨κ»˜ μŒ“μ΄κ³  λ™μ‹œμ— ν›ˆλ ¨λœλ‹€.Β μ‹œμŠ€ν…œμ΄ 이미지λ₯Ό μ μ ˆν•œ μŠ€ν‹°μ–΄λ§ λ°©ν–₯κ³Ό μžλ™μœΌλ‘œ μ—°κ²°ν•˜κ³  μƒˆλ‘œμš΄ 상황을 λ…λ¦½μ μœΌλ‘œ μ²˜λ¦¬ν•  수 μžˆλ„λ‘ ν•™μŠ΅ν•  λ•ŒκΉŒμ§€ λ³΄μŠ€ν„΄ μ§€μ—­μ—μ„œ μ‚¬λžŒμ΄ μš΄μ „ν•˜λŠ” λ§Žμ€ μ‹œκ°„ λ™μ•ˆμ˜ ꡐ톡 λΉ„λ””μ˜€κ°€ μˆ˜μ§‘λ˜μ–΄ λ„€νŠΈμ›Œν¬λ‘œ μ „μ†‘λ©λ‹ˆλ‹€.

지각 λͺ¨λ“ˆμ˜ 데이터λ₯Ό μ‘°ν–₯ λͺ…λ ΉμœΌλ‘œ λ³€ν™˜ν•˜λŠ” μ‹œμŠ€ν…œμ˜ μ œμ–΄ λΆ€λΆ„(μ‹ κ²½ 회둜 μ •μ±… λ˜λŠ” NCP라고 함)은 19개의 λ‰΄λŸ°μœΌλ‘œλ§Œ κ΅¬μ„±λ˜μ–΄ μžˆλ‹€.Β Mathias LechnerλŠ” NCPκ°€ 이전 μ΅œμ‹  λͺ¨λΈμ—μ„œ κ°€λŠ₯ν–ˆμ„ 규λͺ¨λ³΄λ‹€ μ΅œλŒ€ 3μ°¨κΉŒμ§€ μž‘λ‹€κ³  μ„€λͺ…ν•©λ‹ˆλ‹€.

인과관계 및 해석가λŠ₯μ„±

이 μƒˆλ‘œμš΄ λ”₯λŸ¬λ‹ λͺ¨λΈμ€ μ‹€μ œ μžμœ¨μ£Όν–‰μ°¨μ—μ„œ ν…ŒμŠ€νŠΈλ˜μ—ˆλ‹€.Β "저희 λͺ¨λΈμ€ μš΄μ „ν•˜λŠ” λ™μ•ˆ λ„€νŠΈμ›Œν¬κ°€ μ–΄λ–€ 뢀뢄에 관심을 μ§‘μ€‘ν•˜λŠ”μ§€ 쑰사할 수 있게 ν•΄ μ€λ‹ˆλ‹€.Β λ‹Ήμ‚¬μ˜ λ„€νŠΈμ›Œν¬λŠ” 카메라 μ‚¬μ§„μ˜ 맀우 ꡬ체적인 뢀뢄에 μ΄ˆμ μ„ λ§žμΆ”κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.Β λ„λ‘œλ³€κ³Ό μˆ˜ν‰μ„ .Β μ΄λŸ¬ν•œ 행동은 맀우 λ°”λžŒμ§ν•˜λ©°, 인곡지λŠ₯ μ‹œμŠ€ν…œ μ€‘μ—μ„œλ„ λ…νŠΉν•˜λ‹€γ€(라민 ν•˜μ‚¬λ‹ˆμ”¨).Β "κ²Œλ‹€κ°€, μš°λ¦¬λŠ” λͺ¨λ“  μš΄μ „ κ²°μ •μ—μ„œ λͺ¨λ“  μ…€μ˜ 역할을 확인할 수 μžˆλ‹€λŠ” 것을 ν™•μΈν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.Β μš°λ¦¬λŠ” κ°œλ³„ μ„Έν¬μ˜ κΈ°λŠ₯κ³Ό κ·Έ 행동을 이해할 수 μžˆλ‹€. 더 큰 λ”₯λŸ¬λ‹ λͺ¨λΈμ—μ„œλŠ” 이 μ •λ„μ˜ 해석성을 달성할 수 μ—†μŠ΅λ‹ˆλ‹€."

강인함

Mathias LechnerλŠ” "NCPκ°€ μ΄μ „μ˜ 심측 λͺ¨λΈμ— λΉ„ν•΄ μ–Όλ§ˆλ‚˜ κ°•λ ₯ν•œμ§€ ν…ŒμŠ€νŠΈν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μž…λ ₯ 이미지λ₯Ό κ΅λž€ν•˜κ³  μ—μ΄μ „νŠΈκ°€ μ†ŒμŒμ„ μ–Όλ§ˆλ‚˜ 잘 μ²˜λ¦¬ν•  수 μžˆλŠ”μ§€ ν‰κ°€ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€."라고 λ§ν•©λ‹ˆλ‹€.Β "이것은 λ‹€λ₯Έ 심측 μ‹ κ²½λ§μ˜ 극볡할 수 μ—†λŠ” λ¬Έμ œκ°€ 된 반면, 우리의 NCPλŠ” μž…λ ₯ μ•„ν‹°νŒ©νŠΈμ— λŒ€ν•œ κ°•ν•œ 저항을 λ³΄μ—¬μ£Όμ—ˆλ‹€. 이 속성은 μ°Έμ‹ ν•œ μ‹ κ²½ λͺ¨λΈκ³Ό κ±΄μΆ•μ˜ 직접적인 κ²°κ³Όμž…λ‹ˆλ‹€."

"해석성과 강건성은 우리의 μƒˆλ‘œμš΄ λͺ¨λΈμ˜ 두 κ°€μ§€ μ£Όμš” μž₯μ μž…λ‹ˆλ‹€," 라고 라민 ν•˜μ‚¬λ‹ˆκ°€ λ§ν•©λ‹ˆλ‹€.Β "κ·ΈλŸ¬λ‚˜ 더 λ§Žμ€ 것이 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€: 우리의 μƒˆλ‘œμš΄ 방법을 μ‚¬μš©ν•˜λ©΄, ν›ˆλ ¨ μ‹œκ°„κ³Ό 비ꡐ적 λ‹¨μˆœν•œ μ‹œμŠ€ν…œμ—μ„œ AIλ₯Ό κ΅¬ν˜„ν•  수 μžˆλŠ” κ°€λŠ₯성을 쀄일 μˆ˜λ„ 쀄일 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.Β NCPλŠ” μ°½κ³ μ—μ„œμ˜ μžλ™ μž‘μ—…μ—μ„œ λ‘œλ΄‡ 이동에 이λ₯΄κΈ°κΉŒμ§€ κ°€λŠ₯ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ μ‘μš© λΆ„μ•Όμ—μ„œ λͺ¨μ‘° ν•™μŠ΅μ„ κ°€λŠ₯ν•˜κ²Œ ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μƒˆλ‘œμš΄ λ°œκ²¬μ€ AI 곡동체λ₯Ό μœ„ν•œ μ€‘μš”ν•œ μƒˆλ‘œμš΄ 관점을 μ—΄μ–΄μ€€λ‹€. 생물학적 μ‹ κ²½κ³„μ˜ 계산 μ›λ¦¬λŠ” μš°λ¦¬κ°€ μ§€κΈˆκΉŒμ§€ μ‚¬μš©ν•΄ 온 λΈ”λž™λ°•μŠ€ 기계 ν•™μŠ΅ μ‹œμŠ€ν…œμ˜ λŒ€μ•ˆμœΌλ‘œ κ³ μ„±λŠ₯ 해석 κ°€λŠ₯ν•œ AIλ₯Ό λ§Œλ“œλŠ” 데 ν›Œλ₯­ν•œ μžμ›μ΄ 될 수 μžˆλ‹€."

μ½”λ“œ μ €μž₯μ†Œ:Β https://github.com/mlech26l/keras-ncp

λΉ„λ””μ˜€:Β https://ist.ac.at/en/news/new-deep-learning-models/


https://www.sciencedaily.com/releases/2020/10/201013124054.htm