[아이뉴스24 정종오 기자] 데이터를 전혀 학습하지 않은 심층신경망에서 숫자 감각이 자발적으로 발생했다. 그동안 생물학적 뇌와 인공지능의 큰 차이점을 허무는 연구 결과여서 관심을 끈다.

생물학적 뇌는 태어날 때부터 선천적 인지 기능을 갖는다는 것이 대체적 판단이다. 이와 달리 인공 신경망은 학습 이후에 인지 기능이 만들어진다는 게 상식이었다. 이번 연구에서 심층신경망에서도 학습하기 이전에 ‘저절로 숫자 감각’이 생긴다는 것이 확인됐다.

물론 초기 연구 결과여서 예단하기는 이르다. 후속 연구를 통해 인공지능이 생물학적 뇌와 같아질 수 있을 것인지에 대한 새로운 시작점을 알려주고 있다는 점에서는 눈길을 끈다.

지능이 후천적이냐, 선천적이냐는 논쟁에 또 하나의 쟁점이 될 것으로 보인다. 인지 지능 발생과 진화 원리에 대해 기존과 전혀 다른 새로운 시각을 제시하고 있어 눈길을 끈다.

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심층 신경망에서 무작위적 계층적 연결 구조를 통해 숫자 감각이 자발적으로 발생했다. [카이스트]

카이스트(KAIST) 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 학습 과정을 전혀 거치지 않은 신경망에서 고등 시각 인지 기능이 자발적으로 발생할 수 있다는 사실을 알아냈다.

이번 연구 결과는 신경망에서 상위 인지 기능을 발생시키기 위해서는 반드시 충분한 데이터 학습이 필요하다는 기존 상식과 완전히 상반되는 것이다. 현재 통용되고 있는 인공지능 구현 방식에 대한 근본적 의문을 던지고 있다.

연구팀 결과는 다양한 생물 종의 뇌에서 관측되는 선천적 인지 기능의 발생에 대한 설명 가능한 이론을 제시할 뿐만 아니라 뇌신경과학 연구의 가장 근본적 질문 중 하나인 ‘인지 지능의 발생과 진화’ 원리에 대한 기존과는 전혀 다른 새로운 시각을 제시하고 있다.

연구팀은 뇌의 시각 신경망을 모사한 인공 신경망 시뮬레이션을 통해 모든 연결 가중치가 무작위로 정해지도록 초기화된 신경망이 전혀 학습을 거치지 않은 상태에서도 특정 숫자에 선택적으로 반응하는 ‘수량 선택성’을 자발적으로 생성함을 발견했다.

이렇게 자발적으로 발생한 수량 선택적 유닛은 실제 동물의 뇌에서 발견되는 수량 선택적 뉴런들이 보이는 ‘베버-페히너 법칙’ 등의 주요 특성을 동일하게 따름을 확인했다.

베버-페히너 법칙(Webber-Fechner law)은 자극과 감각 사이의 상대적 관계를 나타내는 심리 물리학적 법칙을 말한다. 인지 가능한 자극 강도 변화량은 현재 강도에 지수적으로 비례한다는 것으로 인지 생물학의 기본 원리로 알려져 있다.신경망에서 인지 지능의 발생에 관한 연구는 뇌인지과학과 인공지능 분야 모두에서 핵심 연구 주제 중 하나다. 인지 기능을 발생시키기 위해서 일반적으로 많은 양의 데이터 입력을 통한 학습 과정을 거쳐야 하는 인공 신경망과 달리 동물의 뇌는 태어난 직후부터 다양한 인지 기능을 수행하는 ‘선천적’ 인지 지능을 가지고 있는 것이 관찰돼왔다.

이런 차이점은 생물학적 지능의 발생과 진화의 원리를 이해하는 데 결정적 역할을 한다. 현재 개발된 인공지능과 차이점을 보여주는 핵심 단서를 제공한다. 다만 생물학적 인지 기능이 어떻게 자발적으로 발생하는지는 아직 명확하게 알려진 바가 없었다.

연구팀은 학습을 거치지 않은 신경망의 초기 상태에서 나타나는 단순한 물리적 구조 특성이 다양한 인지 기능을 발생시킬 수 있을 것이라 예상했다. 이를 확인하기 위해 수행한 심층신경망 시뮬레이션 연구를 통해 모든 연결 가중치가 무작위로 초기화된 신경망에서도 ‘계층 구조’와 무작위적 피드 포워드 연결만 형성된다면 특정 수량에 선택적으로 강한 반응을 보이는 신경망 유닛들이 자발적으로 생성됨을 확인했다.

이러한 신경망 유닛들은 실제 뇌에서 발견되는 수량 선택적 신경세포의 주요한 성질들과 유사한 특성을 보였다. 이 결과는 생물학적 뇌에서 생애 초기에 발견되는 선천적인 숫자 선택성 역시 같은 원리에 의해 발생할 가능성을 시사한다.

이러한 결과는 기초 인지 기능이 신경망의 초기 구조가 갖춰진 시점에 이미 존재하고 이후 다양한 학습을 통해 조절될 수 있음을 보여준다. 뇌신경과학의 중요한 화두 중 하나인 ‘지능의 선천적 혹은 후천적(nature vs. nurture) 형성’에 관해 매우 중요한 단서를 제공하는 발견으로 평가된다.

연구팀의 결과는 학습과 훈련에 의존해 대부분의 뇌 기능이 발생한다는 기존의 시각을 탈피해 선천적이고 자발적으로 발생하는 뇌 기능에 대해 더욱 심도 있는 연구가 필요하다는 사실을 시사한다. 현재의 인공지능 구현 기법들과 완전히 다른 인공지능 구현 원리를 제시할 수 있는 생물학적 뇌 기반 이론을 제시한다.

카이스트 물리학과 김광수 석박사통합과정, 바이오및뇌공학과 장재선 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 사이언스(Science) 온라인 자매지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 1월 1일 자(논문명 : Visual number sense in untrained deep neural networks)에 실렸다.

백세범 교수는 “뇌 신경망 연구를 통해 얻은 아이디어를 인공 신경망 연구에 적용하고 그 결과를 다시 뇌과학적 원리를 발견하는 데 사용해 중요한 통찰을 가능하게 한 의미 있는 연구”라며 “뇌신경과학과 뇌공학 분야 모두에서 가장 중요한 질문 중 하나라고 할 수 있는 인지 지능의 기원에 대한 이해의 전환점을 가져올 것으로 기대된다”고 말했다.


만물에는 의식이 있다는 철학계열도 있지

panpsychism(범심론임 범신론이 아니라)

범심론에 따르면 자잘한 모래에도 의식이 있어(물론 아주 저급한 거지)인간의 의식은 훨씬 고도화된거고

개미에도 의식이 있는데 개미 한마리가 아니라 군집을 이루면 훨씬 고도화된 의식을 보여줌

이 이론에 의하면 물질의 조합에 어느정도 복잡성이 증가하면 주목할만한 의식이 생김

인간의 두뇌에 뭔가 특별한 원리가 있는게 아니라고

물론 여기 있는 햏자들은 커즈와일 책에서 다 읽었을거야(본격적으로 철학책 본 사람들은 거의 없겠지만)

위 기사는 이거에 관련 주목할만하네

훈련시키지 않은 숫자감각이 생겼어

복잡성이 증가하면서 짜잔하고 인공지능이 나올지도^^

라이트형제가 맨 처음 하늘을 날때 항공역학에 빠삭해서 난게 아님

항공역학에 어느정도 아는거도 있었는데 모르는거도 많았지만 이리 쑤시고 저리 쑤시고 하다 완전히 이론이 갖춰지지 않은 상태에서도 하늘을 날았고 그후에 비행기가 발전하면서 이론도 발전했음

인공지능도 우선 만들어놓고 이론이 나중에 더 심화발전하는거 가능할수도있고 안할수도 있는데 처음부터 인간의 사고기능에 대해 빠삭하게 알아야 인공지능을 만드는게 가능하다든지 또는 일반적인 지능에 대한 기본적인 사실을 전체적으로 다 알아야 인공지능을 제작할수 있다든지 하는 말은 좀 아닌거 같음