사람과 같은 AI) 인간과 같은 사고방식을 하는 AI 인공지능 알고리즘

 

서론

사람의 뇌는 무수히 쏟아지는 시각 정보 중에서
어떤 정보가 유용하고 어떤 정보가 유용하지 않은지 판단해야 합니다.

복잡한 환경 속에서 의사결정을 할 때 뇌는 많은 양의 데이터를
바탕으로 신속하게 결정을 해야 합니다.
이런 상황에서 뇌는 어떤 모습을 보일까요?
"게임"을 하는 AI가 이 질문에 대한 힌트를 줄 수 있습니다.

[ 게임하는 AI, 사람의 뇌와 매우 비슷하다 ]

2020년 12월 15일 고전게임을 매개체로 인간과 AI의
연구 결과가 게재되었습니다.
연구진들은 게임을 하는 인간의 뇌를 스캔하고,
같은 게임을 하도록 "훈련된 AI 네트워크"와 비교했습니다.

충격적이게도 알고리즘으로 짜인, 생물이 아닌 AI의 
인공 뉴런의 활동이 인간의 뇌와 매우 비슷하단 것이 발견됐습니다.

이 말은 AI가 인간의 뇌와 유사하게 의사결정을 하는 것을 의미하며,
인간의 뇌가 받아들이는 고차원적인 시각 입력을 복잡한 환경에서
행동으로 어떻게 이어나가는지를 알아볼 수 있는 좋은 모델이 됩니다.

이 연구에 이용된 알고리즘은 DQN입니다.
DQN은 "퐁"이라는 탁구게임과 그 외 비행기 슈팅게임, 레이싱 게임 등
3가지 고전게임을 하도록 훈련되었습니다.

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본론

연구원들은 DQN이 게임 안 물체의 공간 위치를 인식하여
코드화 한다는 것을 발견했습니다.
반면 화면 상단의 배경색 및 게임 점수와 같은 기능은 무시했습니다.
이것은 인간의 두뇌의 시각 경로에서 게임을 표시하는 방식과 유사합니다.
연구진은 DQN의 신호를 바탕으로 뇌 활성부위를 
예측하는 모델을 만들고 뇌 신호를 시뮬레이션해 보았습니다.

그 결과 DQN이 예측한 뇌의 활성부위는 실제 사람의 뇌에서
활성화되는 부위와 엄청 유사했습니다.

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[ 미래의 AI ]

결말

"AI 알고리즘이 뇌와 얼마나 유사한지 알아낼 수만 있다면,
뇌가 어려운 문제를 해결하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

반대로 뇌가 이런 게임을 효율적으로 해결할 수 있는 이유와 방법을
이해할 수 있다면

가까운 미래에는 더 똑똑하고 인간적인 AI 알고리즘 개발에 도움이 될 것입니다.

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