인간 뇌의 아키텍처와 행동을 복제하는 방법을 연구하는 연구원들에 따르면, 인공지능 시스템이 수면과 꿈을 하는 것은 성능과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 잠재력이 있다고 합니다. 이것은 “재앙적인 망각”이라고 알려진 인공지능의 공통된 문제를 해결하기 위한 목표입니다. 재앙적인 망각은 새로운 작업에 훈련된 모델이 이전에 습득한 작업을 수행하지 못하게 되는 현상입니다.
카타니아 대학의 연구원들은 ‘각성-수면 통합 학습(wake-sleep consolidated learning, WSCL)’이라고 불리는 훈련 방법을 개발했습니다. 이 방법은 인간 뇌가 수면 중에 기억을 정리하는 방식을 모방합니다. WSCL로 훈련된 인공지능 모델은 인간이 단기 기억을 장기 기억으로 정리하는 것과 유사하게 ‘수면’ 기간 동안 최근 및 오래된 데이터의 혼합을 검토하며, 기존의 지식을 잊지 않고 새로운 정보를 통합하고 연결과 패턴을 찾아냅니다.
수면 단계에서 WSCL을 사용하는 AI 모델은 물고기뿐만 아니라 이전 수업에서 새로운 동물인 새, 사자 및 코끼리 등에도 노출됩니다. 또한 WSCL에는 ‘꿈’ 단계도 포함되어 있으며, 이 단계에서는 기존의 개념을 결합한 새로운 데이터를 모델에 제공합니다. 예를 들어, 얽힌 물고기와 사자, 코끼리를 크로스한 추상적인 이미지 등입니다. 이 꿈 단계는 모델이 과거의 디지털 ‘뉴런’을 합치고 학습을 효과적으로 돕는 패턴을 만들어냅니다.
실험에서 연구자들은 WSCL로 훈련된 AI 모델이 전통적인 훈련 방법에 비해 정확도가 상당히 향상되었음을 발견했습니다. 이미지 내용을 올바르게 식별하는 능력이 2%에서 12%까지 향상된 것입니다. WSCL 모델은 새로운 작업을 학습할 때 이전 지식을 더 잘 보존하는 것도 입증하였습니다.
이러한 결과는 약속의 표시지만, 인간 뇌를 철저히 복제하는 것이 AI 성능 향상을 위한 가장 효과적인 방법은 아닐 수 있다는 전문가들의 의견도 있습니다. 서리 대학의 앤드류 로고이스키는 AI 연구가 아직 초기 단계에 있다며, 인간 뇌를 완전히 모방하는 것이 필요하지 않을 수도 있다고 제안합니다. 대신, 그는 인간의 뇌뿐만 아니라 돌고래와 같은 다른 생물체에서 영감을 받는 것을 제안합니다. 돌고래는 한 부분의 뇌를 휴식시키면서 다른 부분은 경계를 유지할 수 있는 능력이 있는데, 이러한 점에서 영감을 받은 것입니다.
결론적으로, 인공지능 훈련에서 수면과 꿈의 개념을 탐구하는 것은 흥미로운 시각을 제공합니다. 인간 뇌를 엄격하게 복제하는 것에 반대하는 의견도 있지만, 인공지능 모델에 수면과 유사한 메커니즘을 통합하는 것이 성능 향상과 지식의 보존에 도움이 될 수 있다는 증거가 점점 더 늘고 있습니다. 인공지능 연구가 발전함에 따라 다양한 생물학적 영감을 탐구하는 것이 AI 능력을 더욱 향상시키는 데 도움이 될 수 있다고 생각됩니다.
수면과 꿈에 관한 인공지능 시스템에 자주 묻는 질문
Q: 인공지능 시스템에서 수면과 꿈을 탐구하는 것의 목적은 무엇인가요?
A: 목적은 새로운 작업에 훈련된 AI 모델이 이전에 습득한 작업을 수행하지 못하게 되는 “재앙적인 망각”을 해결하는 것입니다.
Q: 카타니아 대학의 연구원들이 개발한 훈련 방법은 무엇인가요?
A: 연구원들은 ‘각성-수면 통합 학습(wake-sleep consolidated learning, WSCL)’이라는 훈련 방법을 개발했습니다.
Q: WSCL은 인간 뇌의 수면 중 기억을 정리하는 방식을 어떻게 모방하나요?
A: WSCL로 훈련된 AI 모델은 ‘수면’ 기간 동안 최근 및 오래된 데이터의 혼합을 검토함으로써 인간이 단기 기억을 장기 기억으로 정리하는 것과 유사한 방식을 모방합니다.
Q: WSCL의 수면 및 꿈 단계에서는 무엇이 일어나나요?
A: 수면 단계에서는 WSCL 모델이 최근 및 오래된 데이터를 점검하고, 꿈 단계에서는 이전 개념들을 결합한 완전히 새로운 데이터를 제공받습니다.
Q: WSCL로 훈련된 AI 모델의 장점은 무엇인가요?
A: WSCL로 훈련된 AI 모델은 전통적인 훈련 방법에 비해 정확도가 상당히 향상되었습니다. 이미지 내용을 올바르게 식별하는 능력이 2%에서 12%까지 증가했습니다. 또한 새로운 작업을 학습할 때 이전 지식을 더 잘 보존합니다.
Q: AI 모델의 ‘전방전이(forward transfer)’란 무엇을 의미하나요?
A: ‘전방전이’는 새로운 작업을 학습할 때 이전 지식을 보존하는 것을 참조합니다.
Q: 일부 전문가들은 AI 시스템에서 인간 뇌를 복제하는 것에 대해 어떤 시각을 가지고 있나요?
A: 서리 대학의 앤드류 로고이스키 등 일부 전문가들은 인간 뇌를 완전히 모방하는 것이 필요하지 않을 수 있으며, 돌고래와 같은 다른 생물체에서 영감을 받는 것을 제안합니다.
용어 설명:
– 재앙적인 망각: 새로운 작업에 훈련된 모델이 이전에 습득한 작업을 수행하지 못하는 인공지능에서의 공통된 문제입니다.
– 각성-수면 통합 학습(Wake-Sleep Consolidated Learning, WSCL): 카타니아 대학의 연구진이 개발한 수면 중 인간 뇌가 기억을 정리하는 방식을 모방한 훈련 방법입니다.
관련 링크 제안:
– 카타니아 대학
– 서리 대학
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl