한국과학기술원(KAIST)은 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장) 연구팀이 인간의 빠른 추론 능력을 유도해 학습 효율을 향상할 수 있는 뇌 기 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.
연구팀은 이전 연구에서 인간의 추론 과정을 모델링하고 전두엽과 해마가 이러한 과정에 관여한다는 것을 규명했다.
이번 연구에서는 이 모델에 인간의 원샷 추론 과정을 특정한 상태로 유도하기 위해 인공지능 알파고에 사용된 심층 강화학습 기술을 접목했다.
연구팀은 126명의 인간 피실험자 대상 인과관계 학습 및 추론 실험에서 이 기술을 사용해 학습했을 때 단순 반복 학습 대비 최대 약 40%까지 학습 효율이 향상되는 것을 확인했다.
이 기술은 스마트 교육, 게임 콘텐츠 개발, 추론 능력 측정, 인지훈련 등 인간의 추론 학습과 관련된 모든 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
이상완 교수는 "이 기술의 잠재력은 인공지능의 방대한 지식을 인간이 빠르게 흡수할 수 있는 형태로 변환할 수 있다는 데 있다ˮ며 "챗 GPT, GPT-4와 같은 언어 인공지능에서 추출되는 다양한 정보를 인간이 빠르게 추론 학습할 수 있게 변환하거나, 게임이나 가상현실의 콘텐츠를 인간의 추론 과정에 맞게 최적화해 몰입도를 높일 수 있고, 반대로 몰입도를 적절한 수준에서 제어하면 중독을 완화하는 효과를 기대할 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 셀(Cell)의 오픈 액세스 저널인 '셀 리포트' 이달 30일 온라인판에 실렸다.
