KAIST(총장 이광형)는 백세범 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 학습을 전혀 거치지 않은 뇌 신경망에서 선천적인 인지 기능이 발생하는 원리를 규명했다고 30일 밝혔다.

일반적인 인공지능 모델은 기능을 발생시키기 위해 외부의 데이터 학습이 반드시 요구되는 것으로 알려져 있다. 하지만 이번 성과는 확률적으로 생성되는 물리적 연결 구조에 의해 자발적으로 발생할 수 있다는 차별적 기저 원리를 제안한다. 동물들이 출생 직후 학습없이 기초적 인지 기능을 수행하는 선천적 뇌 기능에 대한 기초를 마련한 것으로 평가된다.

연구팀은 인지과학 분야에서 활발히 연구돼 온 얼굴 인지 기능(face detection)에 초점을 두고 뇌의 시각 신경망을 모사한 인공신경망에서의 사물 인지 기능을 시뮬레이션했다. 그 결과 모든 연결 가중치가 무작위로 정해지도록 초기화된 심층신경망이 전혀 학습을 거치지 않은 상태에서도 얼굴 이미지를 다른 사물 이미지와 구별할 수 있음을 발견했다. 이는 실제 동물 실험에서 보이는 다양한 생물학적, 인지 행동적 특성들과 매우 유사한 양상을 보인다는 게 연구팀의 설명이다.

지능 형성의 선천성 또는 후천성(nature vs. nurture) 논의는 뇌 과학의 오랜 화두였다. 이번 결과는 뇌의 기초적인 인지 지능은 학습이나 훈련 없이 신경세포가 이루는 신경망의 초기 형태, 무작위적 연결 구조로부터 자발적으로 발생될 수 있다는 것을 의미한다.

백세범 교수는 "이번 연구는 뇌신경과학 연구의 가장 근본적인 질문 중 하나인 선천적인 인지 기능의 발생을 설명할 수 있는 최초의 이론을 제시해 생물학적 지능의 발생과 진화의 원리를 이해하는데 결정적인 단서를 제공할 것"이라며 "한편으로 데이터 학습 기반 인공지능 구현 방법과 완전히 다른 관점의 생물학적 지능 구현 원리를 정립해 현재의 인공지능 개발의 상식과 완전히 다른 시각을 제공할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다. 

이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업, KAIST 특이점교수 사업의 지원을 받아 수행됐다. 결과는 국제 학술지 네이처 (Nature) 자매지 '네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)'에 지난 16일 게재됐다. 제1저자는 백승대, 송민 박사과정생이다.