과학자들이 인공지능 '꿈'을 만들려고 한다

2024-03-13 807

1월 XNUMX일 독일 잡지 '데르 슈피겔'의 보도에 따르면, 이탈리아의 컴퓨터 과학자 시모네 팔라쪼의 인공지능(AI)은 가끔 이상한 일에 대해 '꿈'을 꾼다고 한다. 그 꿈에는 오셀롯 무늬의 트럭과 개 머리가 달린 장난감 자동차, 또는 좌석 쿠션에 특대 흑맥주 한잔이 놓인 안락 의자가 포함될 수 있습니다. Palazzo는 때때로 AI가 더 철저하게 학습하기를 바라기 때문에 AI를 절전 모드로 전환합니다.

수면은 인간의 생존에 필수적입니다. 뇌가 수면 상태에 들어가면 무의식적으로 이전 몇 시간 동안 습득한 지식과 경험을 통합하고 정보를 분류하여 중요한 세부 사항을 장기 기억으로 전환합니다. 꿈은 경험을 저장하는 데 도움이 된다는 가설이 제기되고 있습니다. 그러나 연구자들은 아직 꿈의 정확한 기능을 설명하지 못하고 있습니다.

인간과 달리 AI의 인공신경망은 결코 피곤하지 않으며 휴식이나 잠도 필요하지 않습니다. 그러나 기억력 결핍이 있습니다. 새로운 작업을 배운 후에는 이전에 배운 능력을 잊어버리는 경우가 많습니다. Palazzo는 "우리는 먼저 개와 표범의 이미지로 모델을 훈련시킨 다음 판다와 기린의 이미지를 보여주었는데, 갑자기 개와 표범을 구별하지 못할 수도 있습니다."라고 말했습니다. 전문가들은 이러한 상황을 '재난적 망각'이라고 부릅니다.

카타니아 대학의 Palazzo와 그의 동료 Concetto Spampinato는 의료 응용을 위한 AI 모델을 개발하고 있습니다. 이러한 모델을 훈련시켜 치아의 엑스레이를 분석하거나 이미지를 기반으로 다양한 피부 질환을 진단합니다. "치명적인 망각"은 그들이 직면한 문제입니다. AI가 새로운 임상 이미지를 학습할 때 이전 이미지를 잊어버리면 누구에게도 도움이 되지 않습니다. 수면 연구 결과를 기계 개선에도 사용할 수 있나요?

실험에서 Palazzo와 Spampinato는 각성 및 수면 단계를 시뮬레이션했습니다. 첫째, 모델은 일반 AI처럼 깨어 있는 상태에서 훈련되었습니다. 연구원은 앵무새나 개구리의 이미지를 신경망에 입력합니다. 이후 신경망은 인공 뉴런을 연결해 영상을 인식하는 방법을 학습했다. 이렇게 하면 앵무새나 개구리가 포함된 다른 이미지를 볼 때 자신있게 식별할 수 있습니다.

두 번째 단계에서 연구원들은 컴퓨터 명령을 통해 시스템을 절전 모드 상태로 전환했습니다. 그들은 더 이상 새로운 이미지를 보여주지 않고 이전에 본 이미지만 표시했습니다. 이 반복적인 프로세스는 마치 기계가 메모리에서 이미지를 검색하는 것처럼 나타났습니다. Palazzo는 이 방법이 신경망에서 이미 학습된 지식을 강화할 수 있다고 말했습니다.

마지막으로 꿈 모드에서 신경망은 소파와 맥주잔, 오셀롯과 트럭 등 혼합된 이미지를 보게 됩니다. Palazzo는 이를 통해 시스템이 새로운 지식을 받을 수 있도록 준비할 수 있기를 바랍니다. 이를 달성하기 위해 그는 장기간 동안 신경망을 수면과 유사한 상태로 유지했습니다. 전체적으로 수면 단계의 지속 시간은 깨어 있는 단계의 지속 시간의 약 50배였습니다.

사람들은 항상 자신의 이미지로 기계를 만들고 싶어했습니다. Palazzo는 인간의 두뇌 기능을 충실하게 재현하는 것을 옹호합니다. 그러나 이 접근 방식은 컴퓨터 과학자들 사이에서 논란의 여지가 있습니다. 영국의 AI 전문가 앤드루 로고이스키(Andrew Rogoyski)는 잡지 '뉴 사이언티스트'에 인간의 두뇌는 수백만 년에 걸친 진화의 결과이므로 성능과 에너지 소비 사이의 생물학적 절충안을 나타낸다고 썼습니다.

Palazzo의 AI가 진정으로 "잠자고" 있고 "꿈을 꾸고 있는지" 여부는 여전히 논쟁의 여지가 있습니다. Palazzo 자신이 인정한 것처럼, 그의 모델의 신경망은 인간처럼 학습할 수 없으며 스스로 꿈의 이미지를 생성하지도 않습니다. 오히려 AI 기반 이미지 생성기에서 이탈리아 연구원이 생성합니다.

이탈리아 연구팀은 최근 수면 실험의 예비 결과를 발표했다. 현재 독립적인 전문가들이 결과를 검토하고 있습니다. 모델에 따라 수면-기상 주기로 훈련된 AI 네트워크는 이미지 인식 정확도를 최대 12%까지 높일 수 있습니다. 이에 따라 "재난적 망각"의 빈도도 감소합니다. Palazzo는 이를 "상당한 개선"이라고 부릅니다.

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