인공지능(AI)의 인공 뉴런망으로 인간의 실제 뇌 세포를 대체하는 방식으로 인공지능이 뇌와 유사하게 된다면 딥러닝 알고리즘과 인간 뇌의 활동 간에는 어떤 차이가 있을까.

‘메타 AI’의 연구원들은 프랑스의 뇌 영상센터인 ‘뉴로스핀(NeuroSpin)’ 및 프랑스 국립 디지털 과학 연구소(INRIA)와 협력해 이에 대한 연구를 진행할 것이라고 <파퓰러 사이언스>가 3일(현지 시간) 전했다.

연구원들은 동일한 문장과 음성 텍스트를 이용해 이에 반응하는 인간의 두뇌와 딥 러닝 알고리즘을 분석할 계획이다.

이를 통해 연구원들은 인간의 두뇌 생물학과 인공 네트워크간의 유사점과 차이점을 발견하기를 원하며, 또한 인간이 기계보다 언어를 훨씬 효율적으로 처리하는 이유를 해명하려고 한다.

메타 AI의 장 레미 킹 선임연구원은 “우리가 하는 것은 (인간의) 뇌 활동을 기계 학습 알고리즘과 비교해 뇌가 어떻게 기능하는지를 이해하고 이를 통해 기계 학습을 개선하려는 것”이라고 말했다.

그는 “지난 10년 동안 AI는 객체 인식과 자동 번역에 이르기까지 다양한 영역에서 상당한 발전이 있었지만, 명확하게 정의되지 않았거나 많은 지식을 통합해야 하는 작업에 있어서는 AI가 도전해야 할 과제가 많다”고 덧붙였다.

메타 AI의 연구원들은 지난 2월 ‘커뮤니케이션스 바이올로지’ 저널에 발표한 논문을 통해 딥 러닝 알고리즘이 문장에서 생략된 단어를 예측하는 데 있어 인간의 두뇌와 가장 유사하게 동작한다는 것을 발견했다고 밝혔다.

킹은 “이는 매우 의미 있는 발견”이라면서 “AI가 과거의 경험을 통해 미래를 예측하려는 시도가 인간의 뇌가 수행하려는 것과 유사할 수 있음을 시사 한다”고 설명했다.

AI의 보다 좋은 언어 모델은 챗봇이나 대화 에이전트, 자동 번역 등에 중요한 구성요소이다.

‘메타 AI 연구소’의 조엘 피노 이사는 “사용하는 언어 모델이 더 풍부하다면 이 같은 모든 응용 프로그램들이 훨씬 더 잘 기능할 것”이라고 말했다.