KAIST 뇌기계지능 연구실 소개 (과기정통부 SW 스타랩)
무엇을 연구하나?
뇌는 “지능”에 대한 살아있는 증명 그 자체입니다. 우리는 스스로가 지적인 존재이고 지능의 이론이 존재한다고 믿지만, 아직 그 실체가 무엇인지 명확하게 이해할 수 있는 수준에는 못 미칩니다. 우리 연구팀은 최신 인공지능 이론을 이용하여 인간의 지능을 공학의 영역에서 정의하고 탐구하고자 합니다.좋은 소식!
인공지능은 문제상황-해결과정-성능의 연결관계가 수학적, 공학적으로 명확하기 때문에 지능이라는 모호한 개념을 탐구하기 좋은 도구입니다. 그리고 최신 인공지능을 겉에서 살펴보면 인간을 닮아가는 것만 같습니다.주의할 점!
그러나 결코 인공지능은 인간처럼 생각하지 않습니다. 이러한 인공지능은 인간과 다른 사고체계와 가치판단을 가지고 있습니다 (Alignment problem). 새로운 접근방식
이 문제를 풀기 위해 기존 연구는 인간의 지식(What)을 인공지능으로 옮기는 일에 집중했습니다. 우리 연구팀은 (1) 인간이 지식을 습득하는 과정(How)을 인공지능으로 이식함으로써 (2) 지식의 이유(Why)를 역 추정하는 방식으로 접근합니다. (What vs. How-Why)구체적으로 어떻게?
학습, 추론, 직관, 예측인지, 작업기억의 중앙통제와 같은 고위수준 정보처리 과정을 인공지능의 이론과 알고리즘의 형태로 해석하고 (Brain to AI), 그 결과를 인공지능으로 구현(AI to Brain)하고 있습니다. Brain to AI은 지능이 어떻게 동작하는지(How)를 이해하는 과정이고, AI to Brain은 지능의 이유(Why)를 묻는 과정입니다.고위수준 지능의 탐구과정은 아래와 같은 3단계의 재귀적 실험으로 구성됩니다.Brain↦AI: 스스로 목적을 설정하는 게임 환경에서 인간이 고위수준 인지기능을 발휘할 수 있는 실험을 디자인하여 인간 대상 행동 및 fMRI 실험을 진행하고, 두 가지 데이터를 모두 설명할 수 있는 뇌기반 인공지능 모델을 만듭니다.AI↦Brain: 뇌기반 인공지능 모델을 가상의 인간으로 설정하고 시뮬레이션 환경에서 인간의 특정 인지 기능을 유도하거나 발휘할 수 있는 실험 환경을 딥러닝 기술을 이용해 생성해 냅니다.((Brain↦AI)↦Brain)↦…: 생성된 실험 환경을 이용해 다시 인간 실험을 진행하는 과정을 반복하는 재귀적 실험을 통해, 궁극적으로 인간 지능의 깊은 기능을 탐구합니다. 이러한 과정은 인공지능이 인간의 귀납적 편향성을 인코딩하고 다시 새로운 실험으로 디코딩하는 과정으로 볼 수 있고, "신경 오토인코더(Neural autoencoder)"라는 새로운 개념입니다.
핵심 기술들은 현재까지 약 50여건의 국내 및 해외 특허로 출원/등록되었고, 6년 연속 (2019-2024) KAIST 테크페어 에서 소개되어 왔습니다. 연구 지원
우리 연구실은 2023년 과기정통부 SW 스타랩에 선정되었고, 2024년 한계도전 R&D 프로젝트에 선정되었습니다. 또한 아래와 같은 다양한 해외 연구소 및 국내 대기업의 지원을 받았습니다.Google DeepMind (2017), IBM Research (2021), Microsoft Research Asia (2023)삼성미래기술육성사업 (2016-2023), 삼성종합기술원 (2025-), LG전자 (2023-2025), KT (2021-2024)
