KAIST 뇌기계지능 연구실 소개
최신 인공지능은 인간의 데이터의 굴레에서 점차 벗어나 스스로, 빠르게 발전하고 있습니다. 인간처럼 행동하고, 쓰고, 그림을 그리는 인공지능을 보면 마치 인간을 닮아가는 것만 같습니다. 그러나 결코 인공지능은 인간처럼 생각하지 않습니다. 이러한 인공지능은 인간과 다른 사고체계와 가치판단을 가지고 있습니다 (Alignment problem).
우리 연구실에서는 뇌의 고위수준 정보처리 과정을 인공지능으로 매핑하고, 이를 다시 뇌에 매핑하는 과정을 반복하는 뇌기반 인공지능 기술(Brain-inspired AI)을 개발하고 있습니다. 본 기술의 단기적 목표는 인간과 정렬된 인공지능을 구현하는 것이지만, 궁극적인 지향점은 인간의 고위수준 사고체계를 반영한 인공지능을 만들어 봄으로써 “인간의 지능을 이해”하는 데 있습니다.
우리 연구실에서는 학습, 추론, 직관, 예측인지(아래 그림)와 같은 인간의 고위수준 과정을 인공지능의 이론과 알고리즘의 형태로 해석하고 (Brain to AI), 이해한 인간지능의 원리를 인공지능으로 구현(AI to Brain)하는 일을 하고 있습니다. Brain to AI은 인간지능이 어떻게 동작하는지(how)를 이해하는 과정이고, AI to Brain은 인간 지능의 이유(why)를 묻는 과정입니다.
인간의 고위수준 지능의 탐구과정은 아래와 같은 3단계의 재귀적 실험으로 구성됩니다.
Brain↦AI: 스스로 목적을 설정하는 게임 환경에서 인간의 고위수준 인지기능을 발휘할 수 있는 실험을 디자인하여 인간 대상 행동 및 fMRI 실험을 진행하고, 두가지 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 합성해 냅니다.
((Brain↦AI)↦Brain)↦… : 합성한 실험 환경을 이용해 다시 인간 실험을 진행하는 과정을 반복하는 재귀적 실험을 통해, 궁극적으로 인간 지능의 깊은 기능을 탐구합니다.
우리 연구실은 2023년 과기정통부 SW 스타랩에 선정되었고, 아래와 같은 다양한 해외 연구소 및 국내 대기업의 지원을 받았습니다.
Google DeepMind (2017), IBM Research (2021), Microsoft Research Asia (2023)
삼성미래기술육성사업 (2016-2023), LG전자 (2023-2025), KT (2021-2024)
