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MIT, 원숭이 수준 지각력 갖춘 알고리즘 개발

2014.12.24

인공지능과 영장류의 지각 능력이 경쟁을 벌일 수 있는 수준까지 올라왔다.

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MIT 심화신경망 알고리즘이 각 종별로 사물을 구분한 결과값.

MIT 뇌과학자들이 심화신경망(DNN) 알고리즘을 이용, 원숭이 수준의 사물 지각 능력을 구현하는 데 성공했다. 알고리즘에 기초한 인공지능도 빠른 속도로 물체의 종류를 정확하게 구분할 수 있다는 것을 의미한다.

찰스 카디우 등 MIT 뇌과학자들은 12월18일 ‘PLOS 컴퓨테이셔널 바이올로지’에 발표한 논문에서 심화신경망을 이용해 아프리카 마카크 원숭이 수준의 지각 능력을 갖춘 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.

원숭이와 같은 영장류는 특정 사물을 순식간에 시각적으로 인식한 뒤 종을 구분하는데, 그간 인간이 설계한 컴퓨터 시스템은 이 분야에서 영장류의 뇌를 넘어서지 못했다. MIT 연구팀이 한층 개선된 심화신경망 알고리즘을 개발함에 따라 인간의 뇌를 대체하려는 인공지능 연구가 보다 활기를 띨 것으로 보인다.

MIT 연구팀은 지각 능력 비교 측정을 위해 아프리카 마카크 원숭이의 하측두 피질과 V4 영역에 전극선을 심은 뒤 원숭이의 지각력을 측정했다. 원숭이가 사물을 본 뒤 뇌에서 어떤 식으로 재현되는지 확인하기 위해서다.

이를 통해 연구팀이 개발한 심화신경망 알고리즘의 결과값과 비교했다. 잠깐 본 사물을 얼마나 정확하게 구분하느냐에 초점을 맞췄다. 예를 들어 서로 다른 위치와 모양을 지닌 승용차를 자동차로 분류하거나 딸기나 사과를 과일로 인식하는 능력을 측정한 것이다.

실험 결과 영장류의 두뇌와 심화신경망 알고리즘의 지각력이 서로 필적할 만한 수준인 것으로 나타났다. 연구자는 “우리는 이 모델이 이전의 한계를 넘어선 최고 수준의 기능을 보여줬고, 아울러 최신의 심화신경망 알고리즘이 영장류의 시각 처리과정에 대한 이해에 인사이트를 제공할 수도 있다는 점을 확인했다”고 의미를 설명했다.

영장류 두뇌와 자웅을 겨룰 만한 알고리즘이 탄생한 데는 컴퓨터의 연산 능력 향상과 풍부한 데이터 세트의 덕이 컸다. MIT 연구팀은 “시각 데이터 처리를 위해 고가의 GPU를 구매했고 다양한 메타데이터가 포함된 수백만장의 이미지를 포함한 데이터를 활용했다”고 설명했다.

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메디아티 미디어테크랩장입니다. 이메일은 dangun76@mediati.kr 트위터는 @dangun76 을 쓰고 있습니다. '뉴스미디어의 수익모델 비교 연구'로 석사 학위를 취득했습니다. 현재 관련 분야 박사과정에 재학 중입니다. 저서로 '트위터 140자의 매직', '혁신 저널리즘'이 있습니다. 독자 여러분들의 다양한 피드백을 간절히 원하고 있습니다. (https://www.facebook.com/mediagotosa/)에서 더 많은 얘기 나눠요.