새로운 신경계산 뇌 모델은 AI 연구를 발전시킬 수 있다

몬트리올 대학교의 새로운 연구는 인간 뇌의 새로운 신경계산 모델을 소개한다. 이 새로운 모델은 뇌가 복잡한 인지 능력을 어떻게 개발하는지에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하며, 이는 신경 인공 지능(AI) 연구를 발전시킬 수 있다.

이 연구는 9월 19일 국가 과학 아카데미 저널(Proceedings of the National Academy of Sciences, PNAS)에 발표되었다.

파리의 파스퇴르 연구소와 소르본 대학교, 퀘벡의 세인트 쥬스틴 병원, 밀라 — 퀘벡 인공 지능 연구소, 몬트리올 대학교의 국제 연구자 그룹에 의해 수행되었다.

신경 발달

이 연구는 정보 처리의 세 가지 계층에서 신경 발달을 설명한다:

• 감각運動 수준: 뇌의 내부 활동이 어떻게 지각에서 패턴을 학습하고 행동과 연관시킬 수 있는지 탐구한다.
• 인지 수준: 뇌가 어떻게 그 패턴을 문맥적으로 결합하는지 조사한다.
• 의식 수준: 뇌가 어떻게 외부 세계와 분리되고 학습된 패턴(기억을 통해)을 더 이상 지각할 수 없는 방식으로 조작하는지 고려한다.

새로운 연구는 두 가지 기본적인 학습 유형 간의 상호 작용에 대한 모델의 초점으로 인해 인지의 핵심 메커니즘에 대한 더 깊은 통찰력을 제공한다. 첫 번째는 통계적 규칙성(예: 반복)과 관련된 헤브 학습이다. 두 번째는 보상과 도파민 신경전달물질과 관련된 강화 학습이다.

새로 개발된 모델은 수준을 거쳐 증가하는 복잡도의 세 가지 과제를 해결하며, 팀은 각 과제에서 새로운 핵심 메커니즘을 도입하여 진행했다.

결과는 생물학적 신경 네트워크에서 인지 능력의 다단계 발전에 대한 두 가지 기본 메커니즘을 강조했다:

• 시냅스 발달: 헤브 학습은 지역적 규모에서 발생하고 강화 학습은 전역적 규모에서 발생한다.
• 자체 조직화된 역학: 자발적인 활동과 신경 세포의 균형된兴奋/억제 비율.

차세대 AI 및 인공 의식

기욤 두마(Guillaume Duman)는 팀 멤버이며, 몬트리올 대학교의 계산 정신병리학 조교수이자 세인트 쥬스틴 연구 센터의 주요 연구자이다.

“우리의 모델은 신경-인공 지능의 융합이 어떻게 생물학적 메커니즘과 인지 구조를 강조하여 차세대 인공 지능의 개발을 주도하고 궁극적으로 인공 의식을 이끌 수 있는지를 보여준다”고 두마는 말했다.

이를 달성하기 위해 두마는 인지의 사회적 차원을 통합해야 할 수 있다고 말했다. 팀은 현재 생물학적 및 사회적 차원을 통합하고 있으며, 이미 두 개의 전체 뇌의 첫 번째 시뮬레이션을 만들었다.

팀은 미래의 계산 모델을 생물학적 및 사회적 현실에 기반시키면 인지의 핵심 메커니즘에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있을 것이며, 이는 인공 지능과 인간 뇌 사이의 다리를 제공할 것이라고 믿는다.