신경계산 브레인 모델, AI 연구 발전 가능성

몬트리올 대학교의 새로운 연구에서 인간의 뇌를 위한 새로운 신경계산 모델을 소개했습니다. 이 새로운 모델은 뇌가 복잡한 인지 능력을 어떻게 개발하는지에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하며, 이는 신경 인공 지능(AI) 연구를 발전시킬 수 있습니다.

이 연구는 9월 19일 국립 과학 아카데미 간행물(PNAS)에 발표되었습니다.

파리 파스퇴르 연구소와 소르본 대학교, 퀘벡 인공 지능 연구소, 몬트리올 대학교의 국제 연구자 그룹이 이 연구를 수행했습니다.

신경 발달

이 연구는 정보 처리의 3가지 계층에서 신경 발달을 설명합니다:

• 감각运动 수준: 뇌의 내부 활동이 어떻게 지각에서 패턴을 학습하고 행동과 연관시키는지 탐구합니다.
• 인지 수준: 그 패턴을 어떻게 맥락적으로 결합하는지 조사합니다.
• 의식 수준: 뇌가 외부 세계와 어떻게 분리되고, 학습된 패턴을 기억을 통해 어떻게 조작하는지 고려합니다.

이 새로운 연구는 두 가지 기본적인 학습 유형의 상호 작용에 중점을 둔 모델 덕분에 인지의 핵심 메커니즘에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다. 첫 번째는 통계적 규칙성과 관련된 헤브 학습이며, 두 번째는 보상과 도파민 신경전달물질과 관련된 강화 학습입니다.

새로 개발된 모델은 3つの 과제를 해결하며, 각 과제에서 새로운 핵심 메커니즘을 도입하여 진행합니다.

결과는 생물학적 신경 네트워크에서 인지 능력의 다단계 발달을 위한 두 가지 기본 메커니즘을 강조합니다:

• 시냅스 발달: 헤브 학습은 지역적 규모에서 발생하며, 강화 학습은 전역적 규모에서 발생합니다.
• 자체 조직된 역학: 자발적인 활동과 신경 세포의 균형된 흥분/억제 비율.

차세대 AI와 인공 의식

기욤 두마(Guillaume Dumas)는 연구 팀의 일원이며, 몬트리올 대학교의 계산 정신병리학 조교수입니다.

“우리의 모델은 신경-인공 지능의 융합이 어떻게 생물학적 메커니즘과 인지 아키텍처를 강조하며, 차세대 인공 지능의 개발을 촉진하고 궁극적으로 인공 의식에 이를 수 있음을 보여줍니다.”라고 두마스는 말합니다.

이를 달성하기 위해 두마스는 인지의 사회적 차원을 통합해야 할 수 있다고 말합니다. 연구 팀은 현재 생물학적 및 사회적 차원을 통합하고 있으며, 이미 두 개의 전체 뇌가 상호 작용하는 첫 번째 시뮬레이션을 만들었습니다.

연구 팀은 미래의 계산 모델을 생물학적 및 사회적 현실에錨定함으로써 인지의 핵심 메커니즘에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있을 것이라고 믿습니다. 또한 이는 인공 지능과 인간의 뇌 사이의 다리를 제공할 것이라고 믿습니다.