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MIT에 기반을 둔 연구 팀은 신경망의 성능을 다른 유형의 뇌 세포를 기반으로 하는 구조와 결합하여 강화하고자 한다. 연구 팀은 신경망에 별세포 기반 구조를 통합하여 신경망이 시간 경과에 따라 신호를 처리하는 방식을 변경할 수 있도록 할 계획이다.
깊은 신경망은 인간 뇌의 신경망에서 영감을 얻었다. 강화 학습 알고리즘은 시간이 지남에 따라 실패와 성공에서 학습하여 체스와 고와 같은 복잡한 도전을 마스터하는 것을 가능하게 한다. 그러나 깊은 신경망은 일반적으로 인간이 처리해야 하는 일반적인 문제를遇할 때 어려움을 겪는다. 현재 도메인 또는 환경에서 얻은 지식이 아닌 일반적인 지식을 요구하는 상황은 깊은 신경망이 처리하기 어렵다.
MIT의 Picower Institute에 따르면, 연구 팀은 별세포 기반 구조를 신경망에 추가하여 깊은 신경망을 더 강력하고 다재다능하며 신뢰할 수 있게 만들고자 한다.
MIT의 신경과학 뉴턴 교수인 Mriganak Sur는 신경세포에 대한 강조가 다른 유형의 뇌 세포를 무시하게 만들었다고 설명했다. Sur는 현재 심지어 최신의 깊은 신경망도 규칙/컨텍스트가 변하지 않거나 시간이 관련되지 않는 경우 환경의 요인에 대해 고려하고 학습하기 위해 어려움을 겪을 수 있다고 설명했다. 이러한 조건에서 신경망은 성공적인 전략을 시간이 지남에 따라 유지하고, 탐색/이용 트레이드 오프를 균형잡고, 다른 컨텍스트에서 유사한 작업에 학습된 것을 적용하는 데 어려움을 겪을 수 있다.
Sur에 따르면, 최근의 증거는 별세포가 뇌가 위의 작업을 수행할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났으며, 이는 신경세포와 함께 병렬 네트워크로 작동하는 능력 덕분이다. 별세포를 신경망에 도입하면 AI는 장기간에 걸쳐 수집된 정보를 통합하고, 유사한 상황을 인식하고, 학습된 능력을 재사용하며, 신경세포 사이의 시냅스 연결을 조절할 수 있을 것이다. 별세포는 뇌의 전두엽 피질의 신경세포를 시나리오를 탐색하도록 안내하고, 스트리아툼의 세포를 상황을 이용하도록 도와주는데, 이는 모두 화학적 신경전달물질을 통해 관리된다.
Sur에 따르면, 최근의 증거는 별세포가 뇌가 위의 작업을 수행할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났으며, 이는 신경세포와 함께 병렬 네트워크로 작동하는 능력 덕분이다. 별세포를 신경망에 도입하면 AI는 장기간에 걸쳐 수집된 정보를 통합하고, 유사한 상황을 인식하고, 학습된 능력을 재사용하며, 신경세포 사이의 시냅스 연결을 조절할 수 있을 것이다. 별세포는 뇌의 전두엽 피질의 신경세포를 시나리오를 탐색하도록 안내하고, 스트리아툼의 세포를 상황을 이용하도록 도와주는데, 이는 모두 화학적 신경전달물질을 통해 관리된다.
연구 팀은 다양한 실험을 통해 별세포가 깊은 신경망을 어떻게 강화할 수 있는지 조사할 계획이다. 각 실험은 다른 전문가에 의해 수행될 것이다. 실험 결과는 연구 팀이 가지고 있는 이론을 정제하는 데 사용될 것이다. 연구자들은 생물체와 인간에서 수행되는 간단한 실험에서 데이터를 수집하여 뇌 영역, 별세포, 신경전달물질의 변경이 성능에 미치는 영향을 모니터링할 것이다.
마지막으로, Alfonso Araque와 Sur는 별세포가 학습하는 동안 어떻게 작동하는지 관찰할 계획이다. 또한 별세포를 조작하여 강화 학습 과정에 미치는 영향을 확인할 것이다.
“별세포와 신경세포 및 신경전달물질의 상호작용이 뇌가 자연스럽게 보상 학습을 수행하고 강화 학습 시스템과 관련된 많은 문제를 극복할 수 있는 계산 능력의 원천이라는 것이 우리의 중심 가설이다.”
