[이슈밸리=권동혁 기자] 한국과학기술원(KAIST)은 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 인간의 빠른 추론 능력을 유도해 학습 효율을 향상할 수 있는 뇌 기반 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 밝혔다.
연구팀에 따르면 이전 연구에서 인간의 추론 과정을 모델링하고 전두엽과 해마가 이러한 과정에 관여한다는 것을 규명했다.
이번 연구에서는 이 모델에 인간의 원샷 추론 과정을 특정한 상태로 유도하기 위해 인공지능 알파고에 사용된 심층 강화학습 기술을 접목했다.
연구팀은 126명의 인간 피실험자 대상 인과관계 학습 및 추론 실험에서 이 기술을 사용해 학습했을 때 단순 반복 학습 대비 최대 약 40%까지 학습 효율이 향상되는 것을 확인했다.
또한 오랜 시간 신중하게 학습하거나 몇 가지 단서만을 조합해 빠르게 결론을 도출하는 것 같은 개인별 학습 성향을 고려한 맞춤형 설계가 가능하다는 것도 증명했다.
이상완 교수는 "이 기술의 잠재력은 인공지능의 방대한 지식을 인간이 빠르게 흡수할 수 있는 형태로 변환할 수 있다는 데 있다ˮ며 "챗 GPT, GPT-4와 같은 언어 인공지능에서 추출되는 다양한 정보를 인간이 빠르게 추론 학습할 수 있게 변환하거나 게임이나 가상현실의 콘텐츠를 인간의 추론 과정에 맞게 최적화해 몰입도를 높일 수 있고, 반대로 몰입도를 적절한 수준에서 제어하면 중독을 완화하는 효과를 기대할 수 있다ˮ고 말했다.
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