무작위 정보가 메타인지 키운다…뇌 닮은 AI 기술 제안

생물학적으로 뇌와 유사한 신경망을 구현한 뒤 의미 없는 무작위 정보(random noise)를 사전 학습시켜 가중치 수송 없이도 기존 인공신경망과 비슷한 수준의 학습 효율을 얻을 수 있음을 보였다.

사전 무작위 정보 학습은 후속 학습에서 신경망의 일반화 능력을 높여 '배우는 방법을 배우는 '메타 학습'(meta learning)의 성격을 갖게 된다고 연구팀은 설명했다.

백세범 교수는 "기계학습에서의 가중치 수송 문제를 해결함으로써 인공신경망의 학습과 뇌의 학습 사이 간극을 좁힐 수 있는 새로운 관점을 제시했다"며 "차세대 인공지능 개발에 기여할 것"이라고 말했다.