인공 지능에 대한 발달과 학습의 요령을 파악하는 뇌의 메커니즘

  인공 지능에 대한 발달과 학습의 요령을 파악하는 뇌의 메커니즘에 대하여 알아보겠습니다. 사실 현재의 인공지능의 작동 방식의 예전에 발달된 부분에서 데이터 베이스의 증가 및 틀에 맞춰진 해석을 인공 지능 스스로 문장을 형성하고 해석하는 방법으로 바뀐 부분에서 큰 진화가 시작되었습니다.

 새로운 스포츠를 배우는 일류 운동선수의 능력은 선수의 타고난 재능이며, 습득한 훈련은 그다지 향상되지 않는다고 생각합니다. 그러나 운동 학습 능력은 "환경 변화"와 "금전적 보상"에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 훈련에서는 첫째 날보다 둘째 날에 더 빨리 학습합니다.

 학습 능력의 변화가 메타인지에 의해 긍정적으로 조절된다고 생각됩니다.

 메타인지는 자신의 학습 능력을 객관적으로 인식하는 능력입니다. 공부할 수 있는 비결은 학습 능력을 객관적으로 감시하고 통제하는 것이지만, 조사할 수 있는 방법은 없습니다.

 인공지능은 하위학습계를 모니터링 및 제어하고, 학습파라미터(변수)를 변경하여 상위강화학습체계가 하위학습계를 모니터링하고 제어하여 인공지능이 보상을 극대화할 수 있도록 하는 '학습학습'인 것으로 알려져 있다. 인공지능의 메타인지 시스템을 인간 학습의 '속도'와 '기억의 유지 시간'의 관계에 적용하여 메타인지로 추측하여 봅니다.

 이는 가상현실 장치(VR)를 이용한 운동 학습 실험을 통해 확인할 수 있습니다. VR 장치는 "손의 실제 위치"에서 벗어난 위치에 "손의 위치"를 표시하기 위해 특별히 고안되었습니다. 손의 위치(운동 기능)의 움직임과 관찰해야 할 손의 움직임 사이에 불일치가 있을 때, 환자는 이 정렬 불량을 수정하고 목적에 맞게 손의 운동 기능을 움직입니다. 조정을 위해 움직인 "운동 기능"을 추정하고 기억력으로 보상했습니다. 기억 재생량이 많을 때는 보상량을 늘리면 학습이 진행되며, 기억 재생량이 적었을 때는 조작하는 것으로 학습을 억제했습니다. 이것은 우리가 "학습 학습" 훈련을 통해 사람의 운동 학습 능력을 임의로 늘리거나 줄일 수 있습니다. 이러한 결과는 인간의 뇌가 기억력과 학습 능력에 대한 객관적인 관찰을 바탕으로 궤도를 수정하는 메커니즘(피드백)을 가지고 있음을 나타냅니다.

 또한 0점에서 점수를 올리는 '보상형'인지, 최대치에서 낮아지는 '벌'형인지에 따라 학습 능력의 변화는 전혀 달랐습니다. '처벌'형은 학습 속도를 높이거나 낮춰 처벌을 줄이고, '보상형'은 기억력을 망각하기 쉽게, 잊기 어렵게 조정해 보상이 증가하도록 했다. 인공지능은 보상과 처벌 정보에 대해 유사한 메타인지 능력을 보이지만, 인간의 메타인지는 '보상'과 '처벌'이 다른 것으로 밝혀졌으며, 이는 뇌 기능을 해명하는 데 중요합니다. 운동 학습을 모니터링하고 제어하는 기능은 운동 메모리, 오류 및 보상 정보와 같은 요소로 나눌 수 있습니다. 요소 간의 상호 작용도 명확하게 정의할 수 있습니다.

 즉, 운동 기술의 "학습의 학습"은 메타인지의 가장 작은 단위입니다. 이를 이론화하고, 행동 실험을 확립하고, 뇌의 메커니즘을 규명함으로써 우리는 인간 의식 기능의 본질을 해명할 수 있다고 믿습니다. 학습을 지원하는 뇌의 특성으로 최근 관심은 자율성입니다. 뇌는 입력 없이 자율적으로(스스로) 작동합니다.

 이러한 뇌의 자발적인 활동은 열 변동(소음)에서 발생하는 것으로 생각됩니다. 다시 말해, 뇌는 끊임없이 불필요한 소음을 발생시키면서 어떻게든 정보를 처리하도록 되어 있습니다. 반면에 인공 지능에 사용되는 컴퓨터는 가능한 한 많은 소음을 제거하도록 설계되었습니다. 여기에 뇌의 똑똑함과 인공 지능의 본질적인 차이가 있습니다. 소음을 억제하지 않고 열 변동과 싸우면서 제대로 작동하는 뇌가 에너지 절약 기술의 궁극적인 모델이 될 것입니다. 또한 소음에서 발생하는 자발적인 활동은 창의성의 원천이 될 수 있습니다. 뇌의 영리함은 스스로 뇌를 사용하는 방법을 찾는 데 있다고 생각합니다.

 

지금까지 인공 지능에 발달과 학습 요령을 파악하는 뇌의 메커니즘에 대하여 알아보았습니다. 인공 지능의 발달로 우리의 삶이 많이 변경될 것으로 예상되며, 이제는 인공 지능을 통한 데이터 분석과 해석에 대한 부분에 대한 관심이 커질 것입니다.