복잡한 건 이렇게 알아가는 건가? - 뇌과학과 인공지능이 서로를 알아가는 도구로

몬스
몬스 · 네트워크 과학을 공부/연구합니다.
2023/03/07
연구동향을 살피기 위해 주로 소셜 미디어를 이용하는데, 트윗이나 페이스북의 연구자나 커뮤니티를 팔로잉 하는 식이다. 주로 네트워크 분야의 연구자들을 팔로잉하는데, 굳이 네트워크 과학 분야와 큰 관련이 없더라도 가끔 화제가 되는 소식들은 여러 경로를 통해 피드에 중복해 올라온다.

최근 피드에 인공지능 관련 논문 몇 개가 중복해서 올라온다. 아마, 인공지능 분야에서 화제가 되고 있는 논문인 것 같다. 가볍게 논문들을 훑어봤는데 꽤 흥미롭다. 전공자는 아니기에 전문성 있는 리뷰는 힘들지만, 관련해서 드는 생각들을 두서 없이 적어본다.


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1. Evidence of a predictive coding hierarchy in the human brain listening to speech

예측 코딩(predictive coding)이라는 이론이 있다고 한다. 사람의 뇌는 감각을 그냥 받아들이는 게 아니라 맥락을 예측해서 받아들이는데, 이를 통해 세상에 대한 모델을 지속적으로 형성한다는 이론이다.
그런데, 인제 사람을 흉내낸 인공지능의 언어모델이 하는 걸 보니, 예측을 하긴 하는데 바로 다음 단어만 예측하는 식으로 훈련/동작 하더라는 것이다. 하지만 예측 코딩이론에 따르면 이는 매우 제한적인 모델링이다. 다음 단어를 예측하는 것도 분명 지속적이긴 한데 조금 더 먼 미래까지 예측하는 메커니즘이 필요하다는 것이다. 이게 없으니까 언어모델이 좀 생뚱맞다거나 의미론적으로 틀어지는 맥락을 만드는 게 아닐까 하고 말이다.
그래서, 사람들에게 어떤 이야기를 들려주면서 뇌 활동 신호를 fMRI라는 기계로 측정하고, 이 뇌 활동이 얼마나 먼 미래 까지를 예측하는지 살펴보자는 것이 논문의 취지다.
흥미로운 건 뇌의 예측 코딩 활동을 살펴보기 위해 언어모델인 GPT-2를 활용한다는 것이다. 네트워크 층(layer)을 여러 겹으로 쌓아 올린 GPT-2의 심부 layer의 활성화 정도가 같은 문장을 입력 받고 있을 때의 인간의 뇌 부위들과 잘 mapping...
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복잡계 과학에 관심이 많고, 그 중 주로 네트워크 과학을 공부/연구/덕질 하고 있습니다.
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