뇌의 숨겨진 학습 블록 발견: 인간의 유연한 지능을 모방하는 AI의 미래

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구성성(Compositionality)은 이미 알고 있는 기술을 바탕으로 새로운 기술을 배울 때 처음부터 다시 시작하지 않고 기존 모듈을 재활용하는 뇌의 유연성의 핵심이다.

붉은털원숭이를 대상으로 한 시각 분류 실험 결과, 전전두엽(Prefrontal Cortex)에서 특정 목표를 위해 반복적으로 나타나는 신경 활동 패턴인 '인지 블록'이 발견되었다.

뇌는 새로운 과제를 수행할 때 필요한 인지 블록을 순차적으로 활성화하고 연결하며, 예를 들어 색상 판별 블록과 안구 운동 제어 블록을 조합하여 즉각적인 대응이 가능하다.

전전두엽은 현재 과제에 불필요한 인지 블록의 활동을 억제함으로써 인지 자원의 과부하를 방지하고 특정 목표에 집중할 수 있도록 제어하는 기능을 수행한다.

현재의 인공 신경망은 새로운 데이터를 학습할 때 기존 가중치를 덮어씌워 이전 기억을 잃어버리지만, 뇌의 모듈형 구조를 AI에 도입하면 기존 기술을 보존하며 새로운 능력을 확장할 수 있다.

구성성(Compositionality): — 복잡한 기술이나 개념을 더 단순하고 익숙한 하위 요소들로 분해하고 재조합하여 새로운 능력을 형성하는 능력이다. 뇌가 처음부터 모든 것을 새로 배우지 않고 기존 지식을 활용해 새로운 과제에 즉각 적응하게 만드는 핵심 메커니즘이다.
전전두엽(Prefrontal Cortex): — 뇌의 앞부분에 위치하며 고등 사고, 의사결정, 인지 제어를 담당하는 영역이다. 이 연구에서는 전전두엽이 '인지 블록'들을 보관하고 상황에 맞춰 동적으로 조합하는 허브 역할을 수행함이 밝혀졌다.
파괴적 간섭(Catastrophic Interference): — 인공 신경망이 새로운 정보를 학습할 때 기존에 학습했던 지식을 완전히 덮어씌워 망각해버리는 현상이다. 생물학적 뇌와 달리 현재의 AI 모델들이 여러 과제를 동시에 수행하거나 순차적으로 배우는 데 어려움을 겪는 주요 원인이다.
인지 제어(Cognitive Control): — 현재의 목표에 부합하도록 생각과 행동을 조절하는 능력이다. 뇌가 불필요한 인지 블록을 억제하고 필요한 블록만 활성화하여 자원 과부하를 막고 특정 작업에 집중할 수 있게 한다.