Google DeepMind의 연구팀이 AI도 인간과 유사한 지식 전달 수단을 통해 기술을 획득할 수 있다는 연구 결과를 발표했습니다.
Learning few-shot imitation as cultural transmission | Nature Communications
https://www.nature.com/articles/s41467-023-42875-2
"상황에 따른 적절한 행동 및 목적을 위한 지식에 있어서, 인간은 TV에서 본 새로운 레시피를 재현하거나, 투어 여행에서 가이드를 따라가거나, 동료에게 복사기 사용법을 배우는 등의 행동을 통해 타인으로부터 효율적으로 지식을 얻을 수 있습니다.
이러한 인간의 지식 전달 구조를 AI에 도입하면, AI가 지식을 획득하기 위해 방대한 데이터를 읽어 들여 대량의 시간과 컴퓨팅 능력을 낭비할 필요가 없어질 가능성이 있습니다. 또한 인간과 AI가 보다 유익한 상호작용을 하는 데 있어서도 AI가 인간의 지식전달법을 알아두는 것이 더 유익합니다.
DeepMind의 연구팀은 지식 전달 수단의 하나로서 AI에게 '움직임을 모방'하는 능력을 주고, '적절한 순서로 골인'하는 게임을 시켰습니다. 그리고「전문가가 최후까지 동반」,「전문가가 중반까지 동반」,「전문가 없음」의 3가지 상황을 만들어, AI가 전문가로부터 올바르게 학습할 수 있는지 확인했습니다.
연구팀에 따르면 기존의 강화 학습 기반 AI는 전혀 스코어를 향상할 수 없었던 반면, 새롭게 모방 능력을 준 AI는 전문가의 움직임을 보고 배워 스코어를 향상할 수 있었습니다.
아래의 왼쪽 그래프는 트레이닝에 있어서 어느 정도의 지식 전달이 발생했는지 나타내는 지표로, 오른쪽은 트레이닝 중 스코어의 변화입니다. 적색 범위에서 교육 개시 후 잠시 동안은 AI가 이동이나 탐색 방법을 배워도 지식 전달이나 점수 향상이 일어나지 않았지만, 청색 범위에 들어가면서부터 빠르게 점수가 향상되었습니다.
노란색 단계에서는 지식전달의 정도가 1에 가까워지며, 단지 움직임을 복제하는 것이 아니라 전문가가 사라져도 문제없이 게임을 플레이할 수 있게 되었습니다. 그 후 트레이닝을 지속해 보라색으로 표시된 범위에서는 지식전달의 정도는 저하되고 있지만 스코어는 오히려 향상되고 있어, 전문가의 지식 흡수를 자력으로 끝내고 스코어를 늘려나가고 있습니다.
연구팀은 약간의 모방을 통해 AI에 지식을 전달하는 방법을 개발할 수 있었다면서, 「지식 전달 능력은 범용 인공 지능의 개발에 있어서 알고리즘의 역할을 할 수 있다」라고 말하며, 범용 인공 지능 개발에의 의욕을 나타냈습니다.
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