텍스트 지시만으로 작업을 실행하고, 다른 AI에게도 가르칠 수 있는 AI가 개발된다

인간과 다른 동물을 분리하는 인지 기능 중 하나는"구두 및 서면 지시"에 따라 다양한 작업을 수행할 수 있다는 것입니다. 이번에 새롭게 스위스 제네바의 연구팀은 텍스트 지침에 따라 작업을 배우고 실행할 수 있고, "형제 AI"도 가르칠 수 있는 AI를 개발하였습니다.

Scientists create AI models that can talk to each other and pass on skills with limited human input | Live Science
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Scientists create AI models that can talk to each other and pass on skills with limited human input | Live Science

Scientists create AI models that can talk to each other and pass on skills with limited human input

사전 교육을 받지 않고도, 구두 또는 서면 지침만을 기반으로 하여 새로운 작업을 수행해 내는 능력은 인간만이 지닌 고유한 능력입니다. 또한 인간은 자신이 학습한 태스크를 단어를 사용하여 다른 사람에게 가르칠 수도 있습니다.

제네바 대학의 신경과학자인 알렉산드르 푸제 등의 연구팀은 인간의 이러한 능력을 모방한 AI의 개발에 임했습니다. 푸제 씨는 "현재 AI를 사용한 대화형 에이전트는 언어 정보를 통합하여 텍스트와 이미지를 생성할 수 있을 뿐, 지시를 감각운동으로 변환할 수 없으며 다른 AI에게 설명하고 재현할 수 없습니다."라고 코멘트.

푸제 씨의 연구팀은 인간의 언어를 이해하도록 사전 훈련된 "Sentence-BERT(SBert)"라는 자연 언어 처리 모델을 감각 입력 해석과 그에 대한 동작 시뮬레이션을 하는 소규모 신경망에 접속했다는 것입니다. 이 "sensorimotor-recurrent neural network(RNN: 감각운동 재귀형 신경망)"은 50개의 심리물리학적 태스크 세트로 훈련되어 자극에 반응하게 되었습니다.

연구팀이 개발한 RNN은 내장 언어 모델인 SBert를 통해 텍스트를 완전히 이해할 수 있었습니다. RNN은 지금까지 교육 영상을 보거나 과제를 실행한 경험이 없었음에도 불구하고, 자연언어에 의한 지시만으로 "자극이 주어진 방향을 가리킨다", "대비에 차이가 있는 두 가지 시각적 자극 중 밝은 쪽을 가리킨다"라는 태스크를, 평균 83%의 정밀도로 실행할 수 있었다고 보고하고 있습니다.

게다가 RNN은 스스로가 학습한 스킬 내용을 언어적인 지시를 사용하여 같은 '형제 AI'에게 전달할 수도 있었습니다. 푸제 씨는 "이러한 작업을 배우면 네트워크는 두 번째 네트워크(첫 번째 네트워크 복사본)에 설명하고 작업을 재현할 수 있었습니다. 우리가 아는 한 두 AI가 순수하게 언어적인 방식으로 대화할 수 있었던 것은 이것이 처음입니다."라고 코멘트

이번 연구결과는 기계끼리의 대화를 가능하게 하는 기술개발이 과제가 되고 있는 로보틱스 분야에 유망한 영향을 미칩니다. 연구팀은 "우리가 개발한 네트워크는 매우 작습니다만, 이를 바탕으로 보다 복잡한 네트워크를 개발하고 서로 이해할 수 있는 휴머노이드 로봇에 통합하는 것을 바라고 있습니다."라고 말했습니다.