페이스북 모기업 메타(Meta)는 데이터를 사람처럼 처리하는 사람 수준의 AI를 만드는 것을 목표로 새로운 연구 프로젝트를 발표했다.
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페이스북의 모회사 메타(Meta)는 인간의 두뇌와 같은 방식으로 음성과 텍스트를 학습하고 처리할 수 있는 차세대 AI를 구축하기 위한 장기 연구 프로젝트를 시작한다고 발표했습니다. Meta는 인간 수준의 AI를 만들기 위한 노력을 설명했습니다.
Meta는 인간의 두뇌를 이미지화하는 신경 영상 회사인 NeuroSpin 및 소프트웨어 회사인 Inria와 협력하여 인간의 두뇌가 음성과 텍스트를 처리하는 방법을 연구한 다음 AI 언어 모델과 비교합니다.
NeuroSpin은 특히 뇌 영상에 중점을 둔 연구 센터입니다. 연구원은 물리학자, 수학자, 신경과학자, 의사로 구성되어 서로 다른 방식으로 인간의 뇌에 대해 배울 수 있는 도구를 구축합니다.
NeuroSpin은 다음과 같이 설명합니다 .
“신경 영상에 중점을 두고 수행된 연구는 기술 및 방법론적 개발(데이터 수집 및 처리)에서 인지 신경 과학을 포함한 전임상 및 임상 신경 과학에 이르기까지 다양합니다.”
게시된 메타:
“오늘 우리는 인간의 두뇌가 말과 텍스트를 처리하는 방식을 더 잘 이해하기 위한 장기 AI 연구 계획을 발표합니다. 우리는 신경 영상 센터인 Neurospin(CEA) 및 Inria와 협력하여 AI 언어 모델과 뇌가 동일한 말 또는 서면 문장에 어떻게 반응하는지 비교하고 있습니다.
우리는 이 작업에서 얻은 통찰력을 사용하여 사람만큼 효율적으로 음성과 텍스트를 처리하는 AI의 개발을 안내할 것입니다.”
AI 언어 모델의 문제점은 학습을 위해 많은 예제가 필요하다는 것입니다. 인간의 두뇌는 배울 수 있는 몇 가지 예만 있으면 됩니다.
두뇌와 같은 AI 언어 모델에 대한 현재 연구에서 다음과 같은 사실을 발견했습니다.
“뇌 활동과 가장 유사한 언어 모델은 문맥에서 다음 단어를 가장 잘 예측하는 모델입니다(예: 옛날 옛적에…시간).
뇌는 단어와 아이디어를 훨씬 앞서 예측하지만 대부분의 언어 모델은 바로 다음 단어만 예측하도록 훈련됩니다. 이 장거리 예측 기능을 활용하면 최신 AI 언어 모델을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.”
발표는 인간이 다양한 언어 관련 작업을 수행할 때 인간의 두뇌 활동을 보기 위해 MRI 및 기타 이미징 도구를 사용하는 인간 두뇌 활동에 대한 AI 모델링에 대한 현재 연구를 인용했습니다.
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인용된 연구 논문은 2021년의 것으로 제목 은 두뇌와 심층 신경망의 언어 처리: 계산 수렴과 그 한계 (PDF)입니다.
연구 결과의 요약은 연구 논문의 시작 단락에서 논의됩니다.
“결과는 (1) 네트워크에서 레이어의 위치와 (2) 컨텍스트에서 단어를 정확하게 예측하는 네트워크의 능력이 인공 신경망에서 뇌와 같은 표현의 출현을 책임지는 주요 요인임을 보여줍니다.
이러한 결과는 함께 각 피질 영역 내에서 지각, 어휘 및 구성 표현이 정확하게 전개되고 뇌와 알고리즘에서 언어 처리의 지배 원리를 밝히는 데 기여하는 방법을 보여줍니다.”
위 연구의 중요성은 두뇌가 데이터를 처리하는 방법을 연구하는 것이 알고리즘에서 유사한 프로세스를 생성하는 데 대한 통찰력을 얻을 수 있는 방법을 보여주는 것입니다.
메타 연구팀은 인간의 뇌 활동에 대한 수천 개의 스캔을 사용하여 작업 중에 뇌의 어느 영역이 활성화되었는지 확인합니다.
이 연구는 “인간 수준의 AI” 개발이라는 메타의 목표에 유용한 통찰력을 제공한 “인간 두뇌의 계산 조직”을 보여주었다고 합니다.
이점은 인간 수준의 AI를 생성하는 것에 국한되지 않으며, 이 연구는 또한 신경 과학자들이 인간의 뇌를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다