작은 벌의 뇌가 차세대 AI의 열쇠를 쥐고 있을 수 있는 이유는 무엇일까?

셰필드 대학교 연구진은 벌이 비행을 통해 신경 신호를 증폭시켜 복잡한 시각 패턴을 놀라울 정도로 정확하게 인식할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이는 인공지능(AI)에 새로운 지평을 열어주며, 대규모 연산 능력보다는 효율성에 초점을 맞춥니다.

꿀벌은 뇌와 몸을 놀라운 방식으로 결합합니다. 이러한 자연스러운 전략은 AI 설계를 재편할 수 있습니다. (출처: Shutterstock)

연구팀은 꿀벌 뇌의 디지털 모델을 구축하여 비행 중의 움직임이 시각 정보를 어떻게 형성하고 뇌에서 독특한 전기 신호를 생성하는지 보여주었습니다. 이를 통해 꿀벌은 주변 환경에서 익숙한 특징을 빠르고 에너지 효율적으로 인식할 수 있었습니다.

미래의 로봇은 대규모 컴퓨터 네트워크에 의존하는 대신, 마치 벌처럼 움직임을 통해 정보를 수집하는 법을 배워 이미지를 더욱 효율적으로 처리할 수 있을 것입니다. 이는 스마트하면서도 가벼운 AI 개발을 향한 중요한 발걸음입니다.

셰필드 대학교 기계 지능 센터 소장이자 이 연구의 주저자인 제임스 마셜 교수는 "이 연구를 통해 우리는 수백만 년의 진화의 산물임에도 불구하고 작고 효율적인 시스템이 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 복잡한 계산을 수행할 수 있다는 것을 보여주었습니다."라고 말했습니다.

마셜 교수는 연구의 미래에 대해 다음과 같이 단언합니다. "자연이 지닌 최고의 지능적 설계를 활용하면 차세대 AI로 가는 문이 열리고, 로봇공학, 자율주행차, 실제 학습이 발전할 것입니다."

벌은 주변 환경을 구분하는 데 최소한의 신경 세포만 필요합니다. (출처: Shutterstock)

벌 뇌 모델은 더하기 기호와 곱하기 기호를 구분하는 등의 시각적 테스트를 통해 검증되었습니다. 벌의 스캐닝 전략(하반부에만 집중)을 시뮬레이션했을 때 인식 성능이 크게 향상되었습니다. 이 모델은 매우 작은 인공 신경망으로도 사람의 얼굴을 인식할 수 있었습니다.

런던 퀸 메리 대학교 감각 및 행동 생태학과 라스 치트카 교수는 이렇게 덧붙였습니다. "이번 연구에서는 어려운 시각 판별 과제에 필요한 최소 뉴런 수를 측정했는데, 이 수는 놀라울 정도로 적었습니다. 심지어 인간의 얼굴 인식과 같은 복잡한 과제에서도 마찬가지입니다. 따라서 곤충의 미세뇌는 고도의 계산 능력을 갖추고 있습니다."

행동, 곤충 뇌의 작동 방식, 그리고 계산 모델이 보여주는 결과를 종합하여, 이 연구는 작은 곤충의 뇌를 연구하면 지능의 근본적인 법칙을 밝혀낼 수 있음을 시사합니다. 이러한 발견은 인지에 대한 더 깊은 이해를 도울 뿐만 아니라, 새로운 기술 개발에도 중요한 의미를 지닙니다.

민 호안

출처: https://vtcnews.vn/tai-sao-bo-nao-ong-nho-be-co-the-nam-giu-chia-khoa-cho-ai-the-he-tiep-theo-ar962833.html