“시각적 지식 조합·이해 가능”···카이스트, 신규 AI 모델·벤치마크 개발

[이뉴스투데이 김영욱 기자] 안성진 한국과학기술원(KAIST) 전산학부 교수 연구진이 구글 딥마인드와 미국 럿거스 대학교와 국제 공동연구를 통해 시각적 지식을 체계적으로 조합, 새로운 개념을 이해하는 새로운 인공지능 모델과 프로그램을 수행하는 벤치마크를 개발했다.

인간은 ‘보라색 포도’와 ‘노란 바나나’ 같은 개념을 학습하고 이를 분리한 뒤 재조합해 ‘노란 포도’나 ‘보라색 바나나’와 같이 본 적 없는 개념을 상상하는 능력이 있다. 이런 능력은 체계적 일반화 혹은 조합적 일반화라고 불리며 범용 인공지능을 구현하는 데 있어 핵심적인 요소로 여겨진다.

체계적 일반화 문제는 1988년 미국의 저명한 인지과학자 제리 포더(Jerry Fodor)와 제논 필리쉰(Zenon Pylyshyn)이 인공신경망이 이 문제를 해결할 수 없다고 주장한 이후, 35년 동안 인공지능 딥러닝 분야에서 큰 도전 과제로 남아 있다. 

이 문제는 언어뿐만 아니라 시각 정보에서도 발생하나 지금까지는 주로 언어의 체계적 일반화에만 초점이 맞춰져 있었고 시각 정보에 관한 연구는 상대적으로 부족한 상황이었다.

공동 연구진은 이러한 공백을 메우고자 시각 정보에 대한 체계적 일반화를 연구할 수 있는 벤치마크를 개발했다. 시각 정보는 언어와는 달리 명확한 단어나 토큰 구조가 없어 이 구조를 학습하고 체계적 일반화를 달성하는 것이 큰 도전이라고 카이스트는 설명했다.

연구를 주도한 안성진 교수는 “시각 정보의 체계적 일반화가 범용 인공지능을 달성하기 위해 필수적인 능력이며 이 연구를 통해 인공지능의 추론능력과 상상능력 관련 분야의 발전을 가속할 것으로 기대한다”고 말했다. 

이번 연구는 12월 10일부터 16일까지 미국 뉴올리언스에서 열리는 제37회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표될 예정이다.