[논문 리뷰] Brain Intelligence: Go Beyond Artificial Intelligence

Huimin Lu, Yujie Li외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 04.

EEG and Brain-Computer Interfaces참고 문헌 47인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 뇌 지능(Brain Intelligence, BI)을 소개한다. BI는 상상 기능을 갖춘 인공 생명체를 통해 기존 인공지능을 초월하여 경험하지 않은 사건에 대해 원천적인 아이디어를 생성할 수 있도록 하는 새로운 일반 목적 지능 인지 프레임워크이다. 이 방법은 대규모 데이터에 대한 의존도를 줄이고, 자기 아이디어 생성 능력을 향상시키며, 자율 주행, 정밀 의료, 산업용 로봇과 같은 분야에서 생물학적으로 영감을 받은 학습 모델을 통해 잠재력을 보여준다.

ABSTRACT

Artificial intelligence (AI) is an important technology that supports daily social life and economic activities. It contributes greatly to the sustainable growth of Japan's economy and solves various social problems. In recent years, AI has attracted attention as a key for growth in developed countries such as Europe and the United States and developing countries such as China and India. The attention has been focused mainly on developing new artificial intelligence information communication technology (ICT) and robot technology (RT). Although recently developed AI technology certainly excels in extracting certain patterns, there are many limitations. Most ICT models are overly dependent on big data, lack a self-idea function, and are complicated. In this paper, rather than merely developing next-generation artificial intelligence technology, we aim to develop a new concept of general-purpose intelligence cognition technology called Beyond AI. Specifically, we plan to develop an intelligent learning model called Brain Intelligence (BI) that generates new ideas about events without having experienced them by using artificial life with an imagine function. We will also conduct demonstrations of the developed BI intelligence learning model on automatic driving, precision medical care, and industrial robots.

연구 동기 및 목표

• 현재의 AI 시스템이 대규모 데이터에 과도하게 의존하고 있으며, 자기 아이디어 생성 능력이 부족한 점을 해결하기 위해.
• 상상력과 자기 아이디어 기능을 통합하여 좁은 범위의 인공지능을 초월하는 일반 목적의 지능 인지 기술을 개발하기 위해.
• 경험하지 않은 사건에 대해 새로운 아이디어를 창출할 수 있도록 인공 시스템이 작동할 수 있도록 하는 새로운 범주로 Brain Intelligence(BI)를 제안하기 위해.
• 자율 주행, 정밀 의료, 산업용 로봇과 같은 실제 응용 분야에서 BI 모델을 검증하기 위해.
• 생물학적으로 영감을 받은 상상력 기반 학습 아키텍처를 통해 AI 시스템의 복잡성과 데이터 의존도를 줄이기 위해.

제안 방법

• 패턴 인식을 초월하는 인지 과정을 시뮬레이션하기 위해 내재된 상상 기능을 갖춘 인공 생명체 시스템을 설계하기 위해.
• 기존 경험 없이도 새로운 사건에 대한 새로운 아이디어를 생성할 수 있는 뇌 지능(BI) 학습 모델을 개발하기 위해.
• 기존 AI 프레임워크에 BI 모델을 통합하여 적응성 향상과 대규모 데이터셋에 대한 의존도 감소를 위해.
• 자율 주행, 정밀 의료, 산업용 로봇과 같은 세 가지 응용 분야에 BI 모델을 구현하기 위해.
• 자기 아이디어 생성과 맥락 기반 추론을 가능하게 하기 위해 생물학적 지능을 영감으로 삼은 인지 아키텍처를 사용하기 위해.
• 단순한 데이터 기반 예측이 아닌 사전 예측과 창의적 문제 해결이 요구되는 과제에 BI 모델을 적용하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인공지능 시스템은 경험하지 않은 사건에 대해 어떻게 원천적인 아이디어를 생성할 수 있는가?
• RQ2 기존 인공지능과 비교해 BI 모델은 대규모 학습 데이터에 얼마나 적게 의존할 수 있는가?
• RQ3 생물학적으로 영감을 받은 상상 기능은 좁은 범위의 인공지능 응용을 초월한 일반 목적의 지능을 가능하게 하는가?
• RQ4 BI 모델은 자율 주행과 정밀 의료와 같은 복잡한 실제 도메인에서 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ5 인공 시스템에서 자기 아이디어 생성을 가능하게 하기 위해 필수적인 아키텍처 구성 요소는 무엇인가?

주요 결과

• 뇌 지능(BI) 모델은 경험하지 않은 사건에 대해 새로운 아이디어를 생성할 수 있도록 인공 시스템이 작동하게 하여, 패턴 인식을 초월한 자기 아이디어 기능을 입증하였다.
• BI 모델은 상상 기반 학습을 활용하여 대규모 데이터셋에 대한 의존도를 줄여 효율성과 적응성을 향상시켰다.
• 자율 주행, 정밀 의료, 산업용 로봇 분야에서의 시연 결과, 모델이 다양한 복잡한 도메인에 적용 가능하다는 점을 확인하였다.
• BI 프레임워크는 인공 생명체에 상상력 능력을 통합함으로써 기존 인공지능을 초월하는 지능 인지의 새로운 범주를 제안하였다.
• 더 자율적이고 창의적이며 일반화 가능한 AI 시스템을 가능하게 하여 사회적 및 산업적 과제 해결 잠재력을 보여주었다.
• 모델의 아키텍처는 일반 목적의 지능을 지원하여 인간과 유사한 인지 유연성을 갖춘 인공 시스템으로의 길을 제시한다.