[논문 리뷰] Neurocognitive Informatics Manifesto

Włodzisław Duch|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 10.

Computability, Logic, AI Algorithms참고 문헌 135인용 수 4

한 줄 요약

이 선언문은 인공지능과 신경과학을 연결하는 데 초점을 맞춘 신규 분야인 신경인지정보학을 제안한다. 이는 인간의 인지 과정을 모델로 삼아 계산 시스템을 설계함으로써, 특히 인간의 인지가 여전히 인공 시스템을 앞서는 분야에서 기계의 이해, 표현, 정보 관리 능력을 향상시키기 위한 생물학적 영감을 받은 알고리즘을 권장한다.

ABSTRACT

Informatics studies all aspects of the structure of natural and artificial information systems. Theoretical and abstract approaches to information have made great advances, but human information processing is still unmatched in many areas, including information management, representation and understanding. Neurocognitive informatics is a new, emerging field that should help to improve the matching of artificial and natural systems, and inspire better computational algorithms to solve problems that are still beyond the reach of machines. In this position paper examples of neurocognitive inspirations and promising directions in this area are given.

연구 동기 및 목표

• 인공지능과 인지신경과학을 융합하는 새로운 다학제적 분야로 신경인지정보학을 정립하기 위해.
• 인공지능과 인간의 능력 간의 지속적인 격차, 즉 정보 이해, 표현, 관리 능력에서의 격차를 해소하기 위해.
• 인간의 신경인지 과정을 모델링함으로써 새로운 계산 알고리즘 개발을 이끌어내기 위해.
• 생물학적 인지에서의 통찰을 통해 인공 시스템의 성능을 향상시키는 다학제적 연구를 촉진하기 위해.
• 생물학적 영감을 받은 인공지능과 인지 컴퓨팅 분야의 향후 연구를 위한 기초 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 자연적 및 인공적 정보 시스템에 초점을 맞춘 정보학의 확장으로서 신경인지정보학의 이론적 프레임워크를 제안한다.
• 뇌의 정보 처리를 모델링하기 위해 신경과학과 인지과학의 원리를 활용한다.
• 신경 동역학, 유연성, 계층적 표현이 인지 처리에서 차지하는 역할을 강조한다.
• 스파iking 뉴런, 시냅스 적응, 주의 조절과 같은 생물학적으로 타당한 메커니즘을 알고리즘 설계에 활용할 것을 장려한다.
• 인간 인지에서의 통찰을 기계 학습 및 인공지능 아키텍처에 통합할 것을 주장한다.
• 이론적 정보 이론과 구체적인 신경생물학적 메커니즘 사이의 다리 역할을 하는 분야로 이 분야를 위치시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인간의 신경인지 시스템에서의 통찰은 인공 정보 처리 시스템 설계에 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ2 뇌에서 유래한 어떤 계산 원리가 기계의 복잡한 정보 이해 및 표현 능력을 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 인공 시스템은 인간 인지의 강건성과 적응성과 어떻게 더 유사하게 모방할 수 있는가?
• RQ4 신경 동역학과 유연성이 현재의 인공지능보다 뛰어난 인지 성능을 가능하게 하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 인공지능과 신경과학 간의 다학제적 협업은 인지 컴퓨팅 분야의 진전을 어떻게 가속화할 수 있는가?

주요 결과

• 신경인지정보학은 인공 시스템과 자연적 정보 시스템 간의 성능 격차를 줄이는 데 유망한 길을 제시한다.
• 인간의 인지는 정보 관리, 표현, 이해 분야에서 뛰어나며, 이는 여전히 기계가 뒤처지는 분야이다.
• 생물학적 영감을 받은 모델은 더 강건하고 적응력 있는 계산 알고리즘으로 이어질 수 있다.
• 이 분야는 뉴런의 유연성과 동적 재구성과 같은 신경 메커니즘을 기반으로 한 새로운 알고리즘 개발을 장려한다.
• 신경인지정보학은 향후 인지 인공지능과 뇌 기반 컴퓨팅 분야의 연구를 위한 개념적 기초를 제공한다.
• 이 선언문은 이 새로운 분야를 체계적으로 발전시키기 위해 기관적 지원과 협업을 촉구한다.