서로 다른 인공지능의 대화와 소통이 가져오는 혁신

스위스 제네바 대학교(UNIGE)의 연구진이 개발한 인공지능(AI) 간에 서로 새로운 작업을 수행하고 이를 서로에게 설명할 수 있는 기술이 Nature Neuroscience 저널에 발표되었습니다. . 이 연구는 로봇 공학과 자연어 처리 기술의 발전에 큰 기대를 모으고 있습니다.

 

거두절미하고 이 연구의 성과를 살펴 보도록 하겠습니다.

• 인공지능이 서로 의사소통하고 협력하는 능력을 부여하는 새로운 방법을 개발했습니다. 기존의 방법은 인공지능이 서로 다른 언어를 사용하거나, 서로 다른 데이터 세트에 대해 훈련된 경우 협력이 어려웠습니다. 그러나 이번 연구에서 개발된 방법은 이러한 문제를 해결하여, 인공지능이 서로 다른 언어와 데이터 세트에 대해 훈련된 경우에도 효과적으로 협력할 수 있게 되었습니다.
• 로봇 팔 두 개를 이용한 실험에서, 새로운 방법을 통해 훈련된 인공지능 모델은 서로 협력하여 더 정확하고 빠르게 물건을 움직일 수 있었습니다. 이는 인공지능 협업 기술이 로봇 공장과 같은 산업 현장에서 활용될 수 있음을 시사합니다.

서로 다른 인공지능의 대화와 협력

 

 

나아가 이 연구의 활용 방향은 더욱 놀랍습니다.

• 로봇 공장에서 여러 로봇이 서로 협력하여 생산 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 로봇 팔 두 개가 서로 협력하여 부품을 조립하거나, 물건을 포장하는 작업을 수행할 수 있습니다.
• 자율주행 자동차가 서로 의사소통하고 협력하여 안전하고 효율적인 교통 시스템을 구축하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 서로 정보를 공유하여 교통 체증을 줄이거나, 사고를 예방할 수 있습니다.
• 의료 분야에서는, 인공지능이 서로 협력하여 환자의 진단과 치료를 보다 정확하고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능이 서로 정보를 공유하여 환자의 병명을 보다 정확하게 진단하거나, 치료 계획을 보다 효율적으로 수립할 수 있습니다.

연구팀은 인간의 뇌 뉴런 구조에서 영감을 받아 구축된, 언어를 이해하는 데 사전 훈련된 3억 개의 인공 뉴런으로 구성된 S-Bert 모델을 사용했습니다. 이후, 이 모델을 인간 뇌의 핵심 언어 처리 영역을 모방한 더 단순한 네트워크와 연결했습니다. 이 인공 신경망은 언어 인식과 해석을 담당하는 베르니케 영역과, 말하기 생성과 조음을 담당하는 브로카 영역을 모방하여 훈련되었습니다.

 

이 네트워크는 노트북 컴퓨터에서 사용되며, 서면 지시에 따라 작업을 수행하고 이를 언어로 "자매" AI에게 전달하는 방법을 성공적으로 학습했습니다. 학습된 작업은 간단한 방향 지시부터 섬세한 대비를 가진 시각적 자극을 구별하는 것과 같은 더 복잡한 작업에 이르기까지 다양했습니다.

 

이 기술은 로봇 시스템 간의 협력과 조정을 개선하여 기계가 작업을 효과적으로 이해하고 소통할 수 있게 함으로써 여러 산업, 제조업에서 건강 관리에 이르기까지 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있습니다.