스탠홉 AI의 신경과학기반 인공지능
인지 및 계산 신경과학에서 저명한 학자인 로잘린 모란(Rosalyn Moran)이 창업한 스탠홉 AI는 올 초, 2300만 파운드(한화 약 40억 원)에 해당하는 시드머니 투자유치에 성공했다(기사 1, 기사 2). 그녀는 현재 킹스 컬리지 런던(KCL)의 계산 신경과학 교수이자, 인공지능 연구소의 디렉터로 있다. 칼 프리스턴 교수의 자유에너지 원리와 능동추론을 바탕으로 계산 신경과학 및 계산 정신의학, 계산 신경학을 연구했던 그녀는, 현재 인공지능(심층 신경망), 베이즈 추론(변분 원리), 실험 신경생물학(뉴로이미징과 인지적 태스크)의 점접에 초점을 맞추고 있다.
스탠홉 AI는 뇌를 닮은 인공지능 제품을 만드는 것을 목표로 한다. 이들이 개발하는 인공지능의 핵심적인 특징은 “학습하지 않는다는 것”이다. 이들은 능동추론이 제안하듯이, 계층적 생성 모델을 디자인하고 세부 조정하는 방법론을 활용한다. 이를 통해 인공지능에서 나타나는 환각(Hallucination)의 위험도를 낮추고 비용을 줄일 수 있다고 주장한다. 이 회사가 풀어내고자 하는 문제와 궁금증은 다음과 같다:
- 어떻게 하면 자율적 기계가 자신을 위한 데이터를 찾아나가게 할 수 있을까? (How Can An Autonomous Machine Find Its Own Data?)
- 어떻게 하면 인공지능 에이전트가 행동을 위한 믿음과 계획을 설명하게 할 수 있을까? (How Should an AI Agent Explain Its Beliefs and Plans for Action?)
회사의 연구진은 이 질문을 시작으로, 시각적 탐색(Visual Search)를 위한 능동 추론 모델을 개발하고, 알고리즘이 환경과 상호작용하며 시행착오할 수 있는 패키지(Gym)를 개발했다. 이에 더해, 두뇌에 있는 청반(Locus Coeruleus)의 기능을 바탕으로 에이전트가 세상에 대해 지니고 있는 월드 모델(World Model)을 어떻게 유연하게 업데이트하고 수정해 나가는지 연구를 수행했다.
이러한 연구를 바탕으로 다양한 사업을 수행하고 있다. 먼저, 독일 연방의 파괴적 혁신처인 SPRIN-D와 협업하여 기존에 경험하지 못한 환경에서 문제를 어떻게 해결할지 연구하고 있다. 또, 영국 해군과의 협력을 통해 드론 기반의 차세대 인공지능 기술을 선보였으며 제한된 데이터만으로 미지의 공간을 탐사해내는 데에 성공했다.
이들은 런던에 위치해 신경과학 및 로봇공학 전문가들로 구성되어 있다. 그들의 목표는 이론 신경과학의 모델을 공학적으로 적용하여 일반화 성능, 에너지 효율성과 튼튼함을 보여주어 시장에 빠르게 적응하는 것이다. 실제로, 창업자 중에는 영국 런던 대학(Univesity College London)의 이론 신경생물학 교수인 칼 프리스턴(Karl Friston), 엔지니어이자 이론 컴퓨터 과학자인 비스와 센굽타(Biswa Sengupta)도 함께 한다.
현재 여름 인턴도 모집하고 있다(링크)!
신경과학의 이론 및 계산적 원리를 바탕으로 보다 인간 수준의 인공지능을 개발하려는 것은 나의 꿈 중 하나였다. 이러한 시도가 산업에 등장하여 변화를 주도하고 관련된 투자를 활성화한 데에는 정말 희망적이고 기대된다. 대신, 앞으로 내가 해야 할 분야는 무엇이 되어야 하는 걸까? 나는 이들이 놓칠만한 어떤 부분에 초점을 맞추고 연구해 나가야 하는 걸까? 많은 고민이 들기 시작한다.
Comments