KAIST, 인공지능의 오랜 난제 뇌 기반 인공지능으로 풀었다

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(대전=뉴스1) 심영석 기자 = KAIST 바이오및뇌공학과 이상완 교수 연구팀이 뇌 기반 인공지능 기술을 이용해 과적합-과소적합 상충 문제를 해결하는 원리를 풀어내는 데 성공했다.

이는 그동안 인공지능의 오랜 난제를 해결한 것으로 차세대 인공지능으로의 발전이 기대된다.

5일 KAIST에 따르면 최근 인공지능 모델들은 다양한 실제 문제들에 대해 최적의 해법을 제시하고 있다.

하지만, 상황 변화에 ​유동적으로 대응하는 부분에서는 여전히 어려움을 겪고 있다.

특히, 인간이 ​현재 주어진 ​문제​에 집중하면서도(과소적합 문제해결), ​당면 문제에 과하게 집착하지 않고​(과적합 문제해결)​ 변하는 상황에​ 맞게 유동적으로 대처​하는 것을 인공지능에 적용하는 것은 난제 중 난제였다.

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KAIST 바이오및뇌공학과 이상완 교수 연구팀이 뇌 기반 인공지능 기술을 이용해 과적합-과소적합 상충 문제를 해결하는 원리를 풀어내는 데 성공했다.

이상완 교수 연구팀은 이전 연구에서 정립한 '전두엽 메타 학습 이론'을 토대로 이번에 인공지능의 오랜 난제 중 하나인 과소적합-과적합 상충 문제를 실제로 풀어냈다.

이번에 연구팀이 개발한 '메타 강화학습 모델'을 이용하면 간단한 게임을 통해 인간의 유동적 문제해결 능력을 간접적으로 측정할 수 있다.

KAIST, 인공지능의 오랜 난제 뇌 기반 인공지능으로 풀었다

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