예상보다 크게 번졌어요.
새로운 정보를 배우면서도 예전에 알던 내용을 잊지 않는 AI 건망증 방지 기술이 개발됐다.
사진에서 얻은 정보와 글로 배운 정보를 따로 보관했다가 필요할 때 연결하는 방식으로, 기존 기술보다 복잡한 질문에 훨씬 정확하게 답했다.
한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 ‘건망증 없는 AI’ 개념도.
새것을 배우면 옛것을 잊어버리던 AI 건망증
요즘 AI는 글뿐 아니라 사진도 함께 이해할 수 있다. 예를 들어 사진을 보여주면 무엇이 찍혀 있는지 설명하고, 사진에 관한 질문에도 글로 답할 수 있다.
이런 AI를 ‘멀티모달 AI’라고 한다. 여러 종류의 정보를 함께 이해하는 AI라는 뜻이다.
하지만 문제가 하나 있다. AI에게 새로운 사실을 계속 가르치면 전에 배웠던 내용을 잊어버릴 수 있다. 이를 ‘파국적 망각’이라고 부른다.
쉽게 말하면 새것을 배우다가 옛것을 잊어버리는 ‘AI 건망증’과 비슷하다.
특히 사진으로 배운 정보와 글로 배운 정보를 함께 고칠 때 문제가 커질 수 있다. 두 정보가 뒤섞이면 AI가 엉뚱한 답을 할 수 있기 때문이다.
예를 들어 AI에게 먼저 사진을 보여주며 “이 디저트는 두바이 쫀득 쿠키다”라고 가르친다고 해보자. 그다음 글로 “두바이 쫀득 쿠키는 한국에서 인기가 많다”고 알려준다.
이후 “사진 속 디저트는 어느 나라에서 인기가 있을까?”라고 물으면 AI는 두 가지 정보를 이어 붙여야 한다.
사진 속 음식이 두바이 쫀득 쿠키라는 사실과 그것이 한국에서 인기 있다는 사실을 연결해야 하는 것이다.
기존 AI는 이 연결을 잘하지 못하는 경우가 있었다.
심하면 사진 속 음식을 초콜릿 트러플이라고 잘못 알아보고 “유럽에서 인기 있다”는 식으로 사실과 다른 답을 만들기도 했다.
머릿속을 고치지 않고 새 기억을 따로 저장했다
[사진=AI 생성 이미지]
한국전자통신연구원 ETRI 연구진은 이러한 AI 건망증을해결하기 위해 ‘MemEIC’이라는 기술을 개발했다.
기존 방법은 새로운 내용을 가르칠 때 AI 내부에 이미 만들어져 있는 부분을 직접 바꾸는 경우가 많았다.
비유하면 새로운 기억 하나를 넣기 위해 AI의 ‘뇌’를 직접 고치는 것과 비슷하다. 이 과정에서 이미 들어 있던 지식까지 영향을 받을 수 있었다.
MemEIC는 다른 방법을 사용한다. 새로 배운 정보를 AI의 기존 내부에 억지로 집어넣지 않고, 별도의 기억 공간에 저장한다. 그리고 그 정보가 필요할 때만 꺼내 쓴다.
사진으로 배운 정보와 글로 배운 정보도 따로 보관한다. 사진과 관련된 지식은 ‘비주얼 어댑터’에 넣고, 글과 관련된 지식은 ‘언어 어댑터’에 넣는다.
[사진=한국전자통신연구원(ETRI) 제공]
두 정보가 모두 필요한 질문이 들어오면 ‘지식 연결기’가 움직인다. 서로 떨어져 있던 정보를 필요한 순간에 이어주는 것이다.
[사진=AI 생성 이미지]
두바이 쫀득 쿠키의 경우라면 먼저 사진을 보고 “이것은 두바이 쫀득 쿠키다”라는 정보를 찾는다. 이어 “두바이 쫀득 쿠키는 한국에서 인기 있다”는 글 정보를 연결한다.
그래서 “사진 속 디저트는 두바이 쫀득 쿠키이며 한국에서 인기 있다”고 답할 수 있다.
연구진은 1,278개 항목으로 시험 문제를 만들고 수백 개의 새로운 지식을 차례로 AI에 가르쳤다.
그 결과 MemEIC를 사용한 AI는 사진과 글을 함께 연결해야 하는 질문에서 약 70%의 정확도를 보였다. 기존 기술은 약 36~52%였다.
새로운 내용을 배운 뒤에도 예전에 알고 있던 질문의 답이 크게 흔들리지 않는다는 점도 확인됐다.
외로운 독거노인과 교감하는 따뜻한 AI, 사회적 약자 동반자 가능성
이 AI 건망증 방지 기술은 새로운 정보가 계속 생기는 곳에서 특히 도움이 될 수 있다.
법과 정책이 바뀌거나, 새로운 상품이 나오거나, 산업 현장의 정보가 계속 달라지는 경우다.
AI가 새로운 사실을 계속 배우면서도 전에 알던 중요한 내용을 잊지 않는 것이 필요하기 때문이다.
연구진은 앞으로 실제 산업 현장에서 계속 바뀌는 여러 정보를 AI가 더 정확하고 믿을 수 있게 배울 수 있도록 기술을 발전시킬 계획이다.
출처: Tech Xplore
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