고급 인공지능(AI) 모델은 이미 컴퓨터 코드를 생성하고 새로운 약물을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 간단한 사물을 인식하는 데 있어서는 작은 쥐 수준까지는 아직 갈 길이 멀다.
수백만 년의 진화를 거쳐 개량된 마우스 시각은 오늘날 가장 강력한 AI 이미지 인식 시스템보다 여전히 더 효과적입니다. - 사진: Deakin University
이는 이탈리아의 Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati(SISSA) 연구원들이 이미지 인식 AI 모델에 마우스의 회전, 크기 조절된 인식 능력을 복제하도록 요청한 저널 Patterns 에 게재된 연구의 결론입니다. 부분적으로 가려진 물체들.
마우스 시각은 AI보다 '효율적이고 적응적'이다
AI 모델은 점점 더 많은 리소스와 컴퓨팅 능력을 사용한 후에야 마침내 마우스의 이미지 처리 능력을 따라잡을 수 있었습니다.
원래 위치에서 물체를 인식하는 것은 AI와 쥐 모두에게 쉬운 일이었지만, 물체가 다른 방식으로 변형되었을 때 연구자들은 마우스의 속도에 맞춰 AI 모델의 성능을 끌어올려야 했습니다.
과학자들은 그들의 연구 결과에 따르면 수백만 년에 걸친 진화를 통해 다듬어진 쥐의 시각이 오늘날 가장 강력한 시각 인식 시스템보다 여전히 더 효과적이라고 말한다.
쥐의 시각은 여러 가지 면에서 인간의 시각과 다릅니다. 첫째, 다른 많은 포유류와 마찬가지로 쥐의 눈은 머리 옆에 위치해 있어 시야가 넓어 포식자를 감지하고 피하기에 자연스러운 이점이 있습니다.
더 구체적으로 말하면, 이전 연구에 따르면 쥐의 눈은 머리를 기울이는 방식에 따라 반대 방향으로 움직일 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 그래서 머리를 숙이면 눈이 '사시'처럼 보입니다.
실험에서, 쥐는 보상을 받아서 화면에 있는 물체를 인식하도록 훈련되었습니다. 대상 물체를 정확하게 식별하면 터치 센서가 활성화됩니다.
SISSA 연구원들은 이러한 능력을 AI와 비교하기 위해 합성곱 신경망(CNN)을 만들었습니다. 이는 이미지 인식을 위한 최고의 AI 시스템 중 하나로 간주되는 고급 딥 러닝 모델입니다. 그 자체로는 포유류의 시각 피질을 부분적으로 모델로 했습니다.
AI는 아직 배울 것이 많다
CNN 모델은 분류기를 사용하여 객체를 인식합니다. 가장 기본적인 클래스는 윤곽선이나 대비와 같은 간단한 특징을 처리하고 정의할 수 있습니다. 더욱 복잡한 이미지를 인식하기 위해 추가 레이어가 추가되었습니다. 라자냐에 층이 많을수록 필요한 재료가 많아지는 것과 마찬가지로, 각 층을 추가하려면 추가적인 리소스와 컴퓨팅 파워가 필요합니다.
그런 다음 CNN 모델은 다양한 조건에서 마우스가 물체를 인식하는 능력을 재현하라는 요청을 받았습니다. 가려지지 않고 정상적인 위치에 있는 물체를 인식하는 경우 마우스와 AI 모두 좋은 성과를 보였습니다. 그러면 AI는 첫 번째 레이어만 사용하면 됩니다.
하지만 객체가 회전되거나 크기가 조정되면 CNN이 제대로 작동하려면 더 많은 레이어와 리소스가 필요합니다. 반면, 쥐는 물체가 부분적으로 가려져 있어도 여전히 물체를 일관되게 인식할 수 있는데, 이는 AI가 어려움을 겪는 부분입니다.
연구자들은 마우스의 시각이 AI의 시각 인식 시스템보다 더 유연하고 적응력이 뛰어난 것으로 결론지었습니다.
마우스 시각 연구는 강력한 AI 모델이 일부 특정 작업에서는 실제로 인상적이지만, 여전히 한계가 없는 것은 아니라는 점을 상기시켜줍니다.
작년 말, OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 세상이 "몇 천 일 안에" 초지능을 달성할 수 있다고 주장하는 논문을 발표했습니다. 억만장자 일론 머스크도 초지능 AI가 2025년에 등장할 수 있다고 말했습니다.
하지만 그러한 이정표는 실제로 무엇을 의미할까요? 대규모 언어 AI 모델이 의학과 법학 분야의 표준화된 시험에서 일부 인간보다 우수한 성적을 거둔 것은 사실입니다. 그러나 AI는 아직 의사의 감독 없이 공식적인 의학적 진단을 내릴 수 없으며, AI가 생성한 문서를 사용하는 변호사들은 허위 정보를 담고 있다는 이유로 벌금을 물었습니다.
더욱이, 두 발로 걷는 로봇에 배치된 고급 AI 시스템은 균형을 맞추는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. SISSA의 연구에 따르면, AI는 아직 쥐와 같은 수준의 시력에 도달하지 못한 것으로 보입니다. 다시 말해, AI는 인간과 동물에게서 아직 배울 것이 많다는 뜻이다.
[광고2]
출처: https://tuoitre.vn/ai-thua-chuot-khi-nhan-dien-vat-the-bi-che-khuat-2025020307425984.htm
Comment (0)