그런데 이러한 휴식시간은 사람의 뇌에만 필요한 게 아니다. 최근 연구에 의하면 인공 뇌 역시 이 같은 휴식을 필요로 한다.
사람의 뇌는 우리 몸이 사용하는 에너지의 5분의1을 소비한다. 하는 일이 많고 에너지 소모가 크다보니 멍때리기 형태의 명상이나 수면 시간 등을 통해 피로를 푼다.
미국 로스앨러모스 국립연구소 연구팀에 의하면 인공 뇌도 사람의 뇌에 제공되는 수면 시간과 같은 형태의 휴식이 도움이 된다.
스파이킹 신경망(spiking neural network, SNN)은 사람의 뇌 신경망을 모방한 인공 신경망이다. 연구팀은 스파이킹 신경망의 네트워크 시뮬레이션이 연속적으로 끊임없이 이어지는 자율학습 과정에서 불안정 상태에 이른다는 점을 발견했다.
그리고 인공 신경망이 사람의 뇌가 수면 상태에 있을 때 경험하는 파동과 유사한 상태에 놓이면 안정성을 회복한다는 점을 확인했다.
연구 초기 단계에서 연구팀은 인공 신경망이 자율학습을 하는 동안 안정화를 유지하도록 하는데 어려움이 있었다. 그리고 이 문제를 해결하는데 사람의 수면과 같은 생물학적 이해가 도움이 된다는 점을 발견했다.
연구팀은 이를 이해하기 위해 라디오 주파수 잡음과 같은 다양한 유형의 소음을 인공 신경망에 적용했다. 그리고 여러 주파수 출력이 같은 세기로 골고루 분포된 '가우스 잡음' 상태에서 인공 신경망이 가장 안정화된다는 점을 확인했다. 연구팀에 의하면 가우스 잡음이 인공 신경망에 미치는 영향은 서파수면(깊은 수면)이 두뇌 신경망에 미치는 영향을 모방한 것과 같다는 가설을 세웠다.
서파수면은 인간의 대뇌피질 신경세포가 안정성을 유지하고, 환청 등이 들리지 않도록 돕는 작용을 한다. 사람의 뇌가 서파수면을 통해 안정화되는 것처럼 인공 뇌도 가우스 잡음 상태에서 안정화된다는 것이다.
즉 연구팀은 머신러닝, 딥러닝, AI 연구 등을 진행하는데 있어 수학적 연산뿐 아니라 이 같은 생물학적 이해도 함께 가야 한다고 설명했다.
이러한 내용은 오는 14일 미국 시애틀에서 열리는 컴퓨터 비전 워크숍에서 발표될 예정이다.
