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AI, 숨겨진 물체 인식에서 쥐에게 패배

Báo Tuổi TrẻBáo Tuổi Trẻ03/02/2025

고급 인공지능(AI) 모델은 이미 컴퓨터 코드를 생성하고 신약 개발에 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 단순한 물체를 인식하는 데 있어서는 작은 쥐에 비하면 아직 갈 길이 멉니다.


AI thua chuột khi nhận diện vật thể bị che khuất - Ảnh 1.

수백만 년의 진화를 거쳐 발전된 마우스 시각은 오늘날 가장 강력한 AI 이미지 인식 시스템보다 여전히 더 효과적입니다. - 사진: 디킨 대학교

이는 Patterns 저널에 게재된 연구의 결론으로, 이탈리아의 Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati(SISSA)의 연구원들은 이미지 인식 AI 모델을 이용하여 쥐가 회전된 물체, 크기가 조정된 물체, 부분적으로 가려진 물체를 인식하는 능력을 모방해 보려고 시도했습니다.

마우스 시각은 AI보다 '효율적이고 적응적'입니다.

AI 모델은 결국 마우스의 이미지 처리 능력을 따라잡을 수 있었지만, 점점 더 많은 리소스와 컴퓨팅 성능을 사용한 후에야 가능했습니다.

AI와 쥐 모두 원래 위치에서 물체를 인식하는 것은 쉬웠지만, 물체가 다른 방식으로 변형되었을 때 연구자들은 쥐의 속도를 따라잡기 위해 AI 모델의 성능을 높여야 했습니다.

과학자들은 수백만 년에 걸친 진화를 거쳐 발전된 쥐의 시각이 오늘날 가장 강력한 시각 인식 시스템보다 여전히 더 효과적이라는 연구 결과를 발표했습니다.

쥐의 시각은 몇 가지 눈에 띄는 면에서 인간의 시각과 다릅니다. 첫째, 다른 많은 포유류와 마찬가지로 쥐의 눈은 머리 양쪽에 위치하여 시야가 넓어 포식자를 발견하고 피하는 데 유리합니다.

더욱 놀라운 것은, 이전 연구에 따르면 쥐의 눈은 고개를 기울이는 방식에 따라 반대 방향으로 움직일 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 이로 인해 고개를 숙였을 때 "사시"처럼 보입니다.

실험에서 쥐들은 보상을 받아 화면에 있는 물체를 인식하도록 훈련되었습니다. 쥐들이 목표 물체를 정확하게 인식하면 터치 센서가 활성화되었습니다.

이러한 능력을 AI와 비교하기 위해 SISSA 연구진은 최첨단 딥러닝 모델인 합성곱 신경망(CNN)을 개발했습니다. 이 모델은 이미지 인식 분야에서 최고의 AI 시스템 중 하나로 손꼽힙니다. CNN은 포유류 시각 피질을 부분적으로 모델로 삼았습니다.

AI는 아직 배울 것이 많다

CNN 모델은 객체를 인식하기 위해 계층화된 시스템을 사용합니다. 가장 기본적인 계층은 윤곽선이나 대비와 같은 간단한 특징을 처리하고 식별할 수 있습니다. 이후 계층은 더 복잡한 이미지를 인식하기 위해 추가됩니다. 계층이 추가될 때마다 더 많은 리소스와 컴퓨팅 성능이 필요한데, 이는 라자냐에 계층이 추가될수록 더 많은 재료가 필요한 것과 유사합니다.

이 CNN 모델은 다양한 조건에서 마우스의 물체 인식 능력을 재현하도록 요청받았습니다. 가려지지 않고 정상 위치에 있는 물체를 인식할 때, 마우스와 AI 모두 좋은 성능을 보였습니다. 그 후 AI는 첫 번째 레이어만 사용하면 되었습니다.

하지만 객체가 회전하거나 크기가 조정되면 CNN이 제대로 작동하려면 더 많은 레이어와 리소스가 필요합니다. 반면, 쥐는 객체가 부분적으로 가려져 있어도 여전히 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 실제로 일부 특정 작업에서는 인상적이지만, 여전히 한계가 없는 것은 아니라는 점을 일깨워줍니다.

작년 말, OpenAI의 CEO 샘 알트만은 세상이 "수천 일" 안에 초지능을 달성할 수 있다고 주장하는 논문을 발표했습니다. 억만장자 일론 머스크 또한 초지능 AI가 2025년까지 등장할 수 있다고 주장했습니다.

하지만 이러한 이정표는 실제로 무엇을 의미할까요? 대규모 AI 언어 모델이 의학 및 법학 표준화 시험에서 일부 인간을 앞지른 것은 사실입니다. 하지만 AI는 여전히 의사의 감독 없이는 공식적인 의학적 진단을 내릴 수 없으며, AI가 생성한 텍스트를 사용하는 변호사들은 정보를 왜곡했다는 이유로 벌금을 물었습니다.

더욱이, 두 발 로봇에 적용된 첨단 AI 시스템은 균형 감각에 어려움을 겪는 경우가 많습니다. SISSA 연구에서도 알 수 있듯이, AI는 아직 쥐 수준의 시력에 도달하지 못한 것으로 보입니다. 다시 말해, AI는 인간과 동물 모두에게서 아직 배워야 할 것이 많습니다.


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출처: https://tuoitre.vn/ai-thua-chuot-khi-nhan-dien-vat-the-bi-che-khuat-2025020307425984.htm

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