뇌를 닮은 AI 학습, '역전파' 없는 미래가 올까요? Sakana AI가 인공생명 학회 ALIFE...

뇌를 닮은 AI 학습, '역전파' 없는 미래가 올까요?

Sakana AI가 인공생명 학회 ALIFE 2026에서 발표한 흥미로운 논문 'Diffusing Blame'에 관한 소식입니다.

지금의 모든 AI는 답을 틀리면 오차를 입력 쪽으로 거꾸로 되짚어가는 '역전파(Backpropagation)' 방식으로 배웁니다. 하지만 실제 인간의 뇌에는 그런 거울 배선이 없고, 뉴런마다 옆을 깨우거나(흥분성) 재우는(억제성) 역할이 딱 정해져 있다고 합니다.

이번 연구는 뇌의 규칙을 그대로 지키면서도 학습이 가능한 신경망을 보여줍니다. 오차를 거꾸로 되짚는 대신 은닉 뉴런들에게 곧장 앞으로 뿌려주는 '오차 확산' 방식을 사용했는데요.

아직 이미지 분류 성능(CIFAR-10 61.7%) 등에서는 표준 역전파에 뒤처지지만, 크래프택스 같은 복잡한 생존 게임(강화학습) 환경에서는 기존의 무작위 되먹임 방식들을 제치고 뛰어난 버팀목 역할을 해냈습니다.

특히 학습을 거치면서 뇌처럼 스스로 균형을 맞추고, 양수만 쓰는 구조 덕분에 자연스럽게 가지치기(Pruning)가 일어나는 현상이 관찰되었다고 하네요. 저자들은 이 구조가 하드웨어(NPU/반도체 칩) 단에서 전력을 극적으로 아낄 수 있는 마스터키가 될 수 있다고 보고 있습니다.

당장 역전파를 대체하긴 어렵겠지만, 뇌를 닮은 고효율 칩과 평생 학습하는 AI로 가기 위한 지도적 가치를 지닌 흥미로운 연구인 것 같습니다. AI의 하드웨어 효율과 미래 아키텍처에 관심 있는 분들이라면 꼭 한번 읽어보시길 추천합니다!