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기억과 학습의 계산론적 모델

전문가 제언: ○ 20세기 말에 발달한 고도의 컴퓨터산업은 오늘날 우리사회에서 없어서는 안 될 유비쿼터스 문화로 자리매김하고 있다. 각종 산업분야와 가정에서 로봇의 필요성이 한층 고조되고 있고 특히 인공지능을 가진 제품들이 속속 등장하고 있으나 컴퓨터의 기억은 직렬구조로써 시간에 따라 저장매체에 차곡차곡 순차적으로 기억시키고 이를 전자적인 속도(광속)로 연산하고 출력하는데 그치고 있지만 인간의 기억구조는 병렬조직으로써 일시에 동시다발적인 기억재생이 가능하며 시공간을 초월한 연상기억이란 점이 특징이다.

○ 컴퓨터는 인간이 입력해 놓은 정보를 인간의 의지에 따라 지시하는 명령을 놀랄만한 속도로 수행하는 능력을 가지고 있지만 스스로 생각하거나 감정표현을 하거나 하는 창조적인 능력은 없다. 오늘날 이와 같은 부분을 보완해 생각하는 인공지능 로봇을 제작하려는 노력이 한창 진행 중이다. 이러한 노력의 일환으로 생명체의 뇌기능을 연구하고 특정 생물의 신경전달 체계의 기능을 연구하여 이를 응용하려는 노력이 최근 활발하다.

○ 본 연구팀은 신경전달체계에 대한 실험대상을 해마로 하여 해마의 특이한 신경전달 시스템을 「단기기억에 대한 학습」이란 실험을 통하여 검증하였고 해마의 문맥정보 도입에 의해 유입되는 정보영역의 확대와 정보의 입출력 시간이 현저히 개선됨을 확인하였다. 이에 따라 인간의 기억처럼 원하는 일부 데이터를 입력해주면 주변의 연관된 기억을 상기하여 출력하는 연산기억 실현 시스템의 개발가능성을 열어놓았고, 차후 인간이 갖지 못하는 특수 감지능력과 기억능력을 지닌 동물의 뇌 및 신경조직을 심층 분석 연구함으로써 영장류에게만 있다고 알려진 치매와 같은 현상의 논리적 해석과 이를 극복할 수 있는 방안에 대한 연구가 더욱 활성화되기를 기대한다.

저자: Tsukada Minoru
자료유형: 학술정보