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싱글벙글 mbti보다 정확하다는 심리도구
MBTI는 이제 모르는 사람이 없는 수준인데 에니어그램은 생소한 사람들이 많을 거다 이것도 성격 유형 검사 중 하나인데, MBTI랑은 결이 많이 다르다 단순히 행동 패턴을 나누기보다 '왜' 그런 행동을 하는지, 어째서 그런 행동을 하고 싶은 마음이 들고 생각이 드는지 그 '근본적인 동기'를 파고드는 시스템이 바로 에니어그램이다에니어그램의 상징 자체는 고대부터 있었다는 썰이 많다 수피즘이니 고대 철학이니 2000년전 부터 있었단 얘기가 많지만 이건 '상징' 이야기고, '성격 유형론'으로서의 에니어그램은 생각보다 역사가 길지 않다20세기 초 구르지예프라는 신비주의자가 에니어그램 도형을 서양에 소개했다 근데 이때는 성격 유형보다는 우주 원리, 인간 발달 같은 걸 설명하는 도구였음그 후 1950~1960년대에 오스카 이카조라는 볼리비아의 철학자가 이걸 9가지 성격 유형이랑 연결해서 체계화하기 시작했더 아리카 스쿨이라고, 자기 제자들한테 이걸 가르쳤다그 후에도 또 이카조 제자였던 클라우디오 나란조 (정신과 의사)가 이걸 심리학이랑 접목해서 더 발전시키고, 미국에 전파하면서 대중화의 길이 열렸다 이후 헬렌 파머, 돈 리소, 러스 허드슨 같은 사람들이 책도 내고 워크숍도 하면서 지금의 에니어그램으로 발전한것이다핵심은 구르지예프의 상징 발견 -> 이차조의 성격 유형 접목 -> 나란조의 심리학적 발전 및 전파 이 루트라고 보면 됨.행동보다 동기가 먼저다에니어그램의 가장 큰 특징 중 하나는 겉으로 드러나는 행동보다 그 행동을 하게 만드는 무의식적인 동기, 핵심 두려움, 핵심 욕구를 본다는 거야예를 들어, 어떤 사람이 남을 잘 도와준다고 치자에니어그램 2번 유형(조력가)은 사랑받고 인정받고 싶은 욕구에서 남을 돕는 경향이 커. '내가 이렇게 도와주면 사람들이 날 필요로 하고 좋아하겠지?' 이런 마음인 거지근데 9번 유형(평화주의자)도 남을 잘 도와. 이들은 갈등을 피하고 내면의 평화를 유지하고 싶은 욕구가 커서, 타인의 요구에 맞춰주면서 조화를 이루려는 경향이 있어겉으로 보기엔 둘 다 '친절하고 남 잘 돕는 사람'이지만, 그 속마음, 즉 동기는 완전 다른 거지. 에니어그램은 바로 이 '왜?'를 파고드는 거다 사람의 핵심 동기에 따라 1번부터 9번까지 아홉 가지 기본 유형으로 나뉜다 각 유형마다 세상을 바라보는 고유한 필터, 추구하는 가치, 피하려고 하는 것이 다 다르다유형들은 크게 가슴형 (2번 3번 4번) 머리형 (5번 6번 7번) 장형 (8번 9번 1번)으로 나뉘는데 가슴형은 자신을 부끄러워하거나 굴욕감을 느끼는 감정인 수치심이 기본 동기다 과거에 자신의 모습에 대한 수치심을 자주 느껴서 초점이 과거로 치우쳐져 있어머리형은 예상치 못한 특정한 상황이나 활동, 대상에 대해서 강도의 두려움과 불쾌감을 느끼는 게 기본 동기이며 예측하지 못 한 상황에 대비하는 것에 관심이 많아서 초점이 미래로 향해 있고장형은 자신의 욕구 실현이 저지당하거나 어떤 일을 강요당했을 때, 이에 저항하기 위해 생기는 부정적인 정서 상태가 기본 동기라 현재의 불합리하고 원치 않는 상황에 대한 즉각적 반응을 자주 느끼기에 초점이 현재로 향해 있다2번유형 (가슴형)관대함과 치유의 힘을 가질 수도 있고 사람들에게 유혹(아첨)하고 소유욕을 가질 수도 있다정이 많고 곤경에 빠진 사람들에게 도움의 손길을 뻗치며 주변 사람들에게 도움이 되는 일을 마다하지 않는다. 타인이 필요로 하는 것에 몰두하지만 타인의 도움을 필요로 하고 있는 자신에 대해서는 자각하지 못한다 자신의 욕구를 돌보기보다는 타인의 욕구를 돌보고 도와주는 것에 만족을 느낀다이들의 근원적 문제는 자신의 상처를 인식하지도 못하고 도움을 거부하는 교만(자만심)과, ‘나는 줄 것만 있어’라고 생각하는 구세주, 순교자콤플렉스이다대표인물:마더 테레사, 알베르트 슈바이처, 유재석, 김혜수사랑받지 못하고, 불필요한 존재가 되는 것이 두려워 사랑받고, 인정받고, 연결되려는 욕구를 갖게 되고 이는 곧 집착이 된다3번유형 (가슴형)뛰어남과 진실성을 가질 수도 있고 맹목적으로 성공과 지위를 추구 할 수도 있다항상 효율을 중시하고 성공을 위해서는 자신의 생활을 희생시키더라도 개의치 않는다. 자신이 세운 목표를 향해 남들도 효율적으로 매진할 것을 바라며 주위 사람들의 의욕을 고취시키는 것도 능숙하다인생의 가치를 ‘실패냐 성공이냐’ 라는 척도로 재고 실적을 중시하는 열정적인 사람으로 그들은 일이나 인간관계에서 성공을 꿈꾼다이들의 근원적 문제는 성공에 대한 집착으로 자신과 남을 기만하거나 속일 수(속임수) 있으며, 과도하면 허영에 빠진다대표인물:빌 클린턴 대통령, 크리스티아누 호날두, 이명박, 홍진경가치 없는 존재가 되고 실패하여 존재감 없는 무가치한 인간이 되는 게 두려워 가치있고 존경받고 성공하려는 욕구를 갖게 되고 이는 곧 집착이 된다4번유형 (가슴형)창조성과 직관을 가질 수도 있고, 우울증과 자의식과잉에 빠질 수도 있다자신은 특별한 사람이라고 자부하고 있으며 무엇보다도 감동을 중시하고 평범함을 싫어한다다른 사람들보다 슬픔이나 고독 등도 진하게 느낀다. 타인에 대한 이해심이 많고 사람들을 받쳐주고 격려하는 것을 좋아한다또한 자신을 드라마 속의 연기자처럼 느끼고 있으며 행동에서 패션에 이르기까지 세련된 느낌과 표현력이 풍부하다는 인상을 준다 이들의 근원적 문제는 자신이 갖지 못한 것을 갖고 있는 사람들에 대한 질투와 우울한 환상, 어떤 것을 얻으면 바로 다른 것을 원하는 변덕이다대표인물:마이클 잭슨, 빈센트 반 고흐, 지드래곤, 기안 84 자신만의 정체성이나 중요성이 없는 것, 평범하고 색채 없는 자기 자신이 되는 게 두려워 자신을 찾고 독특하고 진정성 있는 존재가 되려는 욕구를 갖게 되고 이는 곧 집착이 된다5번유형 (머리형)지성과 창의력을 가질 수도 있고, 괴팍하고 고립되어 있을 수도 있다지식을 쌓아가는 것을 좋아하며 항상 현명하게 판단하려고 노력한다어리석은 판단을 내리는 것을 두려워하며 일을 시작하기 전에 정보를 열심히 수집해 상황을 정확하게 파악하려고 한다또한 고독을 즐기는 경향이 강하고 자신만의 시간과 공간을 아주 중요하게 여긴다지혜로운 사람 혹은 현명한 사람, 무엇이든지 잘 알고 있는 사람이라는 자신의 모습에 가장 큰 만족을 드러낸다이들의 근원적 문제는 자신을 드러내고 표출하면 텅 빈 것같이 느껴져서 대인관계가 어렵고(비사교적), 말, 시간, 지식, 돈 등, 또 자신의 욕구에도 인색하다대표인물:알베르트 아인슈타인, 르네 데카르트, 진중권, 안철수 무능하고 어리석고 도움이 안되는 존재가 되는 것이 두려워 유능하고 지혜롭고 세상과 멀리 떨어져 지식을 습득하려는 욕구를 갖게 되고 이는 곧 집착이 된다6번유형 (머리형)용기와 헌신을 나타낼 수도 있고, 의심과 두려움에 빠질 수도 있다. 책임감이 강하고 안전을 추구하는 유형으로서 친구나 자기가 믿는 신념에 가장 충실한 사람들이다전통이나 단체에 강한 충성심을 갖고 있으며 공동체의 헌신이 대단하다이들의 근원적 문제는 안전에 대한 보상으로 사소한 근심과 불필요한 의심에 시달리며, 미래에 대한 지나친 걱정으로 최악의 상태를 떠올리며 상상 속의 공포에 빠진다 대표인물:조지 W. 부시 대통령, 순자 (성악론 창시자), 김제동, 유승민 지지나 안내 없이 혼자 남겨지고 위험에 처하는 게 두려워 안전하고 안정되고 지지받으려는 권위를 따르려는 욕구를 갖게 되고 이는 곧 집착이 된다7번유형 (머리형)다양성과 기발함으로 뛰어나게 될 수도 있고 충동적이고 인내심이 없을 수도 있다모든 일을 낙관적으로 보려고 하며 밝고 명랑하다 그리고 자기 주변에서 즐거움을 찾아내는 능력이 뛰어나다또한 아이디어와 상상력이 풍부하며 호기심이 많다 ‘항상 즐겁다’ ‘너무나 유쾌하다’ ‘앞으로의 계획이 무궁무진하다’라는 것에 만족을 얻는다이들의 근원적 문제는 내면의 두려움, 공허함 때문에 폭음(폭식), 방종(무절제)에 빠질 수 있으며, 싫증을 쉽게 느끼고, 고통을 피하려 흥분과 재미를 탐닉하게 된다 대표인물:일론 머스크, 존 F. 케네디 대통령, 노홍철, 홍진영 고통 속에 갇히거나 박탈당하거나 기회를 놓치거나 불행해지는 게 두려워 행복하고 만족스럽고 자유로워지려는 욕구를 갖게 되고 이는 곧 집착이 된다8번유형 (장형)강하고 관대한 지도자가 될 수도 있고 사람들을 위협하고 통제하는사람이 될 수도 있다자신이 옳다고 생각하는 것에 대해서는 전력을 다해 싸우는 전사이다권력구조를 파악하는 능력이 뛰어나며 자신의 강한 힘을 발휘할 수 있는 위치를 확보하는 능력도 갖추고 있다이들의 근원적 문제는 자신의 잘못을 인정하지 않고 큰소리치며 부정, 부인하는 것과, 타인을 이용하고 소유하고 억압하면서 양심의 가책을 느끼지 못하는 파렴치함이다대표인물:도널드 트럼프 대통령, 시진핑, 박정희, 이재명 남에게 통제당하고 상처받고 배신당하고 약해지는 것이 두려워 자신을 보호하고 강하고 독립적이고 주도권을 가지려는 욕구를 갖게 되고 이는 곧 집착이 된다9번유형 (장형)사람들을 화합하게 하고 갈등을 치유할 수도 있고, 수동적이고 고집스러워질 수도 있다갈등이나 긴장을 피하는 평화주의자로 자신의 내면이 혼란스러워지는 것을 싫어한다편견이 없고 다른 사람의 기분을 이해할 줄 알기 때문에 타인의 고민을 잘 들어준다 ‘안정감’과 ‘조화’로 넘쳐 있는 상태에 가장 큰 만족을 느낀다이들의 근원적 문제는 세상에 뛰어들어 활기차게 살려고 하지 않고 안일하게 살려고 하는 데서 오는 나태함(게으름)과, 갈등을 피하기 위해 할 일과 자신의 문제를 회피하고 뒤로 미루는 것이다대표인물:에이브러햄 링컨 대통령, 오드리 헵번, 노태우, 안성기 타인과 상실 분리, 갈등, 단절되며 연결이 끊어지는 것이 두려워 평화롭고 조화롭고 차분해지려는 욕구를 갖게 되고 이는 곧 집착이 된다1번유형 (장형)높은 인격과 이성을 가질 수도 있고 완벽주의와 독선을 가질 수도 있다매사에 완벽을 기하고 스스로의 이상을 건설적인 자세로 추구하며 이를 위한 노력을 아끼지 않는다인상이 깔끔하고 항상 자제하는 자세를 잃지 않고 ‘해야 한다’는 말을 자주 한다이들의 근원적 문제는 ‘내가 옳다’는 독선과, 분노를 들키지 않으려는 억압된 분노이다대표인물:마하트마 간디, 힐러리 클린턴, 성시경, 문재인 자신이 나쁘거나 부패하거나 결함 있는 존재가 되는 것이 두려워 선하고, 균형 잡히고, 진실되며, 고결해지려는 욕구를 갖게 되고 이는 곧 집착이 된다마지막으로 각 유형들의 집착을 버리는 데 도움이 되는 메시지들이 있다1번 (개혁가)"세상 완벽하지 않아도 안 망한다 좀 불완전해도 괜찮다"2번 (조력가) "당신 도움 없이도 다들 잘 산다 당신 자신부터 좀 챙겨라"3번 (성취가) "당신 성공이 당신 전부는 아니다 그냥 당신 자체로도 괜찮다"4번 (예술가) "평범한 게 그렇게 나쁜 건 아니다 당신도 그냥 사람이다"5번 (탐구자)"머릿속에만 있지 말고 좀 세상과 현실 밖으로 뛰쳐 나와라 세상은 생각보다 안전하고 당신에게 수용적이다"6번 (충성가)"걱정 좀 그만하고 마음의 평화를 느껴봐라 당신의 결정과 목소리를 믿어라"7번 (낙천가)"고통스럽고 불편한 것도 삶의 일부다 즐거운 걸로 도망가지 말고 마주 봐라"8번 (도전가) "맨날 싸우지 않아도 된다 약해 보이는 게 지는 게 아니다"9번 (평화주의자) "당신의 생각도 말해라 타인의 존재감을 높이며 당신이 사라지는 방향으로 평화를 선택하는 건 진짜 평화가 아니다"테스트는 아래 링크에서 가능하니 참고바람에니어그램 테스트
작성자 : 정보러고정닉
(사카나AI) 연속 사고 기계(CTM) 소개
연속 사고 기계(Continuous Thought Machines) 소개
2025년 5월 12일
Sakana AI에서는 인지의 핵심에 있는 중요한 특징, 바로 시간에 대해 재고하기로 했습니다. 연속 사고 기계는 뉴런 역동성 간의 동기화를 사용하여 작업을 해결하는 새로운 종류의 인공 신경망입니다.
요약
Sakana AI는 생물학적 신경망에서 영감을 받아 뉴런 활동의 동기화를 핵심 추론 메커니즘으로 독특하게 활용하는 AI 모델인 연속 사고 기계(CTM)를 자랑스럽게 발표합니다. 기존의 인공 신경망과 달리, CTM은 뉴런 수준에서 타이밍 정보를 사용하여 더 복잡한 신경 행동과 의사결정 프로세스를 가능하게 합니다. 이러한 혁신으로 모델이 문제를 단계별로 "사고"할 수 있으며, 추론 과정을 해석 가능하고 인간과 유사하게 만듭니다. 우리의 연구는 다양한 작업에서 문제 해결 능력과 효율성이 모두 향상됨을 보여줍니다. CTM은 인공 신경망과 생물학적 신경망 간의 간극을 메우는 의미 있는 진전을 나타내며, AI 능력의 새로운 지평을 열 수 있습니다.
자세한 내용은 대화형 보고서, 기술 논문 및 공개 코드를 참조하시기 바랍니다.
CTM이 미로를 해결하고 실제 사진에 대해 사고하는 시각화 (사진 제공: Alon Cassidy). 놀랍게도, 명시적으로 설계되지 않았음에도 불구하고, 미로에서 학습한 해결책은 매우 해석 가능하고 인간과 유사하여 해결책을 '사고'하면서 미로를 통과하는 경로를 추적하는 것을 볼 수 있습니다. 실제 이미지의 경우, 명시적인 인센티브가 없음에도 직관적인 방식으로 주변을 둘러봅니다.
소개
우리의 뇌는 가장 정교한 현대 AI조차도 어려워하는 영역에서 종종 훨씬 더 효율적으로 뛰어난 성능을 발휘합니다. Sakana AI에서는 AI의 발전을 위해 자연에서 영감을 찾곤 합니다. 예를 들어 진화를 사용한 모델 병합, 더 효율적인 언어 모델용 메모리 진화, 또는 인공 생명의 공간 탐색 등이 있습니다. 인공 신경망은 최근 몇 년간 AI가 놀라운 성과를 달성할 수 있게 했지만, 여전히 생물학적 대응물의 단순화된 표현에 머물러 있습니다. 생물학적 뇌에서 발견되는 특징들을 통합함으로써 AI의 새로운 수준의 능력과 효율성을 달성할 수 있을까요?
우리는 인지의 핵심에 있는 중요한 특징인 시간에 대해 재고하기로 했습니다. 2012년 딥러닝의 등장으로 AI 능력이 크게 도약했음에도 불구하고, AI 모델에 사용되는 인공 뉴런의 기본 모델은 1980년대 이후 크게 변하지 않았습니다. 연구자들은 여전히 뉴런이 얼마나 활성화되는지를 나타내는 단일 출력을 주로 사용하지만, 다른 뉴런과 비교하여 뉴런이 언제 활성화되는지의 정확한 타이밍은 무시합니다. 그러나 강력한 증거는 이러한 타이밍 정보가 생물학적 뇌에서 매우 중요하며, 예를 들어 스파이크 타이밍 의존 가소성에서 생물학적 뇌 기능의 기초가 됨을 시사합니다.
우리가 새로운 모델에서 이 정보를 표현하기 위해 사용한 방법은 단순히 뉴런이 자신의 행동 이력에 접근할 수 있게 하고, 단지 현재 상태만 아는 것이 아니라 이 정보를 사용하여 다음 출력을 계산하는 방법을 학습하는 것입니다. 이를 통해 과거의 다른 시점의 정보를 기반으로 행동을 변경할 수 있습니다. 또한, 새로운 모델의 주요 행동은 이러한 뉴런 간의 동기화에 기반하며, 이는 작업을 해결하기 위해 함께 조정하기 위해 이 타이밍 정보를 활용하는 방법을 학습해야 함을 의미합니다. 우리는 이것이 현대 모델에서 관찰되는 것보다 훨씬 더 풍부한 역동성의 공간과 다른 작업 해결 행동을 만들어낸다고 주장합니다.
이 타이밍 정보를 추가한 후, 우리는 여러 작업에서 광범위한 비자명한 행동을 관찰했습니다. 아래에 몇 가지 결과를 강조합니다. 우리는 매우 해석 가능한 행동을 봅니다: 이미지를 관찰할 때, CTM은 장면 주위를 주의 깊게 시선을 이동시키며, 존재하는 가장 두드러진 특징에 집중하기로 선택하고 일부 작업에서 성능이 향상됩니다. 우리는 특히 뉴런 활동의 역동성에서 보여지는 행동의 다양성에 놀랐습니다.
CTM에서 관찰된 뉴런 역동성 샘플로, 다른 입력에 따라 어떻게 변화하는지 보여줍니다. CTM은 명확하게 매우 다양한 뉴런 행동 세트를 학습합니다. 각 뉴런(임의의 색상)이 다른 뉴런과 함께 활성화되는 방식을 우리는 동기화라고 부릅니다. 우리는 이를 측정하고 CTM의 표현으로 사용합니다.
새로운 모델의 행동은 새로운 종류의 표현에 기반합니다: 시간에 따른 뉴런 간의 동기화입니다. 우리는 이것이 엄격한 에뮬레이션은 아니지만 생물학적 뇌를 훨씬 더 연상시킨다고 믿습니다. 우리는 결과적인 AI 모델을 연속 사고 기계(CTM)라고 부르며, 이는 이 새로운 시간 차원, 풍부한 뉴런 역동성 및 동기화 정보를 사용하여 작업에 대해 '사고'하고 답을 제공하기 전에 계획을 세울 수 있는 모델입니다. 우리는 이름에 '연속'이라는 용어를 사용하는데, 이는 CTM이 추론할 때 전적으로 내부 '사고 차원'에서 작동하기 때문입니다. 소비하는 데이터에 대해 비동기적입니다: 정적 데이터(예: 이미지) 또는 순차적 데이터에 대해 동일한 방식으로 추론할 수 있습니다. 우리는 이 새로운 모델을 광범위한 작업에서 테스트했으며 다양한 문제를 해결할 수 있고 종종 매우 해석 가능한 방식으로 해결할 수 있음을 발견했습니다.
우리가 관찰한 뉴런 역동성은 훨씬 덜 다양한 행동을 보이는 더 전통적인 인공 신경망과 달리 실제 뇌에서 측정된 역동성을 다소 더 연상시킵니다. 아래에서 클래식 AI 모델인 LSTM과의 비교를 참조하세요. CTM은 다른 주파수와 진폭으로 진동하는 뉴런을 보여줍니다. 때로는 단일 뉴런에서 다른 주파수를 볼 수 있고 다른 뉴런은 작업을 해결할 때만 활동을 보입니다. 이러한 모든 행동은 완전히 창발적이며, 모델에 설계되지 않았고, 타이밍 정보를 추가하고 다른 작업을 해결하는 방법을 학습하는 부작용으로 나타난다는 점을 강조할 가치가 있습니다.
CTM의 신경 역동성과 현재 인기 있는 인공 신경망에서 관찰된 역동성의 비교.
새로운 CTM 모델 아키텍처 테스트
새로운 시간 차원이 있기 때문에 CTM의 주요 장점 중 하나는 시간이 지남에 따라 문제를 해결하는 방법을 관찰하고 시각화할 수 있다는 것입니다. 신경망을 통한 단일 패스로 이미지를 분류할 수 있는 기존 AI 시스템과 달리, CTM은 작업을 해결하는 방법에 대해 '사고'하기 위해 여러 단계를 수행할 수 있습니다. CTM의 능력과 해석 가능성을 보여주기 위해 아래에서 두 가지 작업을 소개합니다: 미로 해결과 사진 속 객체 분류. 더 많은 작업에 대한 데모는 대화형 보고서와 학술 논문에서 확인할 수 있습니다.
미로 해결
이 작업에서 CTM은 2D 탑다운 미로를 제시받고 이를 해결하는 데 필요한 단계를 출력하도록 요청받습니다. 이 형식은 모델이 단순히 경로의 시각적 표현을 출력하는 것이 아니라 미로 구조에 대한 이해를 구축하고 해결책을 계획해야 하므로 특히 어렵습니다. CTM의 내부 연속 '사고 단계'를 통해 계획을 개발할 수 있으며, 각 사고 단계 동안 미로의 어느 부분에 집중하는지 시각화할 수 있습니다. 놀랍게도, CTM은 미로를 해결하는 매우 인간적인 접근 방식을 학습합니다—실제로 주의 패턴에서 미로를 통과하는 경로를 따라가는 것을 볼 수 있습니다.
CTM은 관찰(주의 사용)하고 단계(예: 왼쪽으로 이동, 오른쪽으로 이동 등)를 직접 생성하여 미로를 해결합니다. 이는 직접적으로 신경 역동성의 동기화(즉, 동기화 자체에서 선형 프로브 사용)를 사용하여 수행됩니다. 주의 패턴이 미로를 통과하는 경로를 따라가는 것에 주목하세요: 매우 해석 가능한 접근 방식입니다. 대화형 보고서에서 미로 해결 시각화의 대화형 버전을 탐색해 보세요.
이 행동에서 특히 인상적인 점은 모델의 아키텍처에서 자연스럽게 나타난다는 것입니다. 우리는 CTM이 미로를 통과하는 경로를 추적하도록 명시적으로 설계하지 않았습니다—학습을 통해 이 접근 방식을 스스로 개발합니다. 또한, 더 많은 사고 단계가 허용될 때 CTM이 훈련된 지점을 넘어서도 계속해서 경로를 따라가며, 실제로 이 문제에 대한 일반적인 해결책을 학습했음을 보여준다는 것을 발견했습니다.
이미지 인식
ImageNet은 2012년 딥러닝 혁명을 촉발시킨 클래식 이미지 분류 벤치마크입니다. 기존 이미지 인식 시스템은 단일 단계로 분류 결정을 내리지만, CTM은 결정을 내리기 전에 이미지의 다른 부분을 검토하는 여러 단계를 수행합니다. 이러한 단계별 접근 방식은 AI의 행동을 더 해석 가능하게 만들 뿐만 아니라 정확도도 향상시킵니다: 더 오래 "사고"할수록 답변이 더 정확해집니다. 또한 이를 통해 CTM이 더 간단한 이미지에서는 더 적은 시간을 사고하도록 결정할 수 있어 에너지를 절약할 수 있음을 발견했습니다. 예를 들어, 고릴라를 식별할 때 CTM의 주의는 눈에서 코, 입으로 이동하며 인간의 시각적 주의와 현저하게 유사한 패턴을 보입니다.
여기서 우리는 이미지를 분류할 때 CTM의 행동 예를 봅니다 (사진 제공: Alon Cassidy). 히트맵은 이미지를 처리할 때 CTM이 주의를 집중하는 위치를 보여주며, 화살표는 주의의 중심을 나타냅니다. 대화형 보고서에서 더 많은 예시를 볼 수 있습니다.
이러한 주의 패턴은 모델의 추론 과정에 대한 창을 제공하여 분류에 가장 관련성이 있다고 판단하는 특징을 보여줍니다. 이러한 해석 가능성은 모델의 결정을 이해하는 데 가치가 있을 뿐만 아니라 잠재적으로 편향이나 실패 모드를 식별하고 해결하는 데도 유용합니다.
결론
현대 AI가 '인공 신경망'으로서 뇌에 기반을 두고 있음에도 불구하고, AI 연구와 신경과학 간의 겹침은 오늘날에도 놀랍도록 얇습니다. AI 연구자들은 단순성, 효율적인 훈련 및 AI 발전을 이끄는 지속적인 성공으로 인해 80년대에 개발된 매우 단순한 모델을 고수하기로 선택합니다. 반면 신경과학은 지능의 우수한 모델을 만들려고 시도하기보다는 주로 뇌를 이해하는 목적으로 뇌의 훨씬 더 정확한 모델을 만들 것입니다(물론 하나가 다른 하나로 이어질 수 있지만). 이러한 신경과학 모델은 복잡성이 추가되었음에도 불구하고 일반적으로 여전히 현재의 최첨단 AI 모델보다 성능이 떨어지므로 AI 응용 분야를 위해 더 조사할 만큼 특히 매력적이지 않을 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 현대 AI를 어떤 측면에서 뇌의 작동 방식에 더 가깝게 만들지 않는 것은 놓친 기회라고 믿으며, 이런 방식으로 훨씬 더 능력 있고 효율적인 모델을 찾을 수 있을 것입니다. 2012년 능력의 대규모 도약, 이른바 "딥러닝 혁명"은 뇌에서 영감을 받은 모델인 신경망 때문에 발생했습니다. 이러한 진전을 계속하기 위해 계속해서 뇌에서 영감을 받아야 하지 않을까요? CTM은 여전히 중요한 문제를 해결하기 위한 실용적인 AI 모델이면서도 뇌와 더 유사한 행동의 초기 힌트를 보여주는 방식으로 이 두 분야 간의 격차를 좁히려는 우리의 첫 번째 시도입니다.
우리는 이러한 자연에서 영감을 받은 방향으로 모델을 계속 발전시키고 어떤 새로운 능력이 나타날 수 있는지 탐색하게 되어 매우 기쁩니다. 다른 작업에서 CTM의 행동에 대한 더 자세한 예는 대화형 보고서를 방문하시기 바랍니다. CTM의 아키텍처 및 구현에 대한 전체 세부 사항은 기술 논문 및 코드에서 찾을 수 있습니다.
우리가 앞으로 나아가면서, AI 및 신경과학 커뮤니티가 생물학과 계산의 이 유망한 교차점을 탐색하는 데 함께 참여하기를 초대합니다. 함께 인공 신경망의 실용적인 이점을 유지하면서 생물학적 지능의 놀라운 능력을 더 잘 포착하는 AI 시스템을 개발할 수 있습니다.
Sakana AI
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자세한 내용은 채용 기회를 참조하시기 바랍니다.
© Sakana AI 株式会社
원본 출처: https://sakana.ai/ctm/
번역: 특이점이온다 갤러리의 초존도초
작성자 : 초존도초고정닉
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