스스로 학습 구조 만드는 인공신경망, MIT 연구

MIT 맥거번 뇌연구소와 K. 리사 양 ICoN 센터 연구진이 PNAS에 발표한 논문에서, 무작위로 연결된 인공신경망이 외부 설계자 없이 스스로 학습 기제를 조직할 수 있음을 보였다. 연구진은 '함께 활성화되는 뉴런은 연결이 강해진다'는 단순한 규칙만으로 신경망이 패턴 인식과 이미지 분류를 학습하도록 했다. 이 자기조직화 네트워크는 기존 인공신경망이 쓰는 역전파 방식의 네트워크와 비슷한 수준으로 작동했다. 연구진은 네트워크가 외부 개입 없이 스스로를 조직화하는 능력이 그 모델이 뇌의 학습 방식과 얼마나 가까운지를 판단하는 핵심 척도라고 주장했다.

이 일이 어디서 왔나

뇌가 어떻게 스스로 학습 규칙을 조직해 작동하는지에 대한 관심은 2026년 9월 구글의 초파리 커넥톰 공개, KAIST의 뇌파 의도 해독 연구, Weizmann Institute의 뇌 스캔 이미지 재구성 디코더 등 뇌 신경 구조와 활동을 AI로 해독하려는 일련의 연구로 이어져 왔다. 한편 사카나AI는 2026년 9월 역전파를 쓰지 않는 레이어별 학습 기법을 공개한 바 있는데, 이번 MIT 연구는 역전파 같은 외부 설계 없이 신경망이 스스로 학습 구조를 만들어낼 수 있는지를 다룬다는 점에서 다른 접근이다.