인간 신경세포 발달을 모방한 범용 딥러닝 모델 설계

1. 생물학적 뉴런 발달의 딥러닝 모델 설계에 대한 영감

인간 뇌의 신경망은 성장 초기에 과잉으로 연결을 형성한 뒤, 활용되지 않는 연결을 효과적으로 가지치기(pruning)하여 효율성을 높입니다. 실제로 유아기에는 뉴런 간 시냅스 연결 수가 폭발적으로 증가하지만 이후 성인에 이르기까지 그 절반 가량이 제거되어 보다 효율적인 회로로 정제됩니다. 이렇게 “초과 연결 후 선택적 제거”를 통해 필요한 회로만 남기는 뇌의 발달 원리는, 에너지와 자원 효율성이 중요한 인공지능 모델 설계에 직접적인 영감을 주었습니다. 예를 들어 Princeton 대학의 연구팀은 이러한 유아기 뇌 발달의 “성장-가지치기” 패턴을 모방한 Grow-and-Prune 방법을 제안하였는데, 단순 구조의 신경망을 훈련하면서 점진적으로 뉴런과 시냅스를 증가시킨 뒤, 불필요한 부분을 제거하는 과정을 거쳐 고성능을 달성하면서도 필요한 연산자원을 크게 줄였습니다. 이는 뇌의 발달적 가소성을 모방함으로써, 소형 기기에서도 동작 가능한 경량화된 딥러닝 모델을 얻을 수 있음을 보여준 사례입니다.

또 다른 관점에서, 생물학적 뉴런 자체의 구조적 특성도 딥러닝에 영감을 주고 있습니다. 인공신경망의 표준 뉴런은 대개 모든 입력의 가중합을 비선형 활성함수로 전달하는 단순 구조를 갖지만, 생물학적 뉴런은 수상돌기(dendrite) 가지를 통해 수천 개의 시냅스 입력을 병렬로 비선형 통합하고, 축삭(axon)을 통해 신호를 전달하며, 글리아 세포(예: 별아교세포 등)의 도움을 받아 신경 활동을 조절합니다. 이러한 복잡한 구조와 기능 덕분에 뇌는 적은 에너지로도 방대한 정보를 빠르고 유연하게 학습하고 처리할 수 있습니다. 반면 인공지능 딥러닝은 거대 모델에 막대한 연산을 투입하면서도 범용 학습 능력이나 지속학습 측면에서 여전히 한계를 보이곤 합니다. 따라서 뇌로부터 영감을 얻은 설계 – 즉, 뉴런의 형태 다양성, 시냅스 가소성, 네트워크 구조의 동적 변형 등을 접목하는 연구가 활발히 진행되어 왔습니다. 이러한 신경발달 메커니즘 기반 접근은 신경망의 일반화 능력, 효율성, 지속학습 능력을 향상시켜 딥러닝을 보다 생물학적 두뇌에 가까운 형태로 진화시키는 것을 목표로 합니다.

이하에서는 인간 뉴런 발달의 주요 생물학적 특성 – 수상돌기 분지, 시냅스 생성/가지치기, 마이엘린화 및 글리아의 조절 역할 – 이 딥러닝 구조 설계와 학습법에 어떻게 응용되고 있는지 살펴봅니다. 또한 이러한 아이디어가 컴퓨터 비전(CV)과 자연어 처리(NLP) 등 서로 다른 도메인에 폭넓게 적용된 사례, 그리고 구조적 설계와 학습 전략을 통합하여 범용 지능에 도전하는 모델들을 소개합니다. 마지막으로, 이러한 전략 구현을 돕는 프레임워크와 오픈소스 도구, 실제 코드 예시를 정리합니다.

2. 뇌 발달 특성에 상응하는 신경망 구조 및 학습 기법

2.1 수상돌기 분지: 다중 구획 뉴런과 로컬 처리

생물학적 뉴런의 수상돌기 분지(dendritic branching)는 뉴런 입력을 공간적으로 분산시켜 부분별로 통합하는 구조로, 각 가지가 국소적으로 신호를 비선형 처리한 후 soma(세포체)에 결합됩니다. 이러한 다중 구획(multi-compartment) 뉴런 모델은 딥러닝에 도입되어, 전통적 단일 합산 뉴런의 한계를 넘어서는 표현력을 보여주고 있습니다. 예를 들어 Poirazi 연구팀은 수상돌기의 구조적 연결성과 제한된 수용영역(restricted receptive field) 특성을 모방한 dendritic ANN 구조를 제안했습니다. 이 모델에서는 입력 노드들이 여러 개의 가상의 수상돌기 노드에 부분적으로 연결되고, 각 수상돌기 노드에서 비선형 변환을 거친 신호만이 최종 soma 노드로 전달되는 계층적 구조를 갖습니다. 그 결과 전통적 완전연결망 대비 훨씬 희소하고 구조화된 연결을 가지면서도, 이미지 인식 등에서 동등 또는 그 이상의 정확도를 달성하였습니다. 특히 매우 적은 수의 학습 매개변수로도 성능을 유지하여 과적합 억제 및 데이터 효율이 향상되었는데, 이는 수상돌기형 ANN의 뉴런들이 하나의 클래스에 특화되지 않고 여러 클래스를 동시에 담당하는 폭넓은 응답 특성을 보였기 때문으로 분석됩니다. 즉, 수상돌기적 구조를 도입하면 학습 효율성과 강인성이 향상될 수 있다는 것을 입증한 결과입니다.

수상돌기 모델은 지속학습이나 멀티태스크 학습에서도 이점을 보입니다. 활성 수상돌기(active dendrite)를 뉴런 모델에 추가하여 지역적 스파이크 발생 및 비선형 통합을 모사하면, 서로 다른 맥락의 정보를 분리하여 받아들이고 학습할 수 있어서 연속적 학습에서의 간섭을 줄일 수 있습니다. 실제로 Iyer 등(2022)의 연구에서는 수상돌기에서의 국소적 스파이크 생성 기작을 인공망에 통합함으로써, 동적 환경에서의 멀티태스크 학습 시 발생하는 catastrohpic forgetting(파국적 망각)을 효과적으로 회피할 수 있음을 보였습니다. Poirazi 연구진도 관련 연구에서 “인공신경망에 능동 수상돌기를 추가하면 지속학습 능력이 향상된다”고 보고하였습니다. 또한 Wybo 등(2023)은 NMDA 수용체에 의한 특수한 수상돌기 비선형성을 뉴런 모델에 포함시켜, 계층적 감각처리 경로에서의 멀티태스크 표현 학습 성능을 개선하는 데 성공하였습니다. 이처럼 수상돌기 분지의 생물학적 메커니즘은 다중 입력의 비선형 결합, 로컬 영역의 독립적 학습, 상위 신호와 하위 신호의 분리 처리 등을 가능케 하며, 이를 딥러닝에 적용한 여러 모델들이 시각 인식부터 연속학습에 이르기까지 성능 향상과 효율성 증대를 시현하고 있습니다.

표 1. 수상돌기 구조를 모방한 뉴런 모델 사례

연구 / 모델 생물학적 영감 설계 특징 및 효과 출처 및 성과

Dendritic ANN (Chavlis & Poirazi, 2025)	수상돌기 분지의 국부 입력 통합	입력을 수상돌기 노드들로 부분 샘플링 후 soma에 희소 연결. 매개변수 수를 크게 감소시키면서 이미지 분류 성능 동등 또는 개선, 과적합 감소	이미지 분류 등에서 동일 성능에 1/10 이하 파라미터 사용; 과적합 저항성 향상
Active Dendrite Network (Iyer et al., 2022)	능동 수상돌기의 국소 스파이크 처리	뉴런에 능동 수상돌기 구획 추가. 입력 신호를 분산 처리하고 가지별로 스파이크 생성. 컨텍스트별 정보 분리로 연속 학습 간 간섭 감소	멀티태스크 동적 학습에서 망각 감소; Continual learning 성능 향상
NMDA Dendrite Model (Wybo et al., 2023)	NMDA 수용체 매개 수상돌기 비선형성	수상돌기에 NMDA-스파이크 유발 비선형 함수를 탑재. 동시에 도착하는 입력에 강한 응답으로 특정 가지에서 특징 추출 강화	멀티태스크 표현 학습 향상; 복수 작업 처리 효율 증가
Dendritic Gated Network (DGN) (Sezener et al., 2022)	근위/원위 수상돌기 분리 및 국소 학습	GLN(Gated Linear Network)을 변형하여 수상돌기 구획별 가중 합산 및 국소 학습 규칙 적용. 역전파 없이도 학습 가능	생물학적으로 보다 타당한 대안 학습법 제시; 망각에 강인 (Catastrophic forgetting 자연 극복)

2.2 시냅스 생성 및 가지치기: 동적 연결망과 가중치 희소화

뇌에서는 발달 과정에서 시냅스 형성(생성)과 시냅스 가지치기(제거)가 반복되어 신경망 구조가 형성됩니다. 이러한 구조적 가소성(structural plasticity) 개념은 딥러닝의 네트워크 최적화 및 압축 기법과 밀접히 닿아 있습니다. 시냅스 생성은 인공신경망에서 새로운 가중 연결의 추가로, 시냅스 가지치기는 불필요한 가중치의 제거(0으로 만들기)로 구현할 수 있습니다. 특히 시냅스 가지치기(pruning)는 모델을 희소화(sparsification)하여 경량화하는 알고리즘으로 널리 연구되어 왔습니다. 불필요한 연결을 제거해도 성능을 유지할 수 있다는 초기 연구들에 기반하여, 오늘날에는 가중치 값이 작은 연결을 삭제하거나 영향력이 낮은 뉴런을 제거하는 다양한 가지치기 방법(magnitude pruning 등)이 개발되었습니다. 가지치기는 모델 경량화와 추론 속도 향상에 기여할 뿐 아니라, 과적합을 방지하는 정규화 효과도 있습니다. 실제 Han 등(2015)의 고전적인 연구는 “딥러닝에서도 사용하지 않는 시냅스를 제거하면 생물학적 뇌처럼 효율성을 크게 높일 수 있다”는 것을 보여주었습니다. 나아가 최근 연구들은 시냅스가 완전히 삭제되지 않고도 비활성 상태로 전환되는 중간 단계가 존재할 수 있음을 시사하며, 가지치기의 가중치 0 임계값을 연속적으로 처리하는 스파스 트레이닝 이론을 발전시키고 있습니다.

“사용하지 않으면 잃는다(use it or lose it)”는 뇌 시냅스 가소성의 원칙은 특히 딥러닝 동적 연결망 학습에 자주 인용됩니다. DPAP(Developmental Plasticity-inspired Adaptive Pruning) 등 최근 기법들은 시냅스와 뉴런을 발달 단계에서처럼 지속적으로 가지치기하되, 일정 조건에서 새로운 연결을 재성장시켜 네트워크 구조를 학습 중에 동적으로 최적화합니다. DPAP의 경우, 수상돌기 가시(spine)와 시냅스, 뉴런에 이르기까지 다양한 수준의 가소성 메커니즘(국소 시냅스 학습, 활동량에 따른 스파이크 흔적 등의 생물학적 현실성 요소)을 고려하면서, 별도 재훈련 없이 학습 진행과 동시에 구조를 조정해 나갑니다. 그 결과 “use it or lose it, 서서히 감소”라는 뇌 원리에 따라 활성도가 낮은 연결은 점차 약화/삭제시키고 필요시 새로운 연결을 추가함으로써, 매우 희소화된 네트워크로도 원래 성능을 유지하거나 향상시켰습니다. DPAP은 특히 스파이킹 신경망(SNN) 분야에서 최첨단 성능(SOTA)을 달성하면서 모델 크기를 극도로 압축하여, 뉴로모픽 분야의 자원 제약을 극복하는데 기여하고 있습니다.

한편, 동적 희소 훈련(Dynamic Sparse Training, DST)으로 불리는 기법들은 초기에 희소한 연결망으로 시작해 훈련 과정 내내 희소도를 유지하면서, 주기적으로 일부 연결을 제거하고 새로운 연결을 생성하는 방식을 채택합니다. 이는 마치 뇌가 처음에는 과잉 연결로 시작하여 쓰임새에 따라 가지치기하되, 학습 경험에 따라 새로운 시냅스도 만들어가는 과정과 유사합니다. DST의 대표적인 예로 SET(Sparse Evolutionary Training) 알고리즘은 무작위 희소 연결망으로 시작해 가중치가 작은 연결을 제거하고 일정 확률로 새로운 연결을 추가하는 진화적 방법을 제시했고, RigL (Rigging the Lottery) 알고리즘은 훈련 중 그래디언트 정보를 활용하여 가지치기할 연결과 재성장시킬 연결을 결정함으로써, 정교한 동적 토폴로지 최적화를 구현했습니다. 이러한 DST 기법들은 매우 높은 희소도(예: 90~99% 가중치 0)에서도 Dense(밀집) 모델과 동등한 성능을 유지하거나 때로 더 나은 성능을 보임으로써 주목받고 있습니다. 특히 최근 Cannistraci-Hebb Training (CHT) 방식은 뇌 신경망 연결 형성의 헤비언 법칙과 네트워크 과학 이론을 접목하여 새로운 연결 예측에 활용하였는데, 그 결과 1%의 극소량 연결만으로도 시각 패턴 인식에서 밀집 네트워크를 능가하였고, 5% 수준의 연결로 복잡한 자연어 변환 작업에서 밀집 모델과 대등하거나 뛰어난 성능을 달성하였습니다. 이는 뇌의 극단적 희소 연결 특성이 효율성과 성능을 양립시키는 잠재력을 지녔음을 시사하며, DST에 생물학적 인사이트를 부여한 사례로 평가됩니다.

한편 시냅스 가지치기의 이점과 한계를 탐구한 흥미로운 연구로, Averbeck(2022)의 실험을 들 수 있습니다. 이 연구에서는 순환신경망(RNN)을 훈련시킨 후 사춘기 청소년기의 시냅스 가지치기를 모방하여 약한 연결을 점진적으로 제거 및 재훈련해 보았습니다. 그 결과 가지치기를 거친 RNN은 작업 수행 능력(작업 기억 유지, 강화학습 안정성 등)이 향상되고 외부 잡음에 대한 저항성이 증가하였으나, 완전히 새로운 문제를 배우는 속도는 다소 감소하였습니다. 이는 가지치기가 전문화된 강인함을 높이는 대신 융통성을 줄일 수도 있다는 생물학적 트레이드오프까지도 인공신경망에서 재현한 것으로, “과잉 생성 후 선택적 제거” 전략이 숙련된 뇌를 구축하는 데 유리한 계산적 접근임을 뒷받침합니다. 종합하면, 시냅스 생성 및 제거의 동적 균형은 딥러닝에서 모델 경량화와 성능 최적화뿐만 아니라 학습 행동의 조절(망각 vs 기억) 측면에서도 중요한 영감을 주고 있으며, 이를 구현하는 다양한 동적 구조 학습 기법들이 등장하여 범용 인공지능의 토대를 다지고 있습니다.

2.3 마이엘린과 글리아: 신경 신호 전달 최적화와 조절 기작

마이엘린 수초화(myelination)는 뉴런의 축삭을 절연 피막으로 감싸 신경 신호 전달 속도를 향상시키고 신호 간 간섭을 줄이는 생물학적 과정입니다. 인공신경망에서 직접적으로 마이엘린에 상응하는 개념은 명확하지 않지만, 신호 전달의 효율성 개선이라는 측면에서 몇 가지 유사한 아이디어를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 스파이킹 신경망 분야에서는 축삭 지연(axonal delay)을 조절하여 신호 타이밍을 최적화하거나, 중요한 신호 경로에 우선순위를 두어 빠르게 전파되도록 하는 연구가 진행되고 있습니다. 딥러닝 아키텍처에서는 스킵 연결(skip connection)이나 게이트 기작 등을 통해 중요한 특징이 층간 소실 없이 전달되게 함으로써, 일종의 마이엘린화된 고속 경로를 제공한다고 볼 수도 있습니다. 최근 한 연구는 수상돌기 비선형성이 신경망의 통신 비용을 줄이고 효율을 높이는지 분석하였는데, 다중 수상돌기 구획을 둔 모델이 동등 성능에서 메모리 접근 비용과 통신 부하를 감소시켜 하드웨어 상 효율적인 구현에 유리함을 보였습니다. 이는 마이엘린이 신경 신호 전달 비용을 줄이는 역할을 기술적으로 시사하는 결과입니다. 다만 마이엘린 자체를 모사한 특정 모델은 아직 드문 실정이며, 이는 향후 신경망의 시간지연 학습이나 모델 병렬화 최적화 등의 방향으로 연구 여지가 있습니다.

반면, 글리아 세포(glial cells)의 역할을 본딴 시도들은 비교적 구체적으로 나타나고 있습니다. 별아교세포(astrocyte)를 비롯한 글리아는 뇌에서 신경 활성을 주변에서 조절하고 에너지 공급, 환경 유지에 중요한 역할을 합니다. 뇌과학의 삼부신경(glia-neuron tripartite synapse) 개념에 영감을 받아, 일부 연구자들은 인공신경망에 “인공 글리아” 유닛을 추가함으로써 신호의 모듈화와 조절을 구현하였습니다. 최근 Alvarez-Gonzalez 등(2023)은 이러한 시도를 포괄적으로 검토한 바 있는데, 총 22편의 선행 연구를 분석한 결과 세 가지 방식으로 인공 글리아(주로 astrocyte)를 통합해왔음을 밝혔습니다. (1) 다층퍼셉트론에 별도의 아스트로사이트층을 두어 뉴런 출력을 조정, (2) 신경-글리아 이중망 구조를 형성, (3) 퍼셉트론과 자기조직화지도를 결합한 형태 등으로 나뉘었으며, 어떠한 방식이든 복잡한 문제일수록 인공 글리아의 영향이 신경망 성능을 향상시켰다고 보고되었습니다. 즉, astrocyte와 같은 글리아 셀의 neuromodulatory한 영향을 모방하면 네트워크의 안정성, 학습 속도, 정확도가 개선될 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 인공 astrocyte가 특정 뉴런들의 활동을 억제/촉진함으로써 분산된 정보의 맥락적 분리를 도와주거나, 단기 기억효과를 부여하여 순환망의 시계열 패턴 인식을 향상시키는 사례들이 보고되고 있습니다. 이러한 접근은 기존의 딥러닝 모델에 제3의 조절자를 도입함으로써, 생물학적 항상성 유지나 맥락 적응 능력을 재현하려는 유망한 방향입니다.

또 다른 신경 조절자로서, 도파민 등의 Neuromodulator를 모사한 연구도 각광받고 있습니다. Zhang 등(2023)은 Neuromodulation-assisted Credit Assignment (NACA) 알고리즘을 통해 뇌의 신경조절 물질이 시냅스 가소성에 미치는 전역적 영향을 구현했습니다. NACA에서는 “기대 신호”에 따라 가상의 신경조절 물질 레벨을 변화시켜 선택된 시냅스들의 장기강화 혹은 억제를 비선형적으로 증폭 또는 완화시킵니다. 쉽게 말해, 일종의 전역 보상 신호가 네트워크 전체의 학습률과 가중치 업데이트 양상을 상황에 맞게 조절하는 것입니다. 그 결과 이 알고리즘은 시공간 패턴 인식 작업에서 적은 계산으로 높은 정확도를 달성하였고, 특히 여러 종류의 연속 학습 과제 다섯 가지를 실험한 결과 매우 낮은 추가 비용으로 catastrophic forgetting을 크게 완화하는 데 성공했습니다. 시냅스 가중치 변화 양상을 들여다보면, 이러한 효과는 전역 Neuromodulator 신호에 의해 소수의 중요 시냅스만 선택적으로 변경되고 대다수 가중치는 안정화된 덕분이라고 합니다. 이는 기대 보상 기반의 글로벌 신호 (생물학적으로는 예를 들어 도파민 분비)가 뇌에서 학습 시 발생하는 국소-전역 학습률 조절을 인공신경망에서도 구현할 수 있음을 보여줍니다. 요약하면, 마이엘린과 글리아, Neuromodulator 등의 생물학적 요소는 신경망 신호의 전달 효율과 학습 조절 측면에서 영감을 주고 있으며, 비록 직접적인 구현은 초기 단계지만 글리아-뉴런 혼합 모델이나 Neuromodulator 기반 학습률 제어 등의 형태로 딥러닝에 접목되어 성능 향상과 망각 방지에 기여하고 있습니다.

3. 컴퓨터 비전(CV)과 자연어처리(NLP)에의 적용 사례

위에서 기술한 생물학적 영감 기반 기법들은 도메인에 특화되지 않고 비교적 범용적으로 활용될 수 있다는 장점을 지닙니다. 실제로 컴퓨터 비전 분야와 자연어 처리 분야 양쪽에서 이러한 접근들의 효과가 입증된 사례가 늘고 있습니다. 그 중 대표적인 것이 앞서 언급한 동적 희소 훈련(DST) 기법들입니다. DST는 신경망 구조 자체를 데이터에 맞게 진화시킨다는 점에서, 이미지나 텍스트 등 다양한 입력 모달리티에도 공통으로 적용될 수 있습니다. 예컨대, RigL 알고리즘은 본래 이미지 분류용 합성곱망에 적용되어 ResNet 계열 모델을 극도로 희소화하면서도 정확도를 유지시켰는데, 동일한 기법이 Transformer 기반 기계번역 모델에도 적용되어 비슷한 성공을 거두었습니다. 구글 연구진에 따르면, 동적 희소화된 Transformer는 번역 품질을 유지하면서 연산량을 크게 줄일 수 있었고, 이는 곧 거대 언어모델(LLM)의 효율적 학습에도 응용될 수 있음을 시사했습니다. 더욱이 최신 CHT 기법은 시각 모델에서는 1% 미만의 연결, 자연어 모델에서는 5% 내외의 연결만으로 완전연결(full-density) 모델 이상의 성능을 보고하였습니다. 이는 시각(TinyImageNet 등)과 언어(WMT 번역 등) 두 분야에서 공통된 경향을 보인 것으로, 두뇌의 희소 전략이 범용 AI 모델에도 이식 가능함을 보여줍니다.

지속학습(continual learning) 분야의 뇌 영감 기법들도 CV/NLP 전반에 활용되고 있습니다. 망각 완화를 위해 고안된 EWC(Empirical Weight Consolidation)이나 SI(Synaptic Intelligence) 알고리즘은 뇌의 시냅스 안정화 이론에 착안한 것으로, 이미지 인식 태스크와 언어 모델 파인튜닝 등 다양한 시나리오에서 이전 지식 보존에 효과를 보였습니다. 예를 들어 EWC는 이미지 분류 모델이 새로운 클래스를 배울 때 기존 클래스 관련 가중치의 변화를 제한하여 과거 기억을 보호하는데, 이 아이디어는 단어 임베딩이나 번역모델의 지속학습에서도 유사하게 활용됩니다. 또한 리플레이(replay) 기반 기법 – 뇌의 경험 재현(replay) 현상을 모방한 것 – 들은 시각적 연속학습(NIC, class-iILSVRC 등)과 대화형 AI의 온라인 학습에 모두 사용되어 망각을 억제하고 있습니다.

흥미로운 최신 사례로, 성인 신경발생(adult neurogenesis) 현상을 응용한 NICE (Neurogenesis Inspired Contextual Encoding) 알고리즘은 주로 비전 분야에서 검증되었지만 그 아이디어는 NLP에도 적용 가능성이 있습니다. NICE는 히포캠퍼스에서 새로운 뉴런이 계속 탄생하여 새로운 기억을 부호화하는 과정을 모방하여, 딥러닝 모델 훈련 시 새로운 클래스를 학습할 때마다 일부 뉴런을 신규 추가하고 기존 뉴런과 그룹화하여 단계별 성숙도에 따라 사용하도록 합니다. 이 방법은 테스트 시 추가 정보 없이도 어떤 뉴런 그룹을 사용할지 맥락에 따라 스스로 결정하게 함으로써, 리플레이 없이도 높은 연속학습 성능을 달성하였습니다. 연구에서는 MNIST, CIFAR-100 등 6개의 이미지 데이터셋과 3가지 모델 구조에서 NICE를 실험하여, 항상 리플레이 방법과 비등하거나 우수한 성능을 얻었다고 보고합니다. 비록 현재는 비전 분야 위주로 검증되었지만, 새로운 개념/어휘를 습득할 때 일부 모델 파라미터를 확장하는 방식은 기계번역이나 지속적 언어 학습에도 적용을 시도할 수 있을 것입니다.

수상돌기 기반 뉴런 모델 역시 주로 시각 도메인(CIFAR-10/100 등)에서 테스트되었으나, 그 개념은 NLP의 국소 맥락 처리나 트리 구조 입력에도 응용 가능하다고 여겨집니다. 실제로 나무형태 계층 구조를 갖는 dendritic ANN은 문장 구문 트리나 프로그램의 구문 트리와 같은 계층적 데이터를 처리하는 데 적합할 수 있습니다. 향후 연구에서는 자연어의 계층적 구조를 수상돌기 모듈로 분석하거나, 멀티모달 입력(예: 이미지를 보고 설명 생성)에서 각 모달 특성에 맞는 수상돌기 지류를 통해 통합하는 등의 방향도 기대됩니다.

요약하면, 생물학적 뉴런 발달을 모방한 기법들은 특정 분야에 한정되지 않고 시각 인식, 언어 처리, 강화학습 등 광범위한 영역에 적용되고 있습니다. 이는 이들 기법이 근본적으로 모델의 표현력과 학습법에 관한 일반적인 개선을 목표로 하기 때문입니다. 희소 연결과 구조 적응은 대규모 비전/언어 모델의 효율적 훈련에 공통 이슈이고, 망각 방지와 지속학습은 시각 에이전트나 대화형 에이전트 모두의 과제입니다. 따라서 뇌 발달 기반의 혁신들은 두 분야를 아우르며 범용 인공지능(AGI)으로 가는 길을 한 단계씩 진전시키고 있습니다.

4. 구조 설계와 학습 전략을 통합한 범용 모델 사례

뇌를 닮은 딥러닝을 향한 연구 트렌드는 단일한 기법보다는 여러 생물학적 아이디어를 결합하여 상호 보완적 효과를 노리는 방향으로 발전하고 있습니다. 즉, 네트워크 구조 설계(예: 동적 토폴로지 변화, 희소 연결, 다중구획 뉴런 등)와 학습 전략(예: 성장-가지치기, 가중치 마스킹/드롭아웃, 지속학습 알고리즘 등)을 통합적으로 설계하는 것입니다. 이러한 통합 접근은 두뇌의 복잡성을 좀 더 잘 모사함과 동시에, 한쪽 기법만으로는 해결하기 어려운 문제들을 공동 해결하는 데 목적이 있습니다.

예를 들어 앞서 소개한 Dendritic Gated Network (DGN)는 뉴런 수준의 구조적 변화(수상돌기 구획 도입)와 학습 알고리즘의 변경(역전파 대신 국소 학습 규칙)을 동시에 추구한 사례입니다. DGN은 GLN (Gated Linear Network)이라는 기존 모델을 변형하여, 뉴런을 여러 입력 게이트를 갖는 구조로 만들고 각 게이트(=수상돌기)에 국소적인 학습을 적용함으로써, 전역 오류역전파 없이도 딥러닝 수준의 학습을 구현했습니다. 그 결과 생물학적으로 더 그럴듯한 학습을 시현함과 동시에, 여러 작업을 순차 학습할 때 망각이 거의 발생하지 않는 놀라운 안정성을 보였습니다 (망각에 강한 이유는 각 수상돌기 게이트가 서로 다른 맥락의 정보를 따로 저장하기 때문으로 추정됩니다). DGN은 뉴런 구조+학습법 동시 혁신의 성공적 사례로 꼽히며, 현재도 후속 연구에서 개선이 이루어지고 있습니다.

또 다른 사례로 앞서 언급한 Iyer 등(2022)의 능동 수상돌기 네트워크를 들 수 있습니다. 이 연구는 뉴런 구조 측면에서 능동 수상돌기 분지를 추가하고, 학습 전략 측면에서 이를 멀티태스크 지속학습 시나리오에 접목하였습니다. 구조적으로는 각 뉴런에 여러 개의 능동 수상돌기 구획이 있어 각기 다른 작업의 입력 패턴에 선택적으로 반응하도록 만들었고, 학습적으로는 grow-and-prune 방식으로 가지를 조정하며 각 작업을 순차적 학습하도록 했습니다. 그 결과 동적 환경의 여러 과제를 한 모델이 학습하면서도 이전 과제의 성능 저하가 거의 없는, 즉 catastrophic forgetting의 회피를 실현했습니다. 이것은 구조 적응(새로운 수상돌기 활용)과 학습 규칙(사용하지 않으면 가지치기)를 통합함으로써 얻은 효과라 하겠습니다.

Synaptic Neuromodulation 또한 구조와 학습의 통합 사례입니다. NACA 알고리즘은 표면적으로는 학습 규칙의 변화처럼 보이지만, 이를테면 “메타-학습 뉴런”과 같은 추상적인 구성 요소를 네트워크에 추가한 것으로도 볼 수 있습니다. 즉, 전역 보상 예측 뉴런이 존재하여 다른 시냅스들의 가중치 업데이트 크기를 결정하는 메타 역할을 합니다. 이는 구조적으로 일종의 글로벌 노드를 둔 셈이며, 이 노드는 학습 단계마다 각 시냅스에 가상의 Neuromodulator를 분비하여 가중치 변화 폭을 조절하는 학습 전략을 구현합니다. 구조+전략이 결합된 이 방법으로, NACA는 연속 학습 문제 5가지에서 기존 대비 월등히 낮은 망각률을 기록하였습니다.

Grow-and-Prune + Continual Learning을 결합한 시도로는, Niraj Jha 교수팀의 후속 연구들을 들 수 있습니다. 이들은 앞서 언급한 NeST (grow-and-prune 신경망 합성) 기법을 증분 학습(incremental learning) 시나리오에 적용하여, 새로운 데이터 클래스를 학습할 때 네트워크를 동적으로 성장시킨 뒤 불필요해진 경로를 잘라내는 프레임워크를 제시하였습니다. 이러한 성장-가지치기 반복 접근은 이미지 인식에서 새로운 클래스가 추가될 때마다 모델이 스스로 구조를 재편성하여 적응하는 모습을 보였습니다. 이는 NAS(Neural Architecture Search) 없이도 모델이 자기구조를 학습하게 한 흥미로운 결과로, 점차 많은 지속학습 연구자들이 구조 가변형 모델에 주목하도록 만들었습니다.

마지막으로, Neurogenesis + Context Masking 통합의 좋은 예인 NICE (2024)를 다시 언급할 수 있습니다. NICE는 신규 뉴런 추가라는 구조 변화와 맥락에 따른 뉴런군 활성/비활성이라는 전략을 동시에 씁니다. 즉, 새로운 지식을 배울 때마다 일부 뉴런을 초기화된 “신생 뉴런”으로 투입하고, 추론 시에는 입력에 따라 각 뉴런이 담당하는 클래스인지 여부를 판별하여 해당 뉴런들만 활성화합니다. 이 방식은 별도의 태스크 ID 없이도 작동하므로 범용성이 높고, 리플레이 메모리를 사용하지 않아 자원 효율적입니다. 구조와 전략의 훌륭한 결합으로 평가받는 NICE는 범용 지능의 지속학습 측면에서 고무적인 성과를 거두었습니다.

요컨대, 범용 딥러닝 모델을 지향하는 최신 연구들은 생물학적 영감 요소들을 복합적으로 활용하고 있습니다. 다중구획 뉴런+지역학습, 동적토폴로지+지속학습, 신규 뉴런 생성+맥락게이팅 등 구조와 학습을 아우르는 설계를 통해, 개별 요소만으로는 어려웠던 효율성과 적응력, 생물학적 그럴듯함을 동시에 추구하고 있습니다. 이러한 통합 접근은 향후 시스템 수준에서 본 뇌의 원리까지 모사하는 거대 모델 설계로 이어질 가능성이 있으며, 딥러닝과 뇌과학의 경계를 더욱 허물어뜨리고 있습니다.

5. 구현 프레임워크 및 오픈소스 도구 (PyTorch, JAX 등)

생물학적 뇌를 모방한 모델과 학습법을 구현하기 위해서는, 기존 딥러닝 프레임워크의 유연한 활용과 더불어 일부 전용 라이브러리나 툴킷이 활용되고 있습니다. 대다수의 연구 프로토타입은 PyTorch 또는 TensorFlow/JAX 등을 기반으로 커스텀 연산을 작성하여 구현되지만, 최근에는 이러한 뇌 착안 기법을 보다 쉽게 실험할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프레임워크도 등장하고 있습니다.

• BrainCog: 중국 과학원 등에서 개발한 뇌인지 AI 프레임워크로, 스파이킹 신경망 기반의 생물학적 두뇌 시뮬레이션 및 AI 모델 구현을 지원합니다. BrainCog에는 STDP 등의 학습규칙, 여러 시냅스 가소성 메커니즘, 구조 발달 알고리즘 등이 모듈화되어 있어, 예를 들어 앞서 언급한 DPAP 알고리즘도 해당 프레임워크 내 예제로 구현되어 있습니다. BrainCog은 파이썬 API로 제공되며, 뉴런-회로-행동의 다중 스케일 시뮬레이션을 목표로 합니다.
• Dendrify: Poirazi 연구팀이 공개한 수상돌기 통합 SNN 모델링 툴킷으로, Brian2 시뮬레이터 기반의 파이썬 패키지입니다. Dendrify를 사용하면 간단한 명령으로 복잡한 수상돌기 구조를 가진 축소형(compartmental) 뉴런 모델을 생성할 수 있으며, 해당 뉴런을 사용한 스파이킹 신경망을 효율적으로 구축할 수 있습니다. 이 툴킷은 세밀한 모폴로지 모델과 대규모 SNN 간의 간극을 메우는 것을 목표로 하여, 생물학적 정확성과 계산 효율의 균형을 맞춘 수상돌기 모델들을 손쉽게 활용하도록 돕습니다.
• PyTorch Sparse Learning Libraries: 희소 신경망 훈련을 지원하기 위한 도구들도 개발되고 있습니다. 그 중 Cerebras사에서 공개한 PyTorch Sparsity 라이브러리는 다양한 가지치기 및 희소화 알고리즘을 손쉽게 통합할 수 있게 해줍니다. 이 라이브러리는 Optimizer Wrapper 형태로 설계되어, SGD나 AdamW 등의 기존 옵티마이저를 감싸면서 마스크 적용, 스케줄 관리, 희소화 상태 체크포인트 등을 자동 처리합니다. 내장된 알고리즘으로는 정적 희소 훈련, 점진적 가지치기(GMP), SET, RigL 등이 있으며, 사용자는 설정만으로 이러한 방법들을 자신의 모델에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 대형 모델의 동적 가지치기 실험을 수월하게 할 수 있어, 연구자들이 효율적으로 생물학적 가지치기 아이디어를 테스트할 수 있습니다.
• 기타 툴 및 오픈소스 코드: 이외에도 구조 가변 신경망 연구를 지원하는 여러 도구들이 있습니다. 예를 들어 EvoX, NEAT-Python 등 신경망 구조 진화 라이브러리는 뇌의 신경 발달을 모방한 토폴로지 검색을 자동화합니다. Norse 라이브러리는 PyTorch 상에서 스파이킹 뉴런과 다양한 신경동력학 모델을 쉽게 쓸 수 있도록 해주어, 생물학적 특성을 지닌 뉴런을 딥러닝에 통합하는 데 유용합니다. 또한 많은 연구자들이 자신의 연구 결과물을 공개 저장소에 오픈소스로 배포하고 있습니다. 예컨대, Poirazi 연구팀의 dendritic_anns 모델 코드가 GitHub에 공개되어 있어 연구자들이 직접 해당 구조를 실험해볼 수 있고, NICE 알고리즘의 공식 구현 또한 GitHub에 공개되어 있습니다. 이러한 공개 코드는 PyTorch 및 JAX 등으로 작성되어 있어, 관심 있는 개발자나 연구자들이 자연어 처리든 컴퓨터 비전이든 직접 적용해 볼 수 있습니다.

마지막으로, 두뇌 모사 딥러닝을 연구하는 데 유용한 리뷰 논문과 튜토리얼 자원도 풍부합니다. Frontiers in Computational Neuroscience나 Current Opinion in Neurobiology 등에 게재된 리뷰들은 최신 기법들을 정리하고 구현 팁을 제공하고 있어, 개발자들이 기존 프레임워크 위에서 생물학적 아이디어를 접목하는 데 큰 도움을 줍니다. 예컨대, Ikhwan Jeon 등(2023)의 리뷰는 다양한 생물학적 특징별로 딥러닝 적용 사례를 정리하여 바텀업 뇌 모사 접근의 지형도를 제공하고 있고, Pagkalos & Poirazi(2024)의 논평은 수상돌기, 가지치기, 지속학습 등 앞서 다룬 주제들의 핵심 성과를 한눈에 볼 수 있게 해줍니다.

이상의 최신 논문, 오픈소스 프로젝트, 리뷰 자료들을 적극 활용하면, 인간 신경 발달의 핵심 원리를 현대 딥러닝에 접목한 범용 인공지능 모델 설계를 선도해갈 수 있을 것입니다. 뇌와 기계의 지능이 수렴하는 미래를 향해, 이러한 연구 흐름은 앞으로도 더욱 가속화될 것으로 전망됩니다.