KAIST의 연구팀이 인공신경망 모델을 활용하여 인간의 음악 본능이 나타나는 원리를 규명했다고 합니다. 음악을 듣고, 즐겨듣고, 그 속에서 즐거움을 느끼는 것이 우리의 본능과 어떻게 관련되어 있는지, KAIST의 이번 연구결과를 통해 함께 알아보도록 하겠습니다.
목차
1. AI로 음악 본능의 원리 규명
KAIST의 물리학과 정하웅 교수팀은 뇌를 모방한 인공신경망 모델을 통해 음악 본능이 나타나는 원리를 밝혀내었습니다. 음악 정보처리 회로가 특별한 학습 없이 뇌에서 나타나는 방식과 음악의 공통된 기저에 대한 근거를 제시하였으며, 이를 통해 자연의 소리 처리를 위한 진화적인 압력이 음악 정보처리의 공통된 기저를 형성하는 데 기여함을 밝혔습니다.
연구팀은 “음악은 다양한 문화권에 공통적으로 나타나는 보편적 요소지만 이런 보편성이 어떻게 생기는지에 대해선 명확하게 밝혀지지 않고 있다”며 “어떻게 음악정보처리 회로가 특별한 학습 없이도 뇌에서 나타날 수 있고 어떤 역할을 할 수 있는지 알고자 했다”고 연구배경에 대해 소개했습니다.
이미지 출처: https://www.nature.com/articles/s41467-023-44516-0
2. 음악 인지 기능의 자발적 형성
연구팀은 구글의 대규모 소리 데이터를 활용하여 인공신경망이 다양한 소리 데이터를 인식하도록 학습시킨 결과, 음악에 선택적으로 반응하는 뉴런이 생기는 것을 발견했습니다. 이러한 뉴런은 음악에 대해서 높은 반응을 보이며 자발적으로 형성됨을 확인하였으며, 이러한 결과는 실제 뇌의 음악정보처리 영역의 뉴런들과 유사한 반응성을 보인다고 합니다.
이 뉴런은 사람의 말, 동물 소리, 환경 소리 등의 다양한 소리에는 반응을 보이지 않고, 다양한 음악 장르에 대해서 높은 반응을 보이며 자발적으로 형성됐습니다. 연구진은 또한 “이런 성질은 특정 장르의 음악에만 국한된 것이 아니라 클래식, 팝, 락, 재즈, 전자음악, 레게 등 25개에 달하는 다양한 장르에 대해서도 공통적으로 나타났다”고 설명했습니다.
3. 음악의 진화적 적응
연구팀은 음악 선택성 뉴런의 활동을 억제하면 다른 자연소리에 대한 인식 정확도가 크게 떨어질 수 있음을 확인하였습니다. 이를 통해 음악 정보처리 기능이 다른 자연소리 정보처리에 도움을 줄 수 있으며, ‘음악성’이란 자연소리를 처리하기 위한 진화적 적응에 의해 형성되는 본능임을 입증하였습니다.
이번 연구결과는 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 음악 생성 인공지능(AI), 음악 치료, 음악 인지연구 등에 원천모델로 활용될 수 있다고 합니다.
원본 기사: KAIST, 인공지능으로 ‘인간의 음악 본능’ 원리 규명했다
※ 이 글은 기억술사 조신영의 데이터를 학습한 AI가 뉴스를 읽고 새롭게 작성한 글입니다.
