치명적 망각(카타스트로픽 포겟팅)은 신경망 및 딥러닝 시스템에서 새로운 정보를 학습할 때 이전에 습득한 지식이 갑작스럽게 또는 심각하게 손실되는 현상입니다. 이 한계는 주로 여러 작업에 대한 순차적 학습 과정에서 나타나며, 네트워크가 새로운 작업에 맞춰 파라미터를 조정하면서 이전 작업의 성능이 저하됩니다. 치명적 망각은 인공지능이 인간 학습과 달리 지식을 누적하지 못하는 점을 드러내며, 이는 지속적 학습과 적응형 AI의 핵심 과제로 간주됩니다.
활용 사례 및 예시
치명적 망각은 비정상 데이터 스트림에서 모델을 업데이트하거나, 새로운 도메인에 적응하거나, 다중 작업 학습 시 발생합니다. 예를 들어, 여러 언어를 인식하도록 학습된 음성비서가 새로운 언어를 배우면 기존 언어를 잊을 수 있습니다. 추천 시스템이나 부정 행위 탐지 시스템도 변화하는 행동 패턴에 직면하면 이 현상이 발생할 수 있습니다.
주요 소프트웨어 도구 및 프레임워크
PyTorch와 TensorFlow를 비롯해, Avalanche, Continuum, sequoia와 같은 전문 라이브러리가 치명적 망각 완화 전략 실험에 활용됩니다. 이들 도구는 Elastic Weight Consolidation (EWC), Learning without Forgetting (LwF), 메모리 기반 정규화 기법 등의 구현을 지원합니다.
최신 동향 및 발전
최근 연구는 인간 두뇌에서 영감을 얻은 진정한 지속적 학습 아키텍처 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 외부 메모리, 동적 정규화, 전이학습을 결합한 하이브리드 기법이 각광받고 있으며, 파운데이션 모델과 모듈형 접근법의 발전도 실제 복잡한 환경에서 치명적 망각을 완화하는 새로운 길을 열고 있습니다.