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전임교수

이상완

  • Brain-inspired AI
  • Decision neuroscience
  • Computational neuroscience
  • Reinforcement learning

Biosketch

  • 저는 현재 뇌인지과학과 부교수로 재직중인 이상완이라고 합니다. 2019년에는 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터를 설립하여 현재까지 연구 센터장을 맡고 있습니다.
  • 저는 2009년 KAIST에서 인공지능 제어 시스템 연구로 학위를 받은 뒤, MIT와 Caltech에서 이러한 개념을 뇌과학에 적용하는 연구를 하였습니다. 계산뇌과학과 인공지능 연구의 독창성과 우수성을 인정받아 2016년에는 구글 교수 연구상, 2021년에는 IBM 학술상을 수상하였고, 그 외에 KAIST 송암미래석학 연구상, KI 융합연구상, KAIST 국제협력상, KAIST 국제협력 연구상 등을 수상한 바 있습니다. 우리 연구실은 2013년 과기정통부 SW스타랩 (AI분야)으로 선정되었습니다.
  • 저의 연구의 궁극적인 목표는 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’을 만드는 것입니다. 이를 위해 뇌의 학습과 추론과 같은 고위수준 기능을 이해하는 연구에 집중하고 있습니다. 연구 접근 방법은 크게 두 가지로 나뉘는데, 먼저 뇌과학 실험을 통해 인공지능 만들어 봄으로써 기계학습의 관점에서 뇌의 정보처리 과정을 이해하고 (“Brain↦AI”), 이어 실험으로부터 도출된 계산 모델을 거꾸로 새로운 실험에 적용함으로써 뇌가 왜 이렇게 동작하는지를 이해해 나가고 있습니다 (“AI↦Brain”).
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Key Papers

  • Lee J. H., Heo S Y., Lee S. W.*, Controlling human causal inference through in-silico task design. Cell Report, 2024.
  • Kim, D., Jeong J., Lee S. W.*, Prefrontal solution to the bias-variance tradeoff during reinforcement learning. Cell Reports 37(13), 2021.
  • Kim D, Park, G. Y., O′Doherty J. P.*, and Lee, S. W.*, Task complexity interacts with state-space uncertainty in the arbitration between model-based and model-free learning. Nature Communications 10, 5738, 2019.
  • Lee, J. H.+, Seymour, B.+* Leibo, J. S., An, J., Lee, S. W.*, Towards high-performance, memory-efficient, and fast reinforcement learning: lessons from decision neuroscience. Science Robotics 4(26), eaav2975, 2019.
  • G. Y. Park, J. Kim, B. Kim, S. W. Lee* and J. C. Ye* (co-corresponding), Energy-Based Cross Attention for Bayesian Context Update in Text-to-Image Diffusion Models. Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2023.
  • Yaman A., Bredeche N., Caylak O., Leibo J., Lee S. W.* Meta-control of social learning strategies. PLOS Computational Biology, 2022.
  • J. Shin, J. H. Lee, S. W. Lee*,In silico manipulation of human cortical computation underlying goal-directed learning. Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Workshop on Human and Machine Decisions, 2021.
  • G. Y. Park and S. W. Lee*, Reliably fast adversarial training via latent adversarial perturbation, Proceedings of International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021. (oral; acceptance rate = 3%)
  • Y-J. Cha, S. W. Lee*, Human uncertainty inference via deterministic ensemble neural networks. Proceedings of the 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2021. (acceptance rate = 21%)

Courses

  • How AI and the brain work
  • Neuroscience-inspired Artificial intelligence
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