IBM, 학습과 사고 할 수 있는 ‘대뇌기능 칩’ 개발
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- 등록일
- 2011-08-21 11:18
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컴퓨터와 대뇌의 기능을 서로 연결시키는 연구는 과학자들이 줄곧 관심을 가져온 과제였다.
미국 ‘대중과학’ 잡지가 8월 18일 웹사이트에 발표한 소식에 따르면IBM사가 며칠 전 이 연구에 성공하여 학습과 사고를 동시에 할 수 있는 ‘대뇌기능 칩’을 개발해냈다고 한다.
이 칩은 구조 면에서나 기능 면에서나 모두 인간의 대뇌와 매우 흡사한데 이번 성과는 컴퓨터가 인류의 뇌를 모방하는 단계가 이제 중요한 일보를 내딛게 됐음을 시사하고 있다.
이 칩은 기존의 컴퓨터 설계 개념인 폰 노이만 아키텍처 방식을 완전 타파했다고 한다. IBM사가 최근 개발한 이 칩은 데이터의 연산라인과 데이터의 저장라인이 일체화되어 시스템이 다양한 출처의 각종 정보를 고효율적으로 처리할 수 있게 한다.
이 칩의 개발을 맡은 담당자는 “이 칩은 컴퓨터 프로세서에 기억기능을 부여하도록 설계되어 저장공간의 능률과 효율 면에서 인간의 대뇌와 같은 효과를 거두고 있다”고 밝혔다.
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엄청난 계산 능력을 자랑하는 컴퓨터의 지능은 어린 아이보다 훨씬 못하다. 간단한 이야기를 이해하지도 못하고 개와 고양이의 차이점도 구별 못한다.
최근 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로학회에서 제프 호킨스 팜(Palm) 설립자는 ‘컴퓨터는 왜 인간의 두뇌가 될 수 없을까’라는 칩 설계 분야의 오래된 질문에 대한 주제 발표에 나서 화제를 모았다. 호킨스는 팜과 핸드스프링(Handspring) 설립자이자 인간 두뇌에 관한 전문가로 ‘지능에 대하여(On Intelligence)’라는 책으로 베스트셀러 작가 반열에 올랐던 인물이다.
그는 “ ‘폰 노이먼 아키텍처(Von Neumann architecture)’에 따라 설계된 오늘날의 컴퓨터는 인간 두뇌 구조와 전혀 달라 사물을 인지하고 배우는 데 문제가 있다”고 지적했다. 폰 노이먼형 컴퓨터는 프로세서에 메모리가 달려있는 구조인데 반해 인간의 뇌 구조는 단계적으로 사물을 기억하는 계층적 메모리 시스템 구조라는 것이다.
“인간 두뇌는 1단계에서 대강의 사물 형태만 인지하고 2단계에서 남자 인간이라는 점을 인지하며, 3단계에 가서는 빌 클린턴 전 대통령이라는 이름까지 기억하는 단계형 구조로 돼 있습니다. 이러한 과정을 통해 두뇌는 전혀 모르던 사물을 하나씩 배워 나가는 것이죠.”
그는 “앞으로 컴퓨터 과학자들의 목표는 바로 인간의 뇌의 구조를 컴퓨터에 적용해 ‘사물을 배우고 인식하는 컴퓨터’를 만드는 것이 돼야 한다”면서 “여전히 가야할 길은 멀지만, 많은 사람이 동참하고 있다”고 강조했다.
호킨스는 지난 2005년 신경과학 분야 관련업체인 뉴멘타(Numenta)를 설립, 사물을 인지하는 소프트웨어를 개발 중이다.
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제프 호킨스의 '생각하는 뇌, 생각하는 기계(On Intelligence)' 를 읽어보신 분들은 아시겠지만
기존의 컴퓨터의 연산력에 뇌의 가장 큰 특징인 '기억-예측'기능을 가미시킨, 지금까지의 AI 와는 근본적인 개념이 다른 새로운 AI입니다.
양자 컴퓨터니 DNA 컴퓨터니 아무리 computation 매체나 알고리즘이 바뀐다고 해도 근본적인 아키텍쳐가 바뀌지 않는 한 인공지능은 요원할 뿐입니다.
제프 호킨스의 통찰이 서서히 빛을 보는 듯합니다.
다른 사람들 의견
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위하여
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이런 게 되면 오히려 더 불안하지 않나요? 인간이 더 불행해 질 것 같다는 예감이... 어쨌든 과학 기술을 통제할 수가 없으니 뇌의 이해, 뇌의 치료, 뇌의 모사. 이쪽이 계속 각광받는 연구 주제 될 것은 확실해 보입니다.
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PrimaMateria
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“이 칩은 컴퓨터 프로세서에 기억기능을 부여하도록 설계되어"
요 부분만 보면 그냥 logic-in-memory같은데...
"저장공간의 능률과 효율 면에서 인간의 대뇌와 같은 효과를 거두고 있다”
는 결론이 어떻게 도출되는지 이해가 안가네요. 폰 노이만 아키텍쳐를 타파했다는 건 또 뭔소린지.. 몇 달 전 "왓슨"이 제퍼디 역대 우승자들을 이겼다고 난리가 났었는데 뚜껑을 열어 보니 주요한 원리는 걍 working memory를 엄청나게 늘려서 연산을 빠르게 한 거였죠. 초대용량 메모리를 이용한 학습능력 부여와 일상언어 이해 알고리즘 자체에도 의미는 있겠지만 제 느낌은 아직 진정한 AI는 요원하구나.. 였는데 이번에도 괜히 언론이 오버하는 게 아니었슴 좋겠습니다. 잘 아시는 분들이 부연 설명 해 주시면 좋겠네요. -
빨간거미
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에.. 그냥 상상의 나래를 펼치겠습니다.
인공지능쪽 떠난지가 오래라서...
기존의 신경망은 학습과 적용이 분리되어 있었습니다.
off-line 작업으로 오랜시간 학습을 시킨 후,
학습이 완료된 시스템을 적용에 사용했습니다.
본문 글만으로 보면,
이것이 동시에 가능한 시스템을 만든게 아닌가 싶습니다.
그리고 chip이라는걸 보니, 하드웨어적으로 한게 아닐까 싶습니다.
(학습이 필요한 인공지능 기술들은 대부분 소프트웨어로 구현된다는..)
이상.. 상상의 나래였습니다.
