소셜 네트워크가 발전하면서 앞으로 어떤 모습으로 발전하게 될까? 유명한 벤처투자자인 DST의 유리 밀너는 페이스북의 미래가 인공지능이라고 하였다. 그의 말을 그대로 옮기면 다음과 같다.

제 생각에 10년 내에 당신은 소셜 네트워크에 질문을 던지고, 답변을 듣게 될텐데 그것이 컴퓨터가 한 답변인지 사람이 한 것인지 알지 못하는 수준이 될 것입니다. 반대로 질문을 받았을 때에도, 그 질문이 사람이 한 것인지 인공지능이 한 것인지 잘 모르게 될 것입니다. 이런 질문에 대한 답변을 할 때마다 컴퓨터가 알고리즘을 더욱 정교하게 만드는데 도움이 되겠지요.

굉장히 도전적으로 느껴지는 말이지만, 그럴 가능성은 충분하다. 이미 페이스북에는 Ultral Hal 이라는 앱이 있는데(스페이스 오디세이에서 영감을 얻은 것이 분명할 듯하다), 인공지능 채팅 인터페이스를 웹에 구현한 것이다. 이 앱은 Zabaware에서 만들었는데, 인공지능 분야에서 권위있는 상인 Loebner Prize를 수상하기도 하였다. Hal은 페이스북의 친구들과 채팅을 하면서 자신의 인공지능을 키워나간다. Zabaware에서는 이 앱의 상업적 버전을 판매하기도 하는데, 현재는 엔터테인먼트의 목적이나 어느 토픽이나 토론할 수 있으며, 개인 또는 사무실의 비서 역할을 하는 용도로 이용된다고 한다. 또한 얼마 전에는 인간의 목소리를 듣고, 감정상태를 알아챌 수 있는 소프트웨어 기술이 발표되기도 하였다. 

이런 측면에서 페이스북과 트위터는 인공지능을 증진시키고 발전시키는데 더없이 훌륭한 플랫폼이라고 할 수 있다. 수많은 언어들의 대화가 진행되며, 이런 글들은 인공지능 알고리즘을 증진시키고 말을 배우도록 하는데 무척이나 소중한 자원들이 된다. 페이스북이나 트위터 등의 서비스가 더욱 많은 사람들을 연결하고, 더욱 다양한 언어들을 지원하며, 다양한 형태의 상황에서 이용되면 이용될수록 인공지능 기술과 알고리즘은 정교하게 변할 것이다. 

이를 거대한 인간의 뇌에 적용한 것이 바로 시냅틱 웹(synaptic web)이라는 개념으로, 이와 관련해서는 과거 따로 블로그 포스트로 남긴 바 있으니 아래 링크를 참고하기 바라며, 간단하게 그 개념에 대해서 설명하려고 한다.

연관글:
2010/09/29 - 우리의 뇌는 인터넷과 비슷한 방식으로 동작한다.
2009/11/16 - 차세대 웹의 새로운 키워드, 시냅틱 웹


인간의 뇌는 어떻게 인지를 하고, 무엇인가를 기억할까?  과거에는 신경세포와 그 전달물질과 같은 보다 물질적인 부분에 많은 중점을 두고 연구가 진행되었지만, 최근의 신경과학자들은 신경세포들 사이의 연결의 집합과 경로가 더 중요하다고 믿고 있다. 그 중에서도 신경세포들 사이의 연결을 시냅스(synapse)라고 하는데, 이러한 시냅스 연결은 뇌세포의 수와는 별개로 만들어지기도 하고, 끊어지기 하는 등 일생을 살아가면서 끊임없이 변화를 하게 된다.

가만 살펴보면 웹도 비슷한 형태를 띠고 있다. 인터넷 상에 수많은 사이트 또는 하나의 영구적인 주소로 표현되는 객체(object)들이 있고, 이들은 각각의 중요성을 가지지만 서로 연결이 되면서 더욱 커다란 의미를 가질 수 있다. 어떤 연결이 만들어지느냐에 따라서 새로운 경험이 생겨나게 되고, 새로운 가치가 만들어진다. 인터넷은 더 이상 문서와 컨텐츠를 전달하고 주고받는 수준의 데이터 웹이 아니라 더욱 다양한 인간의 활동영역을 커버하는 인간 중심의 소셜 웹으로 발전하고 있으며, 다양한 매쉬업 연결 및 서비스 들이 등장하면서 각각의 단위별 의미와 기능을 만들어 간다. 매쉬업도 거의 실시간으로 수만~수십만 가지 서비스들이 등장하고, 이들을 또한 쉽게 찾을 수 있게 되면서 우리 뇌가 특정한 경험이나 교육을 통해서 새로운 시냅스들이 만들어지고, 기존에 있었던 시냅스나 경로들이 강화되는 것과 마찬가지로, 새로운 웹 역시 새로운 이벤트나 경험 등에 의해서 그 영역이 확대되고 연결이 강화되는 현상이 나타난다. 
 
페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크 서비스에는 소셜 그래프(social graph)라는 개념이 있다. 이는 개인과 관련된 이미지, 프로필, 링크나 그룹 등과 같은 소셜 객체(social object)를 연결하는 것으로 이를 적극적으로 활용한 다양한 서비스들이 앞으로 새로운 경험을 만들어내는데 중요한 역할을 하게 될 것이다. 이러한 소셜 객체들의 변화 및 추가는 실시간 스트림의 형태로 바뀌어가고 있다. 실시간으로 자신이 올리는 짧은 글이나 링크, 상태 업데이트나 위치정보, 모바일 브라우저를 통한 서비스 이용과 같은 정보, 신체에서 나오는 데이터 같은 것들은 실시간 정보 스트림의 형태를 띄면서 다양한 새로운 연결이나 경로 같은 것들을 만들어낼 수 있는 자극을 위한 전기에너지와 같은 역할을 하게 된다. 이런 다양한 노드들과 시냅스의 연결 속에서, 일정 수준을 넘는 자극이 주어지게 되면 신호를 다른 네트워크로 전달하게 되는데, 이것이 신경생리학에서 이야기하는 "firing" 현상이다. 그런데, 인간의 뇌도 그렇지만, 소셜 웹 환경에서도 이러한 "firing"이 동시다발적으로 여러 곳에서 발생하게 되고 이들의 집단적인 패턴이 하나의 커다란 의미를 가지거나 현상을 만들어 낼 수 있다. 어떤 경우에는 우리가 명확히 알 수 없었던 내면의 작은 변화가 수많은 사람들이 비슷하게 느꼈던 에너지를 끌어내면서 하나의 커다란 "firing"을 일으킬 수도 있을 것이며, 자신도 모르게 가지고 있었던 숨겨진 잠재력을 끌어내는 계기로 동작할 수도 있을 것이다. 

이런 소셜 웹의 기본적인 속성이 기존의 인공지능 연구와 만난다면 시냅틱 웹의 발전의 속도는 훨씬 빨라질 것이다. 어쩌면 스타크래프트에 나오는 저그 종족의 오버마인드가 페이스북이나 트위터를 통해 탄생할지도 모를 일이다. 집단지성이 힘을 발휘하는 것이 일종의 시스템화가 된다면 우리가 생각했던 것 이상의 힘을 발휘할 수 있을 것이다. 현재의 트위터와 페이스북은 일종의 인프라에 불과하지만, 미래에는 어떻게 될 것인가? 한 번쯤 진지하게 고민할 필요가 있지 않을까?


참고자료

Could Facebook Become the Basis for Artificial Intelligence?

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미래는 하이컨셉, 하이터치의 세계라고 합니다. 너무 메마르고 딱딱한 이야기보다는 글로벌 시대에 어울리는 세계 각국의 이야기, 그리고 의학과 과학을 포함한 미래에 대한 이야기의 세계로 여러분을 초대합니다.

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많은 인공지능(Artificial Intelligence)과 관련한 연구들이 큰 성과를 내지 못했지만, 그 중에서 개미의 집단행동에 기반을 두고 연구를 진행한 분야에서는 약간의 성공을 거두고 있다고 합니다.  개미들의 집단행동이 소프트웨어 엔지니어들의 관심을 처음 끌기 시작한 것은 1990년대 초반입니다.  한 마리의 개미는 별로 할 수 있는 것이 없지만, 이들이 콜로니(colony)를 구성하고 나면 복잡한 둥지를 짓고, 음식을 관리하고 채우는 등의 사회적인 활동을 하는 것을 보고 마르코 도리고(Marco Dorigo)와 같은 연구자들이 집중적인 연구를 시작하였는데, 이를 무리지능(swarm intelligence)이라고 합니다. 

도리고 박사가 특히 관심을 가진 것은 어떻게 그들의 둥지에서 음식물에까지 이르는 가장 짧은 경로를 찾아내는 방법에 대한 것이었습니다.  단순한 문제인 것 같지만, 가장 짧은 경로를 찾는 것은 컴퓨터 과학에 있어서 가장 고전적인 문제이면서, 노드와 네트워크의 크기가 커짐에 따라 점점 문제의 해결이 쉽지 않은 것이기도 합니다.  개미들은 페로몬(pheromone)이라는 화학물질을 분비하면서 이 문제를 해결합니다.  일단 음식을 발견하면 집으로 돌아가면서 다른 개미들이 이를 추적할 수 있도록 페로몬을 떨어뜨립니다.  페로몬을 감지하고 모여든 개미들이 많으면 많을수록 페로몬의 양은 많아지고, 개미들이 집으로 돌아가는 길은 보다 명확해 집니다.  페로몬은 휘발성이 있어서 금방 사라지기 때문에, 일단 모든 음식을 모은 뒤에는 금방 길이 없어집니다.  이러한 휘발성 때문에 만들어진 길 중에서도 거라기 먼 길보다는 짧은 길이 더욱 매력적일 수 밖에 없게 되고, 자연스럽게 짧은 길이 선택되는 것입니다.  그러므로, 페로몬의 이런 휘발성이 개미들 각각의 제한된 지성(limited intelligence)이 증폭될 수 있는 요인이 됩니다.


디지털 개미와 새의 활약

1992년 도리고 박사 그룹은 ACO(Ant Colony Optimisation, 개미 콜로니 최적화)라는 알고리즘을 개발하기 시작합니다.  이 알고리즘은 특정 지역에 페로몬을 뿌리면서 돌아다니는 개미들의 그룹을 시뮬레이션하는 것으로 이후 다양한 문제의 해결에 많은 도움을 주기 시작하였습니다.  특히 유명한 것이 스위스의 수퍼마켓 체인인 미그로스(Migros)와 이태리 최고의 파스타 메이커인 바릴라(Barilla)의 물류시스템에 적용한 것으로 이들은 중앙의 창고에서 각각의 소매점에 이르는 최적의 배달경로를 찾는데 AntRoute 라는 솔루션을 활용하였습니다.  이 소프트웨어는 유렵에서 무리지능과 관련하여 가장 활발한 연구를 하고 있는 IDSIA(Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence in Lugano) 연구소에서 분사하여 만든 AntOptima 에서 개발한 것으로, 매일 아침 이 소프트웨어의 개미들은 물류창고에 남아있는 재고량과 목적지, 그리고 현재 사용가능한 화물차 등을 종합적으로 감안하여 최적의 경로를 찾아서 제시합니다.  1,200개의 트럭의 움직임을 총괄지휘하는 이 소프트웨어가 전체 경로를 만들어내는데 소요되는 시간은 15분 정도에 불과하다고 합니다.  또한, 도리고 박사 팀은 AntNet 이라는 프로토콜을 개발하기도 하였는데, 이 프로토콜은 정보의 패킷들이 노드와 노드 사이를 넘어다닐 때 자신들의 여정의 질(quality)에 대한 약간의 흔적을 남기고, 다른 정보 패킷들이 이 흔적을 인식하여 자신들의 라우팅 여정을 적절하게 수정합니다.  이 방법을 적용해서 통신 네트워크에 사용해본 결과 기존의 어떤 라우팅 프로토콜보다 뛰어난 성능을 보였는데, 특히 특정 노드에 사고가 발생하거나 패킷이 늘어나면서 정체가 일어나는 구간이 생겼을 때 이를 우회하는 등의 통신망 전체의 안정성이 커졌습니다.  이런 연구결과에 여러 통신회사들이 관심을 보였지만, 새로운 라우팅 프로토콜을 채택할 경우 너무나 많은 하드웨어를 교체해야 하는 부담이 있어서 실제로 광범위한 표준화와 도입으로 이어지지는 못했습니다.

무리지성과 관련한 또 하나의 연구로, 제임스 케네디(James Kennedy)와 러셀 에버하트(Eberhart)가 1990년대 중반에 발명한 PSO(Particle Swarm Optimisation)라는 것이 있습니다.  이들은 발코니에 새들 먹이를 주면 첫번째 새가 이를 발견하고 날아든 뒤에, 머지않아 수많은 새 떼가 모여드는 것에 착안하여 인공의 새들이 무작위적으로 날아다니다가 먹이를 발견한 가장 가까운 동료들을 살피는 방식으로 알고리즘을 개발하였습니다.  이렇게 간단한 아이디어가 현재는 650개가 넘는 영역에 적용되고 있는데, 영상이나 비디오 분석, 안테나 디자인, 심지어는 의학에서의 진단시스템과 기계의 고장분석 등에도 이용되고 있습니다.


벌들의 댄스와 인간의 뇌

이태리 ICST(Institute of Cognitive Sciences and Technologies)의 비토 트리아니(Vito Trianni) 박사는 벌들이 최적의 벌집을 짓기 위해 탐색을 하는 과정을 연구하면서, 그들의 행위와 인간의 뇌가 동작하는 방식에 유사점이 있다는 것을 발견합니다.  벌들의 경우 일단 각자가 흩어져서 좋은 자리를 탐색하다가 좋은 위치가 발견되면 벌집으로 돌아와서 춤을 추면서 다른 벌들을 모읍니다.  자리가 좋다고 판단되면 춤을 더 오래추면서 더 많은 벌들을 모읍니다.  이런 과정을 반복하면서 벌들의 모임이 일정수준을 넘어가게 되면 나머지 모든 벌들이 모여서 새로운 벌집을 짓기 위해 날아갑니다.  이런 과정은 인간의 뇌의 신경세포들을 벌들로, 춤을 추는 행위를 전기자극으로 치환하면 인간의 뇌에서 일어나는 과정과 유사한 점이 많습니다.  이를 일부에서는 무리인식(swarm cognition)이라고 부르기도 하는데, 우리의 뇌를 거대한 벌떼와 같이 신경세포의 무리로 보면 실제로 우리의 생각이나 인지, 심지어는 의식이나 추상적인 추론 등도 신경세포들의 상호작용이 모여서 이것이 일종의 패턴으로 동작하는 것으로 볼 수 있습니다.  


많은 학자들이 '지능'에 대해 다양하게 정의를 내렸습니다.  지능을 '복잡한 문제 해결 능력'이라고 본다면 컴퓨터는 분명 매우 높은 지능을 가진 기계입니다.  그리고, 과거의 인공지능 연구는 대체로 하나의 개체(컴퓨터)가 가지고 있는 지능에 초점을 맞추고 개발되었습니다.  사람의 지능을 대체할 수 있는 하나의 개체를 만들겠다는 시도라고 할 수 있습니다.  그렇지만, 개체들이 원했든 원하지 않았든, 정보(Information)가 교환되고 문제를 해결하는 방법, 사물을 바로 보는 시각 등 많은 것들을 주고 받게 된다면 필연적으로 인간의 '마음'에 해당하는 것이 개입을 하게 되면서 엄청나게 많은 변형이 일어날 수 있으며, 이것이 곧 지능으로 이어질 때 외부환경의 다양한 변화에 적응할 수 있는 것입니다.  다시 말해, 지능은 개체 간의 상호작용으로 인해 발전하고 진화하는 것으로, 과거의 컴퓨터 과학에서는 이런 변형을 전혀 용납하지 않았기 때문에 한계에 부딪힌 것입니다.

이와 유사한 시각으로 인터넷과 웹을 바라본 시각으로 시냅틱 웹(synaptic web)이라는 개념이 있습니다.  인터넷과 웹을 인간의 뇌의 구조와 연결을 시켜보는 것으로, 무리인식이 개미 등의 자연계에서 관찰할 수 있는 양상을 우리의 뇌에 적용한 것에 비해, 시냅틱 웹은 인간의 뇌가 동작하는 방식으로 웹의 발전을 바라보는 것입니다.  이에 대해서는 제가 개인적으로도 관심을 가지고 정리를 한 글이 있으니 참고하시기 바랍니다.

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이런 시각의 변화는 단순히 컴퓨터 과학의 문제만은 아닐 것입니다.  우리의 정치, 문화 환경도 이와 비슷합니다.  과거에는 일정한 방향성을 찾아내고, 최적의 경로를 찾아내는 것에 있어서 소통의 인프라도 부족하였고, 무질서에서 나타날 수 있는 비효율이 발생하였기 때문에 지배하는 리더십과 강력한 밀어붙이기 등에 의해 지배가 되는 것이 더 좋았을지도 모릅니다.  그러나, 우리 인간이 모두 각각의 신경세포이자 개미들과 같이 서로에게 영향을 주면서, 대규모로 참여할 수 있는 도구가 주어진 시점에서는 이런 과거방식의 정치나 문화가 인류전체의 발전에 저해요소가 될 수도 있는 것입니다.  과거의 방식도 중요하지만, 이와 같은 역사의 발전에 대해 보다 겸허하면서도 발전적인 고민을 통해 다양한 실험을 해보는 것도 좋지 않을까요?

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미래의 인터페이스 기술로 가장 많은 주목을 받는 기술은 뭐니뭐니해도 BCI(Brain-Compter Interface, 뇌-컴퓨터 인터페이스) 기술입니다.  연구단계로는 이미 여러가지 가능성을 보여준 바 있으며, 간단히 게임에 적용하는 수준의 상용제품들이 소개된 적이 있지만, 드디어 2010년 CeBIT 을 통해서 g*tec 이라는 회사가 환자들에게 바로 사용될 수 있는 상용제품인 Intendix 를 발표하였습니다.  이 시스템은 뇌파측정모자(EEG cap)를 이용해서 뇌의 활동을 측정하고 이를 이용해서 타이핑이 가능하도록 하였습니다.  10분 정도만 연습하면 이용할 수 있기 때문에, 4지 마비에 말을 할 수 없어서 컴퓨터를 전혀 이용할 수 없는 환자들도 컴퓨터에 자신의 생각을 입력하고 조작이 가능합니다.  사용방법은 화면에 나타나는 글자에 집중하면 해당 글자가 밝게 변하는데, 그 순간 뇌의 신호가 감지되면서 타이핑이 이루어지는 형식입니다.  익숙해지면 1초에 1글자 정도는 쉽게 입력할 수 있다고 합니다.  현재 가격은 $12,250 달러 정도로 다소 비싸지만 장애를 가지고 있는 사람들에게는 충분한 가치가 있는 제품이라고 할 수 있겠습니다.





현재의 수준도 놀랍지만, BCI 기술이 더욱 발전하고 가격이 떨어지면 언젠가 키보드와 마우스를 대신할 날이 올지도 모르겠습니다.  컴퓨터와 직접 소통을 할 수 있는 방법에 대한 연구가 더욱 많이 진행되어야 할 것이며, 여기에서 중요한 것은 사람의 생각과 의도를 얼마나 빠르고, 정확하면서도 쉽게 알아낼 수 있느냐에 달려있을 것입니다.  Intendix 가 이용하고 있는 뇌파측정모자(EEG cap) 기술의 경우 이런 부분의 연구가 진행될수록 한계를 드러낼 것으로 보이며, 아마도 키보드나 마우스, 터치 기술의 수준을 넘을 수는 없을 것 같습니다.  약간 무섭기는 하지만, 궁극의 BCI  기술은 결국 뇌에 직접 어떤 형태의 센서와 발신기가 들어가서 생각을 외부로 전달하는 쪽으로 발전하지 않을까?하는 것이 개인적인 생각입니다.

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from CNN.com : Mindflex 게임


최근 우리나라에서도 1000만 관객을 돌파한 전세계적인 히트 영화 "아바타(Avatar)"에 보면 컴퓨터를 통해 자신의 외계생명체 아바타에 접속을 해서 이를 움직일 수 있도록 하는 기술을 중심적인 배경으로 깔고 있습니다.

이런 형태의 인터페이스는 각종 공상과학 소설과 영화에 많이 등장하는데, 이와 관련한 연구들이 최근 많이 진척되어 앞으로 수년 내에는 많은 다양한 실제 응용사례를 보게 될 것으로 기대하고 있습니다.  이 블로그에서도 몇 차례 실험적인 연구성과들에 대해 소개한 바 있는데, 이번에는 또다른 기술을 소개할까 합니다.

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이런 기술을 통칭해서 BCI(Brain-computer interfaces)라고 합니다.  크게 2가지 카테고리로 분류가 되는데, 하나는 비침습적 기술로 두피에 전극을 붙여서 조종하는 방법과, 뇌속에 임플란트 전극을 심는 방법이 있습니다.  이 중에서 뇌속에 임플란트를 심고, 뇌에 신호를 전달하는 의료기기로 상용화된 것이 바로 달팽이관 임플란트(cochlear implant) 입니다.  심각한 내이질환으로 들을 수 없게 된 청각장애인의 희망이라고도 할 수 있는 이 기술은, 간단한 수술을 통해 우리 뇌의 청각을 이해할 수 있는 부위와의 직접적인 연결을 통해 컴퓨터가 외부의 소리를 뇌가 이해할 수 있는 신호로 변환을 하는 기술이 제일 중요합니다.  그런 측면에서 이미 BCI 기술은 우리들에게 이미 매우 가까이 와있다고 말할 수 있습니다.

마찬가지로 상하지 마비된 사람들에게 희망을 주는 다양한 보장구들과 시각장애인들에게 세상을 볼 수 있도록 해주는 기술들 역시 많은 연구기관들에서 개발하고 있기 때문에 멀지 않은 시기에 성과를 낼 수 있을 것입니다.  이렇게 장애인들에게 희망을 주는 프로젝트들도 있지만, 이런 기술들이 여러가지 형태의 게임이나 보다 대중적인 용도로 이용될 여지도 많습니다.  그렇지만, 이를 위해서는 이런 기술들이 구현된 시스템 가격이 저렴해져야 가능할 것입니다.  최근에는 비교적 간단한 기술이 적용된 제품들이 상용화되고 있는데, 앞서 소개한 스타워즈 포스 트레이너와 함께 최근 마인드플렉스(Mindflex)라는 제품이 개발되었습니다.  헤드셋을 쓰고, 뇌의 긴장상태를 바탕으로 집중력의 수준과 이완된 수준을 점검하고 이를 이용해서 게임을 하는 것으로, 이 두가지 게임에 적용된 기술은 모두 캘리포니아 기반의 회사인 Neurosky 라는 회사에서 디자인을 하였습니다.  

심지어 MIT 에서는 최근 "Neurotechnology Ventures" 라는 강좌까지 개설하고 어떻게 하면 이러한 BCI 기술을 활용해서 사업화를 할 수 있을지에 대한 것을 가르치기 시작했습니다. 


MIT BCI를 활용한 벤처회사 강좌


이렇게 간단한 상용화의 길이 열리기 시작하자, 새로운 벤처들이 실제 창업에 나서고 있습니다.  캘리포니아 소재의 NeuroVigil 이라는 회사에서는 iBrain 프로젝트를 진행하고 있는데, 이들은 자동차 운전자가 잠이 들기 시작하는 것을 감지한 뒤에 바로 이에 대한 대처를 함으로써 졸음운전을 막는 기술을 개발하고 있습니다.  또한 많은 회사들이 BCI 기술을 활용한 비디오 게임을 개발하고 있으며, 이런 수요때문에 Neurosky 는 올해 상당한 수의 무선 헤드셋을 판매할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.  시장이 커지게 되면서 Neurosky 에서는 새로운 NeuroBoy 라는 게임을 개발했습니다.  기존의 헤드셋에 타겟을 조준하고 발사를 할 수 있는 인터페이스를 추가한 것으로 앞으로 많은 관심을 불러일으킬 것 같습니다.  우리나라에서도 특히 게임회사들은 이런 새로운 인터페이스에 대해 많은 고민을 해야할 시점입니다.  Mindflex와 Neuroboy 관련 동영상 임베딩 합니다.







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블루 브레인 프로젝트를 아시나요?  블루 브레인 프로젝트는 IBM이 지원하는 프로젝트로 수천 개의 컴퓨터 칩을 연결하면서 인간의 뇌의 구조를 역공학하여 그 구조를 그대로 만들어가는 방식의 인공뇌 프로젝트 입니다.  현재까지 들어간 마이크로 칩의 수는 2,000개가 넘고, 이들이 수행하는 연산의 양은 약 22.8조 개 정도를 초당 수행할 수 있다고 합니다.  2005년에 처음 시작할 때만 하더라도 많은 논란과 회의론들이 있었지만, 4년이 지난 현재 많은 성과가 있다고 합니다.  일반적인 형태의 인공지능 연구와는 달리, 인간의 뇌가 가지고 있는 구조를 그대로 흉내내는 것에 초점을 맞추고 있습니다.

2009년에 있었던 TED Global 미팅에서 이 프로젝트를 이끌고 있는 Henry Markram 이 직접 많은 이야기를 하고 있는데, 더욱 자세한 내용은 아래에 임베딩한 TED 강연내용을 참고하시기 바랍니다.  현재까지의 성과는 인간의 뇌의 신피질 컬럼(neocortical column)을 시뮬레이션 하는 수준입니다.  약 1만 개의 신경세포와 3천만개의 시냅스(신경 간의 연결)를 구축한 것인데, 이를 활용한 다양한 연산수행이 가능합니다.  앞으로 2년 정도 뒤면 쥐의 뇌 전체를 시뮬레이션 할 수 있을 정도로 키울 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 이 때에는 모바일 로봇을 이 뇌를 이용해서 움직이려는 계획을 가지고 있습니다.

기본적으로 뇌를 시뮬레이션하는 방식이기 때문에, 쥐의 뇌의 형태로 만들어서 작은 로봇에 연결하게 되는 경우, 로봇에서 감지하는 여러 감각정보들은 블루 브레인을 학습시킬 것이고, 이에 따라 대응을 하게 될 것입니다.  그런데, 아마도 이런 학습방식은 예축하는 것이 거의 불가능할 것입니다.  그리고, 제대로 동작을 한다면 로봇은 자기 나름대로 판단하고 움직이고, 살아가려고 하겠지요?  

어쩌면 정말 허황된 프로젝트일지도 모르겠습니다.  그렇지만, 진정한 과학적 발전을 위해서는 이렇게 황당해 보이는 프로젝트에도 투자할 수 있어야 하지 않을까요?




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