from TechnologyReview.com



신경과학과 반도체 칩 기술의 발전은 이제 인간의 뇌를 닮은 칩을 만들어보는 단계에 들어서고 있다. 이런 칩들을 뉴로모픽(neuromorphic) 칩이라고 부른다. 뉴로모픽 칩들은 인공지능이 아직까지 풀지 못하고 있는 다양한 문제를 앞으로 해결할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. 


인간의 뇌에 영감을 받아 칩으로 구현하려던 첫 번째 시도는 칼텍의 카버 미드(Carver Mead) 교수가 1980년대 초에 최초로 시도한 것으로 알려져있다. 그는 현대적인 컴퓨팅 기술에도 많은 영향을 미쳤다. 그가 꿈꾼 것은 수백 만 개에 이르는 매우 많은 수의 명령어를 병렬로 처리할 수 있는 그런 칩이었다. 그런 칩을 만든다면 비디오나 사운드와 같이 대량의 비정형 데이터를 효과적으로 처리할 수 있을 것으로 생각했고, 또한 파워도 보다 효과적으로 쓸 수 있다고 믿었다. 그는 1980년대 중반에 신경과학자들과 함께 신경세포가 데이터를 어떻게 처리하는지 같이 연구하고, 그 원리를 접목한 자신의 첫 번째 뉴로모픽 칩을 만들었는데, 트랜지스터들을 매우 낮은 전압으로 동작시키면서 이들 사이에 피드백 네트워크를 구성하였다. 이렇게 제작한 칩으로 망막이나 달팽이관의 데이터 처리회로를 흉내내는 것에 이용해서 물체의 윤곽을 검출하거나, 특정한 소리를 알아내는 작업을 하였다. 그러나, 그가 제작한 칩은 동작시키기도 어려웠고, 제작하기도 쉽지 않았기 때문에 호기심을 실험해보는 수준을 넘을 수 없었다. 


그가 꿈꾸었던 뉴로모픽 칩이 최근 IBM이 발표한 SyNAPSE에 의해 대단히 큰 발전을 하였다. 원시적인 비디오 게임을 수행하고, 영상패턴 인식 등에 작업을 진행하고 있다. IBM에서는 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 아키텍처도 최근 발표를 하였는데, 코어릿(corlets)이라고 부르는 모듈화된 코드 블록에 기반을 둔 새로운 프로그래밍 방식을 소개하고 있다. 프로그래머들은 여러 개의 코어릿을 조합하는 방식으로 실리콘으로 이루어진 시냅스와 신경세포를 연결하는데, 현재 150개가 넘는 코어릿이 디자인되었고, 비디오의 사람들의 얼굴을 알아보거나, 베토벤과 바하의 음악을 구별하는 등의 작업을 수행할 수 있다고 한다.


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IBM의 SyNAPSE 프로젝트가 뉴로모픽 컴퓨팅, 인지컴퓨팅의 가능성을 열었다고는 할 수 있지만, 인간의 뇌를 닮은 또 하나의 장벽을 극복하지는 못했다. 뱌로 인간의 뇌가 가지고 있는 시냅스는 지속적으로 변한다는 점이다. 새로운 입력과 처리가 일어날 때마다 새로운 시냅스가 생성되기도 하며, 동시에 잘 쓰이지 않는 시냅스는 끊어진다. 이를 컴퓨팅 용어로 이야기한다면 컴퓨터가 자신을 새롭게 프로그램하는 상황을 생각하면 될 것이다. 단지 인간의 뇌의 신경세포와 시냅스가 연결된 구조를 흉내내는 것에는 SyNAPSE가 성공했는지 몰라도, 이렇게 자신을 변형시키는 것은 구현하지 못했다. 그런데, 이제 드디어 이렇게 자신을 변화시키는 칩도 HRL(Hughes Research Laboratory)에서 선을 보였다. 우주항공과 관련한 다양한 시스템으로 유명한 휴즈 항공(Hughes Aircraft)에서 설립한 이 연구소는 이제 GM과 보잉이 함께 하는 조인트 벤처이다. HRL이 2013년 발표한 새로운 칩은 IBM의 SyNAPSE 프로젝트에서 발표한 칩과 매우 유사한 구조를 가지지만, 새로운 데이터를 처리한 시냅스 연결이 저절로 변화되고 적응된다. 칩이 경험을 통해 배우는 것이다. HRL 칩은 인간의 뇌의 2가지 학습과정을 흉내내는데, 신경세포가 다른 신경세포에서 신호가 얼마나 자주 도달하느냐에 따라 해당 신호들에 대한 감수성을 조절하며, 데이터 신호의 스파이크와 타이밍의 그룹에 따라서도 변화가 나타난다. 여러 개의 신경세포들이 그룹을 이루어서 상호협조적으로 동작한다면, 이런 연결은 강화가 되며, 반대로 잘 협조가 안되는 그룹의 연결은 약화된다. HRL 칩은 현재 다양한 실험을 통해 그 가능성을 보여주고 있는데, SyNAPSE와 마찬가지로 비디오 게임 퐁(Pong)을 잘 수행하였다. 놀라운 것은 HRL 칩의 경우 전혀 프로그래밍이 필요하지 않았다는 것이다. 단지 움직임을 조절하는 방법을 연결하고, 공을 감지하며, 피드백으로 성공적으로 샷을 했을 때에는 보상을 하고, 놓쳤을 때에는 벌을 주는 단순한 방식으로 저절로 모든 것을 배워서 동작한다. 여기에 공이 추가되거나, 조종해야 하는 물체, 상대편 등이 변화한다고 해도 간단히 적응해서 게임을 플레이한다. 

이런 새로운 뉴로모픽 칩과 뉴로모픽 컴퓨팅이 흔히 이용되기 위해서는 아직도 넘어야할 산이 많다. 인간의 뇌와 같이 복잡하고 집적도가 높은 구조를 가지기 위해서는 1제곱센티미터 넓이에 100억 개의 시냅스 연결이 가능해야 하는데, 이를 구현하기 위해서는 앞으로 소재나 집적기술 전반에 혁신이 있어야 한다. HRL의 경우에는 멤리스토(memristor)라고 하는 소자를 고용량으로 집적하는 실험을 진행하고 있는데, 기존의 트랜지스터와는 또 다른 수준의 기술이 필요하다. 작업을 부여하고, 작업에 대한 평가를 하는 방식 등에 대해서도 정의할 부분이 많다. 어느 정도 수준의 자율성을 줄 것인지, 그리고 작업은 어떻게 정의할 것인지 등에 대한 작업모델도 보다 정교하게 다듬어야 하며, 높은 수준의 자율성을 가질 수 있게 된다면 윤리적인 측면에 대해서도 여러 가지를 고려해야 할 것이다. 
 

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IBM이 $1.3B을 들여서 유럽에서 수퍼컴퓨터로 인간의 뇌를 흉내내는 Blue Brain Project를 진행하고 있다는 것은 이 블로그를 통해 몇 차례 소개한 바 있다. 그런데, 최근에는 그 이상으로 인간의 뇌를 닮은 컴퓨터 칩과 컴퓨터를 만드는 노력도 많아지고 있다. DARPA와 진행하고 있는 인간의 뇌와 유사한 방식의 연결성을 가진 SyNAPSE 프로젝트는 이미 외부에 상당히 알려지기 시작했고, 최근에는 3D 회로를 구성하고 운용할 수 있도록 하기 위해 액체를 흘려보내서 냉각도 시키고, 전력도 분산시키는 새로운 디자인도 성과를 내고 있다는 소식이 들린다.



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이런 최근의 움직임을 포괄적으로 인지컴퓨팅(Cognitive Computing)이라는 용어가 나오고 있는데, 아마도 퀀텀컴퓨팅(Quantum Computing)과 함께 앞으로 융합컴퓨터과학의 탄생과 발전에 커다란 화두가 될 것 같다는 생각이다. 컴퓨터를 인지 시스템으로 본다면 단지 프로그래밍 된데로 일을 수행하는 것이 아니라, "무슨 일이 진행되고 있는지 인지를 하고, 판단을 하며, 외부와 커뮤니케이션을 하고, 경험을 통해 배운다"는 것이 가능해야 할 것이다. 이런 목표를 가능하기 위해서 그동안 컴퓨터 과학 분야에서 무던히도 열심히 연구를 했던 분야가 인공지능(Artificial Intelligence)였다. 어떤 측면에서는 전통적인 소프트웨어를 중심으로 도전했던 인공지능의 목표가 이제는 좀더 입체적인 접근이 가능하도록 개방을 하게 되고, 융합적인 시도를 하면서 과거에 풀지 못했던 문제를 조금이나마 풀 수 있지 않을까 살짝 기대도 된다. 결국 달리 말하자면, 인지컴퓨팅과 시스템을 이해하기 위해서는 컴퓨터 과학을 공부하는 사람도 인간의 뇌에 대해서 공부할 필요가 있다는 이야기도 된다.


최근 IBM이 발표한 3D 칩의 상용화를 위해 액체를 흘려보내는 컴퓨터와 관련한 기술도 이런 접근방법의 일환으로 이해할 수 있다. IBM은 뇌처럼 낮은 수준의 에너지를 소비하면서 동시에 효과적으로 대규모 병렬처리를 하는 기계에 관심이 많았는데, 사실 인간의 뇌야 말로 수천 만년 이상의 시간 동안 자연이 선택해서 진화시킨 정보처리 디자인의 현존하는 최고의 기계라고 해도 과언이 아니다. IBM의 인공지능 관련 연구에서 최근 가장 각광받는 왓슨(Watson)은 어떨까? 사실 왓슨이 '제퍼디(Jeopardy)'를 통해 스타덤에 올랐고, 뒤를 이어 미국 최고의 암센터 몇 곳에서 그 유용성을 증명하고 있는 것은 사실이지만, 과대평가된 점이 없지 않다. 학습하고, 적응하는 알고리즘과 매우 빠른 속도의 연산으로 여러 가지 핸디캡을 극복한 것은 높게 평가할 수 있겠지만, 왓슨이 이런 처리를 위해 사용하는 에너지는 약 85kW에 이른다고 한다. 인간의 뇌가 약 20W 정도를 쓴다고 하니, 왓슨이 쓰는 에너지는 4천 명이 넘는 사람들이 동시에 머리를 굴리고 있는 수준이라고 볼 수 있다. 어찌 보면 무척이나 불공정한 비교가 아닌가? 그런 측면에서 최근 IBM에서는 전통적으로 컴퓨터의 수행성능을 비교할 때 이용한 초당 연산(명령어 수행)수치와 함께 주울(에너지 단위)당 연산수, 그리고 얼마나 작은 크기에서 연산을 처리하는지를 중시하는 리터(부피 단위)당 연산수를 중시하는 방향으로 움직이고 있다는 소식이다. 


에너지와 부피를 줄이고, 연산을 효율적으로 하기 위해서는 컴퓨터 칩의 디자인이 많이 달라져야 한다. 현재의 2D 컴퓨터 회로는 공기와의 접촉면을 늘리는 방식으로 발산되는 열을 식히고 있다. 가장 이상적인 것은 클럭의 주파수를 적게 해서 (인간의 경우 10~20Hz에 불과하다), 발열 자체가 적게 나도록 하는 것이 좋겠으나, 일단 발열 자체를 잡으려면 클락 스피드를 낮추어야 하는데, 이는 결국 성능을 줄이는 방향이므로 선택하기 어려운 방향이고, 발열 자체는 피할 수 없다고 보고, 어떻게 식힐 것인지에 촛점을 맞추는 것이 현실적이다. 실제로 컴퓨터 칩에 파워를 공급하고, 연산을 통해 발생되는 열을 처리하기 위해서 집어넣은 구조물 등이 차지하는 부피가 실제 컴퓨터 연산에 필요한 부피에 비해 월등히 크기 때문에, 적은 부피에 효율적인 연결의 수를 늘린 대규모 병렬컴퓨팅 기술을 위해서는 효과적인 냉각과 에너지를 공급하는 3D 컴퓨터 회로 디자인이 필수적이다. 삼성전자에서 최근 3D 메모리 반도체를 만들 수 있는 기술을 발표했는데, 이 역시도 같은 맥락에서 중요한 기술이라고 할 수 있다. 그런데, 이렇게 3D로 칩을 설계하면 공기와의 접촉면적이 급감하기 때문에 가장 큰 문제가 발열을 처리하는 방법이다. 이 문제를 해결하기 위해 제안되고 IBM에서 구현해 발표한 Aquasar라는 프로토타입은 인간의 뇌의 혈관과도 유사한 액체 채널을 설치하고 여기에 액체를 빠르게 순환시키는 3D 구조를 가진 컴퓨터이다. 인간의 뇌혈관이 주로 산소와 당분과 같이 인간의 뇌세포가 생존하는데 필요로 하고, 에너지로 쓸 수 이는 연료를 공급하며, 뇌세포의 노폐물과 이산화탄소 등을 제거하는 역할을 한다면, 3D 컴퓨터 칩의 경우에는 연료에 해당하는 전기는 직접 공급을 받으니 문제가 없지만, 연산을 하면서 발생하는 열을 제거하는데 이런 채널을 이용하는 셈이므로 인간의 뇌의 구조와 어느 정도 닮았다고 할 수 있겠다. 이 기술은 현재 독일의 수퍼컴퓨터인 Super MUC에 탑재되어 운용되고 있는데, SuperMUC는 다른 기술이 접목된 비슷한 시기의 비슷한 급의 수퍼컴퓨터에 비해 40% 정도 적은 에너지를 소모한다고 한다.


여기에서 한 발 더 나아간다면? 아마도 에너지를 공급하는 쪽도 인간과 같이 액체를 활용할 수 있을 것이다. 이런 목표로 진행하는 프로젝트가 이번에 프로토타입을 발표한 레독스 플로우 배터리(redox flow battery)라는 것으로 전선으로 에너지와 파워를 공급하는 것이 아니라 액체로 이를 공급하는 것이다. 이것이 어떻게 가능할까? 실제로 인간의 신경세포에서 전기신호가 전달되는 방식을 이해하면 이것이 반드시 불가능한 이야기는 아니라는 것을 금방 알 수 있다. 인간의 몸에는 전해질이라는 것들이 있고, 이들의 농도차이에 의해 전기포텐셜(electric potential)이라는 것이 발생하는데, 이것의 이동의 병합, 자극과 저해 등의 활동에 의해 인간의 신경시스템이 동작한다. 레독스 플로우 배터리는 음이온과 양이온이 우세한 2개의 액채 채널이 3D 칩을 이동하면서 전기에너지를 공급한다. 에너지의 공급과 발산되는 열의 흡수를 동시에 같은 채널에서 할 수 있게 되면, 이는 결국 인간의 뇌의 형태와 거의 유사해진다. 현재 IBM에서 개발한 프로토타입은 100마이크론(0.1mm, 대략 인간의 머리카락 정도의 굵기) 정도의 폭을 가진 튜브를 통해 0.5~3V 정도의 전압과 1평방센티미터당 1W 정도의 전력을 공급할 수 있다고 한다. 아마도 실용성을 갖춘 시스템이 나오려면 아마도 10년 정도는 더 걸릴 것으로 생각되지만, 이렇게 저전압에 저전력 시스템이기는 해도 돌아가는 프로토타입이 나왔다는 점은 크게 평가할 수 있을 것 같다. 



참고자료:


IBM unveils computer fed by 'electronic blood'

How IBM is making computers more like your brain. For real


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IBM의 컴퓨터 연구 중에서 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)의 과제로 4개의 대학과 진행하고 있는 첨단 컴퓨팅 연구가 있다. SyNAPSE(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics)라고 불리는 이 연구는 컴퓨터 칩을 우리의 뇌가 정보를 처리하는 방식으로 만들어 가는 것이 연구의 핵심이다.

IBM에서는 이렇게 개발된 칩이 우리의 뇌가 할 수 있는 감각과 인지, 상호작용 등이 가능할 것으로 기대하고 있다. 이 프로젝트의 PI(Principal Investigator)인 Dharmendra Modha 박사는 이런 인지컴퓨팅(cognitive computing)이 새로운 세대의 컴퓨터에 있어 가장 중요한 기반 기술이 될 것이라고 주장하고 있다. 실제로 이 연구가 성공적으로 수행되기 위해서는 수퍼컴퓨팅, 신경과학, 나노기술과  같은 최고의 첨단기술이 따로 떨어져 있는 것이 아니라 최신의 연구결과를 공유하고 융합해야만 한다. 
 
현재의 컴퓨터는 비록 그 집적도와 속도는 빨라졌지만, 기본적으로 계산기에서 출발했기 때문에 우리의 뇌가 동작하는 방식과는 다르다. 오늘날의 모든 컴퓨터의 원형이라고 할 수 있는 폰 노이만 방식의 컴퓨터가 가지는 한계를 여전히 최첨단 컴퓨터들도 가지고 있는 것이다. 단순한 작업을 굉장히 빠르고 효율적으로 해내는 것에는 훌륭하지만, 유연성이나 적응력, 진화와 학습 등에 있어서 많은 부분 문제가 있는 구조이다.

이 연구가 결실을 맺어서 상업적으로 이용가능한 뇌와 유사한 칩이 만들어진다면, 기존의 컴퓨팅 환경이 정보를 중심으로 하는 시대를 열었다면, 보다 인공적으로 지능적인 생각을 할 수 있는 컴퓨팅의 시대를 열 수 있을 것이다. 이런 컴퓨터가 등장한다면 비즈니스나 과학을 비롯하여 많은 지식산업 부분에 커다란 반향을 일으킬 것이 분명하며, IBM이 개발하여 이미 세계 최고의 퀴즈쇼 Jeopardy에서도 우승한 바 있는 Watson을 뛰어넘는 컴퓨터들이 많이 등장할 것으로 예상된다. 현재 SyNAPSE 프로젝트는 2008년 11월에 시작되어 1단계 연구를 마친 상태이다. 기초적인 컴퓨팅 유닛을 디자인 마친 것으로, 이제 이 유닛을 마치 뇌와 같이 무수히 많은 수를 만들어서 연결하는 방식으로 확대한다고 한다.

IBM 유럽에서도 이와 유사한 개념이지만, 인간의 뇌를 컴퓨터의 연결로 시뮬레이션하는 블루브레인 프로젝트가 진행되고 있기도 하다.

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현재 SyNAPSE 프로젝트에서 완성시킨 "core"라고 불리는 작은 컴퓨팅 유닛은 인간의 뇌의 신경세포들과 같은 디지털 프로세서를 가지고 있다. 인간의 뇌가 가지고 있는 학습과 기억의 가장 중요한 요체인 시냅스와 조직 간의 연결을 책임지는 축삭(axon)에 해당하는 부분들도 구현을 하였는데, 이런 변화가 간단하게 느껴지지만 기존의 컴퓨터와는 완전히 다르기 때문에 기초유닛을 구성하는 데에도 많은 어려움을 겪었다고 한다. 기존의 컴퓨터의 기초적인 원리인 폰 노이만(von Neumann) 기계는 메모리와 프로세서가 분리되어 있으며, 이들을 연결한 버스(bus)라는 구조가 존재한다. 메모리와 프로세서는 그동안 굉장히 빨라지고, 많은 양을 처리할 수 있게 되었지만, 버스가 이런 용량을 받아주지 못하는 현상이 나타나기도 하였는데, 이를 컴퓨터 과학자들은 "폰 노이만 병목 (von Neumann bottleneck)"이라고 부른다.

그에 비해 인간의 뇌에는 메모리가 프로세서와 함께 자리한다. 이것이 근본적인 차이가 되는데, 뇌의 메모리와 프로세서 통합형 신경세포의 처리 속도는 10 Hz에 불과하다. 이는 최근 GHz 단위를 오가는 클락 스피드를 생각한다면 1억 분의 1 수준인 것이다. 그렇지만, 이런 구조를 가진 프로세서는 기본적으로 병렬프로세싱이 가능하다. 즉, 모든 방향으로 신호를 보낼 수 있으며, 순식간에 여러 프로세서들이 동작하는 상황에 도달하게 된다. 우리의 뇌가 가지고 있는 신경세포의 수는 100억 개가 넘고, 시냅스의 수는 10조 개가 넘기 때문에 이런 엄청난 병렬처리 프로세서에 의해 인간의 뇌가 뛰어난 능력을 보여주는 것이다. IBM에서 흉내내려고 하는 것이 바로 이런 부분이다.

현재의 뇌 컴퓨터 기본단위는 256개의 신경세포로 구성되어 있는데, 유닛 내부의 시냅스는 256x256(65,536)개, 그리고 각각의 신경세포마다 하나 씩 256개의 축삭을 가진다. 그리고, 이 내부에 프로세서, 메모리, 커뮤니케이션이 모두 함께 존재하는 것으로, 현재 수백 만개의 트랜지스터 정도만으로 구축이 가능하다고 한다 (참고로 현재 가장 빠른 마이크로칩의 경우 수십 억개의 트랜지스터가 집적이 되어 있다). 이 과정에 이용된 실리콘 공정은 45nm 공정이며, 262,144개 프로그래밍 가능한 시냅스를 가지게 된다.

이렇게 새로 등장하는 컴퓨터 칩이 기존의 폰 노이만 방식의 컴퓨터를 대체하지는 못할 것이다. 여전히 폰 노이만 방식의 컴퓨터는 수학연산과 직렬 프로세싱, 그리고 정확한 업무용 컴퓨팅에 있어 우월한 성능을 보여줄 것이다. 그렇지만, 인간의 뇌는 폰 노이만 방식 컴퓨터보다 매우 낮은 파워를 사용하며, 필요할 때만 사용되는 부분이 가동되는 매우 효율적인 구조를 가지고 있으며, 훨씬 유연하게 동작한다.
 
비록 인간의 뇌를 흉내낸 칩이 잘 동작한다고 하더라도 또 다른 난관이 있다. 전통적인 방식으로 컴퓨터 프로그래밍을 할 수가 없기 때문에, 새로운 도구와 모델이 필요하다. 인지컴퓨팅은 기본적으로 경험에서 배우고, 가정을 세우며, 기억을 강화하고, 결과를 보고서 다시 학습을 하는 단계를 거친다. 인간의 뇌가 가지고 있는 시냅스의 구조적인 변화가 분산되고 병렬적인 방식으로 적용되는 것이다. 이 경우 사실 상 전통적인 방식의 프로그래밍이라는 것이 이용될 수가 없다. 아마도 어떤 일을 수행하면서 발생하는 이벤트를 통해 훈련을 하는 방식으로 학습을 시켜야 한다.

현재 IBM에서는 2개의 프로토타입 칩이 완성된 상태로 다양한 테스트가 진행되고 있는데,  2단계에서는 이 칩들을 많이 만들어서 연결하여 컴퓨터를 만들게 된다. 이렇게 만들어진 컴퓨터는 복잡한 정보를 한꺼번에 처리하는 작업과 환경에 다양하게 적응하는 방법을 배우게 될 것이다. 현재 매우 전통적인 비디오 게임인 아타리의 Pong을 잘 수행하고 있으며, 그 밖에도 네비게이션, 영상 및 패턴 인식, 연관 기억 및 분류와 같은 전통적인 인공지능 문제를 푸는 테스트들이 진행되고 있다. IBM은 최종적으로 100억 개의 신경세포와 100조 개의 시냅스를 가진 컴퓨터를 만들려고 하는데, 이는 인간의 뇌를 뛰어넘는 수치이다. 이것이 모두 집적되어도 인간의 뇌의 크기를 넘지않고, 1kw 정도의 전기만 소모한다면 이 컴퓨터로 할 수 있는 일은 정말 무궁무진할 것이다. 

마지막으로 이 프로젝트를 소개하는 유튜브 영상을 소개한다. 아직도 갈 길은 멀어 보이지만, 이제는 상당한 가능성은 보여주고 있는 듯하다. 어쩌면 수십 년 이내에 우리는 인간 수준의 인지력을 가진 컴퓨터를 만나보게 될지도 모른다. 그런 세상이 온다면 우리는 무엇을 어떻게 준비해야 할까?




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