IBM은 ICT 업계에서 누구나 아는 거인 기업으로 흔히 그들의 파란색 로고를 빗대어 빅 블루(Big Blue)라는 애칭으로 불렸다. 하드웨어 사업을 통해 전 세계를 장악하고, 메인프레임용 시장과 PC 하드웨어에 이르기까지 컴퓨터와 관련한 모든 시장에서 승승장구하던 IBM의 앞날에 암운을 드리운 것은 바로 얄궂게도 자신들의 운영체제를 공급한 마이크로소프트 때문이었다. 이전에는 크게 중요하지 않게 생각했던 운영체제를 마이크로소프트에게 아웃소싱했던 IBM은 이후 컴팩과 같은 IBM 클론 컴퓨터 벤더들의 성장과 표준 운영체제 시장을 마이크로소프트에게 넘겨주면서 급격히 영향력이 줄기 시작했다. IBM이 마이크로소프트에 대항하기 위해 사력을 다했던 OS/2가 시장에서 실패하면서 IBM은 사실상 운영체제 시장에서 철수한다. 


절치부심하던 IBM에게 인터넷은 새로운 기회이면서 동시에 위기로 찾아왔다. 운영체제에서는 실패했지만, 인터넷에 제대로 대처한다면 다시 한번 업계의 리더로서 부상할 수 있지만, 반대로 여기에서도 제대로 대처하지 못하면 이제는 자신들이 장악하고 있던 금융권을 비롯한 거대고객들의 시장마저도 잃을 수 있었다. 상황은 그리 녹녹치 않았다. 개인용 컴퓨터와 클라이언트 컴퓨팅 환경, 그리고 웹 브라우저 마저도 완전히 마이크로소프트가 장악을 해 나가고 있었고, 반대로 서버와 기업용 시장분야에서는 자바를 앞세운 신흥강자 썬 마이크로시스템즈(Sun Microsystems)의 약진이 눈부셨다. 



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IBM이 심혈을 기울였던 웹 서버 시장에서도 그다지 큰 반응을 얻지 못하면서, 이제 IBM의 완전한 추락이 눈앞에 보이는 듯 하였다. 이 때 IBM은 기업의 운명을 걸고 회사의 전략을 완전히 변경하는 파격적인 결정을 내린다. 이렇게 거대한 기업이 기업의 문화와 그동안의 관행을 송두리째 바꿔버리는 결정을 내린다는 것은 무척이나 어려운 것이다. IBM이 힘겹게 마이크로소프트와 썬 마이크로시스템즈와 싸우고 있을 즈음, 세계에서는 리눅스가 인터넷 해커 커뮤니티에 등장해서 인기를 끌기 시작했다. 당시만 해도 버그도 많고, 비즈니스 모델이라고는 하나도 없는 이 괴상한 운동(?)이 어느정도의 파급력을 가져올 수 있을지 모두들 반신반의하고 있었던 시기이다. IBM은 1998년부터 많은 인력들을 이용해서 리눅스를 포함한 각종 오픈소스 소프트웨어 전체에 대해 연구를 시작하였다. 이렇게 연구를 시작한 것 만으로도 그간의 IBM의 폐쇄적 정책에 비추어보면 파격적인 시도였다. 


처음 시작한 것이 웹 서버 소프트웨어 프로젝트인데, 당시 IBM이 밀고 있던 도미노(Domino)서버가 시장에서 실패하고 있었지만, 가까운 미래에 서버 분야에 있어서는 웹 서버 기술이 가장 중요한 핵심 부분이 될 것이라는 것을 알고 있었던 IBM은 오픈소스 프로젝트인 아파치(Apache)를 이끌고 있던 브라이언 벨렌도프를 직접 만나서 IBM이 아파치 프로젝트를 지원하고 싶다는 의사를 피력했다. 당시만 해도 오픈소스 진영의 개발자들은 IBM 때문에 오픈소스의 정신이 무너질까 우려를 하였고, IBM은 전 세계에 퍼져있는 개발조직과 일하는 것이 법적/기술적으로 가능한 것인지 의문시 하였다. 그렇지만, 양측은 합의를 하고 IBM은 비영리재단의 형식으로 아파치 소프트웨어 재단을 설립함으로써 본격적인 오픈소스 웹 서버 개발에 들어갔다. 프로젝트를 시작한지 3개월 만에 IBM은 자사의 주력 제품이었던 고가의 WAS(Web Application Server) 소프트웨어 웹스피어(WebSphere) 제품군에 아파치를 도입하였고, 웹스피어는 시장의 환영을 받으며 순항을 하기 시작했다. 


아파치 프로젝트의 성공을 발판으로, IBM은 본격적으로 오픈소스를 자사의 핵심전략으로 받아들이기 시작했다. 당시 IBM의 상황은 낮은 하드웨어 가격으로 승부하는 델(Dell)과 같은 신흥 하드웨어 강자와 막강한 운영체제를 기반으로하는 마이크로소프트와 썬 마이크로시스템즈 사이에서 샌드위치와 같은 신세가 되어가고 있었다. 아파치의 성공을 경험한 IBM은 과감하게 리눅스를 자사의 메인 성장동력으로 채택하는 모험을 감행했다. 리눅스는 작은 서버에서도 큰 무리가 없이 동작하였고, 무엇보다 클러스터링을 통해 확장하기가 용이했으며, 무료였기 때문에 고객들에게 호응을 얻으면서 서버 시장을 장악하기 시작했다. 리눅스라는 운영체제가 지속적으로 업그레이드가 되면서 안정화가 되가고 있었기 때문에, IBM은 운영체제 개발에 큰 자원을 낭비하지 않고, 비즈니스 모델의 차별화를 위한 서비스 및 솔루션 개발 쪽으로 핵심역량을 집중할 수 있었다. 


IBM이 리눅스와 운명을 같이하면서 변화한 것은 단순히 사업전략이나 비즈니스 모델 뿐만이 아니었다. 오픈소스 커뮤니티가 가지고 있던 문화와 프로세스도 IBM이라는 거대조직에 대단한 영향력을 행사하게 되었다. 기업의 새로운 문화가 탄생하면서 조직이 변하기 시작한 것이다. 오픈소스 프로젝트를 진행하는 커뮤니티는 빠르고 투명한 의사소통과 개발의 반복과 테스트를 통한 업그레이드를 중시한다. 그래서, 일단 커뮤니티의 멤버들이 구성되면 메신저나 이메일을 활용해서 적극적으로 의사소통을 한다. 사실 한국 개발자들이 오픈소스 프로젝트에 많이 참여하고, 적응하지 못하는 이유에 이러한 의사소통의 어려움 문제도 상당히 있다. 그에 비해, 기업의 의사소통은 여러가지 이유로(정치적인 문제나 책임소재 등) 보다 공식적인 루트를 이용하고 기록을 남기는 경우가 많다. 서로의 눈치를 보게 되고, 혹시나 있을지 모를 책임을 면하기 위한 회피활동을 하기 십상이다. IBM에서 리눅스 개발그룹을 이끄는 댄 프라이(Dan Frye)에 따르면, 기업의 소통문화가 오픈소스 커뮤니티의 그것에 비해 비효율적이어서 어려움이 있었다고 한다. 채팅이나 게시판을 이용하는데 모두들 눈치를 보고, 과감하게 의사소통을 하지 않았던 것이다. 그래서 내린 결정이 리눅스 그룹의 경우 사내 네트워크를 차단하고, 오로지 인터넷을 통한 의사소통만을 하도록 했다. 이런 결정이 내려진 이후에야 비로소 팀원들이 게시판과 채팅을 통한 활발한 의사소통을 시작했다. 


IBM이 오픈소스 프로젝트를 주도하면서 또 한가지 배운 것은 소프트웨어의 설계 방식이 기존의 대기업이 가지고 있던 것과 큰 차이가 있었다는 점이다. 설계-구현-테스트-유지보수로 이어지는 기본 단계 자체는 동일하지만, 시간의 분배에 엄청난 차이가 있었다. 오픈소스 커뮤니티는 설계보다는 구현-테스트에 많은 시간과 노력을 경주하는 경향이 있다. 원래 설계에서 시간을 가장 많이 잡아먹기 때문에 시간의 효율적인 활용이라는 측면에서 이러한 프로세스는 커다란 장점이 있었다.


이러한 오픈소스 커뮤니티의 효율성과 개방성은 IBM이라는 기업에 큰 영향을 미쳤다. 리눅스 개발팀에서 시작된 오픈소스 커뮤니티식의 개방형 의사소통 방식은 사내에서도 통하기 시작했다. 이러한 철학의 변화에 힘입어 IBM은 또 하나의 커다란 결정을 내리게 되는데, 수 많은 지적재산을 독점소유하고 이를 바탕으로 이윤을 얻는 대신, 품질을 향상시키고 성장을 촉진하는 쪽으로 많은 프로젝트들이 방향을 선회하였다. IBM의 수많은 특허권이 yet2.com과 같은 기술거래기업을 통해 아웃소싱되기 시작하고, 자신들이 가지고 있던 노우하우를 외부에 적극적으로 노출하면서 생태계를 같이 꾸려나가게 되었다. 이러한 노력의 산물 중의 하나가 developerWorks와 alphaWorks와 같은 것들이다. 


오픈소스 진영에 뛰어들기 이전만 하더라도 독점과 수직통합이라는 전통적인 기업의 문화를 가지고 있었던 IBM 이라는 거대기업은 오픈소스 커뮤니티가 가지고 있는 다양한 특징과 수평적 협업이라는 문화를 받아들이면서 개방성에 의한 강한 성장동력으로 기업을 업그레이드 시킬 수 있었다. IBM도 처음에는 지적재산권 문제를 놓고 많은 고민을 했으며, 경영진에서도 많은 저항이 있었다고 한다. 그러나, 리눅스 운영위원회를 작동시키면서 매달 임원회의를 통해 진행상황을 평가하는 과정이 몇 달 지속되자 오픈소스의 마법이 자연스럽게 사내문화로 흡수되었다. 이러한 IBM의 사례는 오픈소스 혁명이 단순한 사회현상에 머물러 있는 것이 아니라, 기업의 혁신으로 이어지면서 새로운 가치창출을 할 수 있음을 극명하게 보여준다. 



(다음 편에 계속 ...)



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from CNET.com



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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오늘부터 몇 차례 새로운 미래의 인간의 뇌를 닮은 새로운 컴퓨터 칩과 컴퓨터, 그리고 이들이 미칠 사회적 파장에 대해서 이야기를 하고자 한다. 그동안 인공지능과 관련해서 다양한 연구들이 진행되어 왔고, 수퍼컴퓨터를 이용해서 뛰어난 인공지능 프로젝트들이 진행되어 온 것들은 널리 알려져 있지만, 어떤 수퍼컴퓨터의 인공지능도 인간의 뇌와 같이 유연한 사고를 하고, 동시에 여러 가지의 일을 하며, 감성적이면서도 직관적인 특징을 흉내내지는 못하고 있다. 이는 컴퓨터의 구조자체가 인간의 뇌와 다르기 때문이다. 그런 측면에서, 최근에 다양한 방식의 인간의 뇌를 흉내내기 위한 새로운 연구들을 주목할 필요가 있다. 크게 나누어서 인간의 뇌의 구조를 현재의 수퍼컴퓨터를 이용해서 시뮬레이션하는 방식으로 접근하거나, 인간의 뇌의 구조를 닮은 새로운 형태의 브레인 칩을 개발하는 것, 그리고 인간의 뇌에 심을 수 있는 형태로 접근하는 방식 등이 현재 시도되고 있다. 사회적으로는 컴퓨터에게 모든 것을 맡기는 것이 아니라, 소셜 네트워크와 집단지성까지 활용해서 컴퓨터 인공지능과 사람들이 가지고 있는 인지기능을 같이 협업하는 접근방법도 최근 시도되고 있다. 이번 주에는 그 중에서 인간의 뇌를 현재의 컴퓨터로 흉내내는 방식에 대해 간단히 알아보고자 한다



수많은 컴퓨터를 연결해서 인간의 뇌를 흉내내다 


뇌는 수조개의 시냅스와 수십억 개의 신경세포들, 그리고 수백만 종류의 단백질과 수천 종류의 유전자로 구성되어 있다. 실제로 컴퓨터를 이용해서 뇌를 흉내내는 가장 원시적인 접근방법은 수많은 컴퓨터 보드를 병렬로 계속 연결해서 이렇게 많은 연결을 흉내내도록 하는 방법일 것이다. 이렇게 인간의 뇌를 컴퓨터로 복제하는 프로젝트는 로산네(Lausanne)에 위치한 스위스 연방기술연구소(Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne)가 주도가 되어 2002년에 설립된 Brain Mind Institute (BMI) 에 의해 진행이 되고 있다. 


이 연구소에서는 수퍼컴퓨터에 지난 수십 년간 수집한 뇌가 동작하는 방식에 대한 정보의 조각들을 모아서 모델로 정립하고, 연구자들이 뇌의 전기-자기-화학적 패턴을 이해함으로서 우리 뇌의 인지능력이 어떻게 변화하는지 이해해 나가는 작업을 진행 중에 있다. BMI에서는 2005년부터 IBM 수퍼컴퓨터들의 도움을 받아서 뇌의 분자/세포 수준의 동작방식에 대해서 이해를 하고, 이를 그대로 복제를 하는 역공학이라는 기법을 이용해서, 컴퓨터에 뇌의 작용을 담아내려는 시도를 하고 있는데, 이 프로젝트의 이름은 블루브레인프로젝트(Blue Brain Project)이다. 


이 프로젝트의 궁극적인 목표는 우리 뇌의 모든 부분을 수퍼컴퓨터 내에 모델링하는 것이라고 한다. 무모하게 보이는 이 프로젝트는 앞으로 10년 이내에는 어느 정도 가시적인 성과를 낼 것으로 기대하고 있는데, 현재까지 구축된 수퍼컴퓨터에 들어간 마이크로 칩의 수는 2,000개가 넘고, 이들이 수행하는 연산의 양은 약 22.8조 개 정도를 초당 수행할 수 있다. 2009년에 있었던 TED Global 미팅에서 이 프로젝트를 이끌고 있는 헨리 마크램은 인간의 뇌의 신피질 컬럼(neocortical column)의 일부를 시뮬레이션 하는 수준의 성과가 나왔다고 발표했다. 


이는 약 1만 개의 신경세포와 3천 만개의 시냅스(신경 간의 연결)를 구축한 것인데, 이를 활용한 다양한 연산수행이 가능하다. 조만간 쥐의 뇌 전체를 시뮬레이션 할 수 있을 정도로 키울 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 이 때에는 모바일 로봇을 이 뇌를 이용해서 움직이려는 계획을 가지고 있다고 한다. 아래는 헨리 마크램의 TED 강연영상이다.





참고자료:


Wikipedia Blue Brain Project 홈페이지

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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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2010/01/02 - 인간의 뇌를 시뮬레이션 하는 슈퍼컴퓨터, 블루브레인


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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기업의 사회적 책임과 관련하여 많은 기업들이 다양한 활동을 하지만, 기업이 가지고 있는 우수한 자원과 역량을 동원해서 우리 사회에 필요한 것들을 만들어내고 지원하는 활동을 하는 것만큼 효과가 큰 것은 별로 없다. 교육은 의료 등과 함께 가장 사회적으로 공공재적인 성격이 강하다. 그러므로, 전 세계의 교육에 도움을 줄 수 있는 기업활동도 가장 좋은 사회적 책임과 관련한 활동이 아닐까 싶다.

이와 관련하여 IBM이 Reinventing Education 이라는 프로그램을 통해 전 세계 학교들의 질을 높이고 교육개혁을 이룰 수 있도록 지원하고 있어 이를 소개하고자 한다. IBM은 Reinventing Education 프로그램을 통해 소프트웨어와 도구, 그리고 의지를 가지고 좋은 계획을 제출한 학교들에게 연구비도 지원하고 있다. 여기에 세계적인 연구자들과 교육 컨설턴트들과 기술도 같이 지원하기 때문에 학교의 구조조정과 학생들의 교육이 좋아질 수 있는 혁신적인 새로운 방법들을 실제 학교 현장에서 찾아내도록 유도한다.

이 프로그램에서 또 한가지 인상적인 것은 웹 기반으로 제공되는 Change Toolkit 이다 (아래 참고자료에 링크). 이 도구는 하버드 비즈니스 스쿨의 Rosabeth Moss Kanter 교수의 연구를 기반으로 한 것으로 모든 교육자들이 활용할 수 있도록 공개되어 있으며, 학교의 리더들이 자신들이 생각하고 있는 교육개혁의 노력이 확장되고 지속될 수 있도록 도와주는 방식으로 디자인되어 있다. 또한, 이 도구에는 데이터 기반의 의사결정이나 고수준의 교육과 효과적인 개입에 대한 도구들, 학부모의 지원과 지역사회의 협업을 끌어내는데 도움이 되는 다양한 자원들이 포함되어 있다고 한다. 온라인 협업 도구를 이용해서 포럼을 운영함으로써 팀으로 시공간을 넘어서 같이 문서들을 공유하고, 회의 일정을 잡고, 진도관리와 학습관리 등도 할 수 있도록 하였다.

이런 프로그램에서 또 한 가지 눈여겨 봐야할 중요한 철학은 바로 "No Child Left Behind" 이다. 뛰어난 인재에게 좋은 교육이 주어질 수 있도록 하는 것도 중요하지만, 그 이상으로 중요한 것이 뒤떨어지는 아이들이 없도록 하는 것이다. 
 
IBM은 이 밖에도 KidSmart Early Learning Program 이라는 소프트웨어와 웹 활용을 중심으로 하는 교육 프로그램에도 지원을 하고 있는데, 이 프로그램은 세계 60여 개국 260만 명의 어린이들에게 학습경험을 온라인을 통해 제공한다. 이와 같이 교육을 주된 사업영역으로 하고 있지 않은 기업이지만 IBM의 교육에 대한 투자는 남다른 부분이 없지 않은 듯하다.

최근 반값 등록금 문제로 온통 시끄러운데, 이런 문제의 가장 근본에는 교육이라는 것이 공공재적인 성격을 많이 가지고 있다는 점이 우리나라에서 그동안 소홀히 여겨졌다는 것을 지적하고 싶다. 물론 정부와 대학들, 그리고 각 지방의 교육청에서도 많은 신경을 써야 하겠지만, 필자는 수많은 기업들을 포함한 우리 사회의 모든 구성원들이 이 부분에 대해 더욱 많은 관심을 가지고 다양한 행동을 해야한다고 생각한다. IBM의 사례는 국내의 여러 기업들도 잘 벤치마킹해서 우리나라에 있는 많은 사람들이 좋은 교육기회를 획득하고, 이들이 다시 기업들에게 자신들의 발전된 역량을 되돌려 줌으로써 같이 발전하는 상생과 지속가능한 발전의 모델을 만들어보는 기업들이 많이 나오게 되기를 기대한다.
  

참고자료:

Reinventing Education
Reinventing Education Change Toolkit
KidSmart Early Learning Program
 
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