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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



WRITTEN BY
하이컨셉
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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Nannan's M8s
Nannan's M8s by Ѕolo 저작자 표시비영리동일조건 변경허락


중국, 아니 세계에서 가장 커다란 스마트폰 등의 전자제품 공장을 운영하는 대만의 폭스콘이라는 기업이 있다. 이 회사에서 2011년 1월, 백만 대가 넘는 로봇들을 이용해서 앞으로 3년 내에 거의 대부분의 조립라인을 자동화할 것이라는 발표를 하였다. 제레미 리프킨의 "노동의 종말"에서 언급했던 로봇이 인간의 일자리를 대체하는 상황이 점차 현실화되고 있는 것이다. 로봇은 인간이 하기 싫어하는 반복적이고 기계적인 작업을 지치지도 않으며, 보다 정교하게 해낸다. 이와 관련해서 이 블로그에서도 한 차례 노동문제를 언급한 바 있으니 해당 포스트도 참고하기 바란다. 


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2011/01/04 - 직업의 양극화, 그리고 로봇이 빼앗는 일자리


로봇 뿐일까? 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 부상도 눈여겨 보아야 한다. 인공지능과 로봇이 함께 한다면 과거보다 창조적이면서도 덜 비싸고, 보다 개별적인 제조가 가능해질 것이다. AI는 50년 가까이 중요한 기술로 인식되었지만, 초창기의 막대한 관심에 비해 별다른 진보가 일어나지 않아 많은 사람들의 관심에서 그도안 멀어졌던 것이 사실이다. 특히 80년대 후반에는 "인공지능은 죽었다"라는 이야기가 나올 정도로 큰 침체기를 겪기도 하였다.

그러나, 1997년 IBM의 딥블루(Deep Blue)라는 컴퓨터가 세계체스챔피언인 개리 캐스파로프를 꺾으면서 다시 주목을 받기 시작했고, 2011년에는 IBM의 왓슨(Watson)이 세계 최고의 퀴즈쇼인 제퍼디(Jeopardy)에서 그동안 전설적인 퀴즈왕으로 꼽혔던 두 명의 퀴즈왕들을 상대로 대결에서 승리하면서 이제 인공지능이 현실세계를 크게 바꾸게 될 것임을 강력하게 시사하였다.

이와 연관되어 구글은 혼자서 운전을 하는 자동차를 개발하는데 성공하여 현재 캘리포니아의 고속도로에서 질주를 하고 있고, 급기야 애플은 아이폰 4S에 Siri라는 훌륭한 음성인식 기반의 인공지능 비서를 탑재해서 내놓으면서 이제는 인공지능이 단지 꿈속의 이야기가 아니라 우리의 현실을 바꾸는 단계로 진입하고 있다.

로봇과 인공지능이 합쳐지고, 여기에 마지막 남은 제조혁신 퍼즐의 조각은 바로 "디지털 프로세스"이다. 아마도 이 마지막 조각이 맞춰지는 순간 중국이 가지고 있는 제조부문의 강력한 경쟁력은 순식간에 날아갈수도 있다. 그 뿐인가? 어쩌면 집에서 원하는 것을 만들게 되는 "가내수공업"과 "지역기반 제조"가 이런 조합의 완성과 함께 급부상할 가능성이 높다. 이미 세계 1위의 CAD(Computer-Aided-Design)회사인 오토데스크는 이런 새로운 디지털 제조 프로세스를 완성하기 위해 기업의 역량을 집중하고 있다. IDC(Imagine, Design, Create)로 명명된 각각의 단계의 가장 중요한 기술과 소프트웨어, 서비스 등을 개발하고 제공함으로써 디지털 제조시장을 크게 확대한다는 전략이다.

 이런 기술들의 발전이 가속화된다면, 이전에 언급한 바 있는 "생산자 사회" 또는 "창조경제"로의 전환이 불가피하게 될 것이다. 대량생산은 개인화된 생산으로 바뀌며, 사람들은 다양한 제품의 아이디어를 생각한 뒤에 이를 지원하는 프로세스를 통해 디자인하고, 테스트하며, 직접 제조에 참여하기 시작할 것이다.


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로봇은 매우 비싸고, 느리며, 프로그래밍하기 어렵고, 위험한 것으로 간주되었다. 그러나, 우리가 지금 실제로 만나기 시작하는 로봇의 세계는 훨씬 생활중심적이고, 개인적이며, 다양한 형태로 스마트 디바이스와의 연계를 통해 등장하고 있다. 아직 비용과 개방화된 표준화 등에 있어서 미흡한 부분이 많지만, 이미 변화의 방향성은 눈에 보이기 시작하였다. 제조산업의 혁신과 창조경제의 확산은 앞으로 10년 이내의 가장 중요한 화두로 이미 떠오르고 있다. CES 2012에서 오픈플랫폼 형태의 iOS/안드로이드를 지원하는 가정용 로봇 Ava를 선보인 iRobot은 이미 룸바(Roomba)라는 청소로봇을 전 세계에 6백만 대 이상을 팔았다. Ava는 범용로봇을 지향하고 있는데, 이들과 유사한 개방형 플랫폼을 채택한 다양한 목적의 로봇들이 저렴하게 보급되고, iOS와 안드로이드를 지원하는 디바이스와 연결이 자유로와지며, 오토데스크 등이 추진하는 디지털 프로세스가 자리를 잡는데 그렇게 오랜 시간이 걸리지는 않을 것이다.


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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.

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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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하이컨셉
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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