인공 뇌

인공 뇌(또는 인공적인 마음)는 동물이나 인간의 뇌와 유사한 인지 능력을 가진 소프트웨어와 하드웨어를 말한다.^[1]

"인공 뇌"와 뇌 에뮬레이션을 조사하는 연구는 과학에서 세 가지 중요한 역할을 한다.

1. 인지신경과학이라고 알려진 인간의 뇌가 어떻게 작용하는지 이해하기 위한 신경과학자들의 지속적인 시도.
2. 인공지능의 철학에 대한 사고 실험으로, 적어도 이론적으로는 인간의 모든 능력을 갖춘 기계를 만드는 것이 가능하다는 것을 증명한다.
3. 포유류와 같은 복잡한 중추신경계를 가진 동물들과 가장 특히 인간들의 그것과 비슷한 행동을 보이는 기계를 만들기 위한 장기 프로젝트. 인간다운 행동이나 지능을 발휘하는 기계를 만들겠다는 궁극적인 목표를 강한 AI라고 부르기도 한다.

첫 번째 목표의 예로는 영국^[2] 버밍햄 소재 애스턴대가 알츠하이머, 운동신경, 파킨슨병 등 질병에 대한 새로운 치료법을 개발하기 위해 생물세포를 이용해 '신경세포'(작은 신경세포 군집)를 만들고 있는 프로젝트다.

두 번째 목표는 존 서얼의 중국 방 주장, 휴버트 드레퓌스의 AI 비판, 황제 뉴 마인드에서의 로저 펜로즈의 주장과 같은 주장에 대한 답변이다. 이들 비평가들은 인간의 의식이나 기계로 시뮬레이션할 수 없는 전문지식의 측면이 있다고 주장했다. 그들의 주장에 대한 한 가지 대답은 뇌 내부의 생물학적 과정들이 어느 정도의 정확도로 시뮬레이션될 수 있다는 것이다. 이 답장은 앨런 튜링에 의해 그의 고전적인 논문 "Computing Machine and Intelligence"^{[note 1]}에서 1950년 초에 이루어졌다.

세 번째 목표는 일반적으로 연구자들에 의해 인공지능이라고 불린다.^[3] 하지만 레이 커즈와일은 '강력한 AI'라는 용어를 선호한다. 그의 저서 '특이점은 가까이'에서 그는 인공 뇌를 구현하기 위한 접근법으로 기존의 컴퓨터 기계를 이용한 전체 뇌 에뮬레이션에 초점을 맞추고 있으며, (컴퓨터 파워가 기하급수적인 성장 추세를 지속한다는 이유로) 2025년까지 이것이 이루어질 수 있다고 주장한다. 2009년 옥스포드 TED 컨퍼런스에서 (뇌 에뮬레이션을 시도하고 있는) 블루 브레인 프로젝트의 책임자 헨리 마크람도 비슷한 주장(2020년)을 했다.^[1]

뇌 시뮬레이션에 대한 접근법

고성능 컴퓨팅 엔진에서 인공신경망을 이용한 인간의 직접 뇌 에뮬레이션이 흔히 논의되는 접근법이지만,^[4] 다른 접근법이 있다. 대체 인공 뇌 구현은 홀로그램 신경 기술(HNeT) 비 선형상 일관성/결절성 원리에 기초할 수 있다. 양자역학파 방정식과 유사성이 강한 코어 시냅스 알고리즘을 통해 양자 프로세스에 유추된 것이다.

에브브레인^[5](EvBrain)은 망막 바로 뒤의 네트워크와 같이 '뇌와 같은' 신경망을 진화시킬 수 있는 진화 소프트웨어의 일종이다.

2008년 11월 IBM은 인텔리전트 컴퓨터 제작에 관한 연구를 위해 펜타곤으로부터 490만 달러의 보조금을 받았다. 블루 브레인 프로젝트는 로잔에서 IBM의 지원을 받아 진행되고 있다.^[6] 3000만 개의 시냅스를 적절한 3차원 위치에 배치해 '컴퓨터 속' 뉴런을 인위적으로 연결할 수 있다는 전제가 깔려 있는 프로젝트다.

일부 강력한 AI 찬성론자들은 2009년 블루브레인·소울캐쳐와 연결된 컴퓨터가 2015년경에는 인간의 지적 능력을 넘어설 수 있고, 2050년경에는 언젠가 인간의 뇌를 다운받을 수 있을 것 같다고 추측했다.^[7]

블루브레인(Blue Brain)은 대규모로 복잡한 신경 연결을 나타낼 수 있지만, 이 프로젝트는 뇌가 수행하는 행동과 뇌의 활동 사이의 연관성을 달성하지 못하고 있다. 2012년 프로젝트 스파운(Spaun, Semantic Pointer Architecture Unified Network)은 매핑 외에도 복잡한 동작을 생성하는 신경 연결의 대규모 표현을 통해 인간 뇌의 여러 부분을 모델링하려고 시도했다.^[8]

Spaun의 디자인은 인간 두뇌 해부학의 요소들을 재현한다. 약 250만 개의 뉴런으로 구성된 이 모델은 시각 및 운동 피질, GABAergic 및 도파민 피질, 복측 티그먼트 영역(VTA), 실체성 니그라 등의 특징을 포함한다. 이 디자인은 8가지 과제에 대응하여 몇 가지 기능을 가능하게 하며, 타이핑되거나 손으로 쓴 문자의 시각적 입력과 기계식 암에 의해 수행되는 출력을 사용한다. Spaun의 기능으로는 도면 복사, 이미지 인식, 카운팅 등이 있다.^[8]

실행 전략과 관계없이 가까운 장래에 인공 두뇌를 실현한다는 예측은 낙관적이라고 믿을 만한 이유가 있다.^{[citation needed]} 특히 두뇌(인간의 두뇌 포함)와 인지력은 현재 잘 이해되지 않고 있으며, 필요한 연산 규모도 알 수 없다. 또 다른 단기적인 제한은 뇌 시뮬레이션을 위한 모든 현재 접근방식은 인간의 뇌에 비해 더 큰 전력 소비의 순서를 필요로 한다는 것이다. 인간의 뇌는 약 20 W의 전력을 소비하는 반면, 현재의 슈퍼컴퓨터는 1 MW의 전력(즉, 10만 대 이상의 주문)을 더 사용할 수 있다.^{[citation needed]}

인공 뇌 사고 실험

뇌 시뮬레이션에^[9] 대한 일부 비평가들은 자연을 모방하지 않고 일반적인 지적 행동을 직접 만들어 내는 것이 더 간단하다고 믿는다. 일부 해설자들은^[10] 새를 본떠 하늘을 나는 기계를 만들려는 초기 시도들이지만 현대 항공기는 새처럼 보이지 않는다는 비유를 사용했다.

참고 항목

메모들

참조

외부 링크

• Neukart, Florian (23 November 2016). Reverse Engineering the Mind - Consciously Acting Machines and Accelerated Evolution. Wolfsburg, Germany: Springer. ISBN 978-3-658-16176-7. Retrieved 30 October 2016.
• Bandyopadhyay, Anirban (4 April 2020). Nanobrain : The Making of an Artificial Brain from a Time Crystal. Bosa Roca, USA: Taylor & Francis, CRC Press. ISBN 9781439875490. Retrieved 22 May 2020.
• 인조 브레인 – 지각 있는 기계를 제작하기 위한 탐구