이미지 크게보기 출처 : New Scientist , Nature , 그래픽 = 권호영 기자

④ 뇌와 컴퓨터 <下>

100% 전자두뇌가 아니라도
뇌 일부, 컴퓨터로 보완해줘

뉴로모픽칩, 신경물리학 활용
1만배나 더 빠른 컴퓨팅 가능
반도체 하드웨어에서 AI학습

‘뇌구조 모방’ 컴퓨터 개발 중
스위스· 英· 獨대학 공동연구

뇌와 컴퓨터가 서로를 향해 다가가고 있다. 뇌에 컴퓨터처럼 정보를 입출력하고, 컴퓨터는 뇌의 구조와 기능을 모방한다. ‘증강 인간(Augmented Human·AH)’의 탄생이 머지않았다.

디지털 데이터를 뇌로 옮겨심는 입력(업로드) 작업은 아직 공상과학 같은 비현실적 목표다. 하지만 뇌에서 나오는 출력 데이터를 다운로드해 인공지능(AI) 등 컴퓨터 기술로 분석하는 것은 여러 연구자가 다양한 방법으로 수행 중인 실존 기술이다. 비록 현재는 기초적 수준이지만 머지않아 뇌의 언어(Neural Code)를 읽고 이를 컴퓨터의 언어(Digital Code)와 소통시키는 일이 가능할 것으로 믿는 낙관론자도 적지 않다. 일본 애니메이션 ‘공각기동대’에는 뇌 일부를 전뇌(電腦·Electronic Brain)로 대체한 주인공이 등장한다. 컴퓨터와 자유롭게 접속해 데이터를 내려받고, 다른 전뇌의 해킹을 시도하기도 한다. 과학자들은 이처럼 100% 전자두뇌가 아니라도 뇌의 일부를 컴퓨터로 보완하는 AH를 탄생시킬 수 있다고 믿고 있다. 생물학적 기관인 뇌가 기계인 컴퓨터를 보조 기관으로 받아들여 협업하는 셈이다.

뇌가 컴퓨터 쪽으로 접근하는 움직임과 함께, 컴퓨터는 인간 뇌를 닮는 쪽으로 가고 있다. 프로그래밍을 통한 소프트웨어에서 혁신이 먼저 일어났다. 바둑기사 이세돌을 이긴 알파고는 딥러닝 AI의 강력함을 인상적으로 보여줬다. 딥러닝은 인간 뇌세포(뉴런)의 연결부인 시냅스(Synapse)가 외부 자극의 세기와 빈도에 따라 강화되는 정도가 달라지는 뇌신경과학을 응용했다. 마이크로소프트가 투자한 오픈 AI 연구소는 최근 보통 AI의 10배 이상인 1750억 개의 파라미터(매개변수)로 학습시켜 대학생 수준으로 논문과 언론 기사를 능숙하게 쓰는 자연어처리 AI GPT-3를 선보였다. 이 AI는 심지어 일상언어를 컴퓨터 기계어로 자동 코딩해주기까지 한다.

컴퓨터 하드웨어의 뇌 모방 역시 진행 중이다. 뉴로모픽(Neuromorphic) 칩은 뉴런의 구조와 연결망을 모방한 차세대 반도체다. 뉴런 코어로 불리는 중앙처리장치(CPU)와 각 뉴런 코어를 연결하는 멤리스터(Memristor) 소자로 구성돼 있다. 뉴런 코어는 신경세포, 멤리스터는 각 세포를 연결하는 뇌 시냅스에 해당한다. 뇌의 기능적 처리 과정에서 시냅스에 정보가 일시 저장되는 점을 흉내 내 저장 기능을 가진 멤리스터를 개발했다. 신경물리학을 활용한 뉴로모픽 반도체 칩은 뇌의 작동 방식을 실리콘 회로에 복사해 20만 개의 배열을 얻고, 이를 통해 1만 배 더 빠른 컴퓨팅이 가능할 것으로 기대된다. 딥러닝 소프트웨어가 아닌 반도체 하드웨어에서 AI 학습이 가능하게 된다. 현재 우리가 쓰는 컴퓨터는 전통적인 폰 노이만 구조를 따르고 있다. 작업공간과 기억공간을 별도로 설계한 점이 특징이다. 하지만 뉴로모픽 칩은 멤리스터로 작업과 기억을 동시에 하는 병렬처리가 가능하다.

반도체 칩을 넘어 아예 컴퓨터 전체를 뇌처럼 만드는 연구도 있다. 유럽연합(EU)이 2013년 시작한 휴먼 브레인 프로젝트(HBP)는 컴퓨터의 뇌 구조 및 활동 복제, 즉 뇌 시뮬레이션을 통해 동물 실험의 필요성을 줄이고 데이터 실험으로 대체하는 연구를 수행하고 있다. 스위스 베른, 영국 맨체스터, 독일 하이델베르크대는 인간 뇌 구조를 복사한 컴퓨터, 즉 뉴로 컴퓨터를 ‘생각 기계(Thinking Machine)’로 명명하고 개발에 힘을 쏟고 있다. 그러나 인간·초인간 수준의 AI 실현 가능성을 놓고 투자 효과에 대한 의문도 제기되는 상황이다.

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생체기술(BT)과 정보기술(IT)의 융합은 양쪽에서 서로 접근하는 혁신이 잇따르고 있다. 생물의 DNA를 메모리 반도체처럼 정보 저장 매체로 쓰려는 DNA 데이터 저장, 또는 DNA 합성기술도 급성장 중이다. (아래 기사 참조) 빅데이터 시대를 맞아 데이터가 폭발적으로 증가하면서 전 세계 메모리 수요는 현재 수십 제타 바이트(ZB·10의 21승 Byte)에서 2040년 7000만 ZB 수준까지 증가할 것으로 예상된다. 현재 플래시메모리로는 1014㎏의 실리콘웨이퍼가 필요하나 실제 생산능력은 108㎏에 그쳐 메모리 부족에 직면할 것이다. 반면, 우리 몸의 설계도인 DNA는 플래시메모리에 비해 집적도는 1000배 높고 에너지 소모는 1억 배 낮으며, 보관은 수백만 년까지 가능한 장점이 있다. 전 세계 모든 데이터를 1㎏의 DNA에 다 담을 수 있을 정도다.

노성열 기자 nosr@munhwa.com