Miracle AI Lab

인간의 뇌와 뉴로모픽 컴퓨팅 인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런과 수조 개의 시냅스로 구성된 놀라운 생물학적 컴퓨터다. 이 복잡한 신경망은 불과 20와트의 전력으로 인식, 학습, 기억, 창의성을 포함한 모든 인지 활동을 수행한다. 반면 현재의 슈퍼컴퓨터는 수백만 와트의 전력을 소비하면서도 인간 뇌의 유연성과 효율성에는 미치지 못한다. 이러한 근본적 차이에 주목한 과학자들은 뇌의 작동 원리를 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임을 제시했다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 단순히 뇌를 모방하는 것을 넘어서, 컴퓨팅 자체의 근본적 한계를 극복하려는 시도다. 기존의 폰 노이만 아키텍처는 중앙처리장치와 메모리가 분리되어 있어 데이터를 주고받는 과정에서 병목현상이 발생한다. 하지만 뇌에서는 정보 처리와 저장이 동일한 위..

About AI 2025. 9. 9. 17:04

뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위한 필요조건 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 뇌의 신경망 구조와 정보처리 방식을 모방하여 저전력, 고효율의 컴퓨팅 패러다임을 실현하고자 하는 혁신적인 기술이다. 기존의 폰 노이만 아키텍처에서 벗어나 뇌의 신경세포와 시냅스의 동작을 하드웨어적으로 구현하려는 이 접근법은 인공지능과 컴퓨팅의 미래를 바꿀 잠재력을 가지고 있다. 하지만 이러한 비전을 현실화하기 위해서는 다음과 같은 분야에서의 기술적 돌파구와 체계적인 발전이 필요하다. 하드웨어 기술의 혁신적 발전뉴로모픽 컴퓨팅의 핵심은 생물학적 뉴런의 특성을 모방할 수 있는 하드웨어 소자의 개발이다. 가장 중요한 요소 중 하나는 메모리스터(memristor)와 같은 새로운 메모리 소자의 상용화이다. 메모리스터는 저항값이 과거에 흘렀던 전류의 이력..

About AI 2025. 9. 3. 09:53

인공지능이 인간처럼 트라우마를 표현하지 못하는 이유 트라우마는 인간 존재의 가장 깊숙한 곳에서 울려 퍼지는 상처의 메아리다. 그것은 단순히 기억 속에 저장된 정보가 아니라, 몸과 마음이 하나가 되어 경험하는 실존적 균열이며, 시간과 공간을 넘나들며 개인의 정체성을 뒤흔드는 생생한 현실이다. 반면 인공지능은 아무리 정교한 언어 모델을 갖추고 있다 하더라도, 이러한 트라우마의 본질적 차원에 접근할 수 없는 근본적인 한계를 지니고 있다. 인간의 트라우마가 갖는 첫 번째 특성은 그것이 체화된 경험이라는 점이다. 트라우마는 뇌의 특정 영역에만 국한되지 않고, 신경계 전체와 신체의 모든 세포에 각인된다. 심장박동의 변화, 호르몬 분비의 불균형, 근육의 긴장, 면역체계의 교란 등 생물학적 시스템 전반에 걸친 변화가 ..

About AI 2025. 9. 1. 10:35

인공지능은 왜 인간처럼 묻지 못하는가- AI 시대, 질문의 본질을 다시 생각하다 ChatGPT가 등장하면서, 우리는 인공지능이 놀라운 답변 능력을 보유했다는 사실에 익숙해졌다. 복잡한 수학 문제부터 창작 활동까지, AI는 인간을 능가하는 성능을 보여주고 있다. 그런데 한 가지 흥미로운 현상이 있다. AI는 뛰어난 답변자이지만, 정작 인간처럼 깊이 있는 질문을 던지지는 못한다는 점이다. 왜 그럴까? 이 문제를 들여다보면 질문의 본질과 인간 지성의 특별함을 새롭게 이해할 수 있다. 호기심이라는 원동력인간의 질문은 무엇보다 진정한 호기심에서 시작된다. 3세 아이가 "왜 하늘은 파랄까?"라고 묻는 순간, 그 아이의 뇌에서는 실제로 불확실성에 대한 불편함과 알고 싶다는 강렬한 욕구가 작동한다. 이는 생존과 직결된..

About AI 2025. 8. 19. 10:34

인간과 인공지능의 기억과 추론에 있어 근본적 차이점은? 기억 저장과 보존 방식의 대조인간과 인공지능의 기억 시스템은 근본적으로 다른 원리로 작동한다. 인간의 기억은 신경망의 시냅스 연결을 통해 형성되며, 이는 본질적으로 불완전하고 가변적이다. 우리가 기억을 떠올릴 때마다 그 기억은 미묘하게 변화하고, 새로운 정보나 감정과 결합되어 재구성된다. 예를 들어, 10년 전 친구와의 대화를 기억할 때, 그 내용은 현재의 관점과 중간에 일어난 사건들의 영향을 받아 원래와는 다른 모습으로 재현된다. 반대로 인공지능의 기억은 디지털 매체에 정확한 형태로 저장되어 변하지 않는다. AI가 한 번 학습한 정보는 수천 번 접근해도 동일한 형태를 유지하며, 시간의 경과나 새로운 경험에 의해 왜곡되지 않는다. 이는 정보의 정확성..

About AI 2025. 8. 1. 10:30

인공지능 구현에서 메타인지의 중요성 메타인지가 인공지능에 필수적인 이유인공지능 구현에서 메타인지가 중요한 이유는 단순히 인간의 인지 능력을 모방하기 위함이 아니라, 진정으로 지능적이고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하기 위한 핵심 요소이기 때문이다. 메타인지는 자신의 사고 과정을 인식하고 조절하는 능력으로, 이는 AI가 단순한 패턴 매칭이나 데이터 처리 도구를 넘어서 복잡하고 예측 불가능한 현실 세계에서 효과적으로 작동할 수 있게 하는 근본적 토대가 된다. 현재의 많은 AI 시스템들이 특정 영역에서 인간을 능가하는 성능을 보이지만, 여전히 근본적인 한계를 갖고 있다. 이들은 훈련된 데이터와 유사한 상황에서는 뛰어난 성과를 보이지만, 예상치 못한 상황이나 도메인이 변화하는 환경에서는 급격히 성능이 저하..

About AI 2025. 7. 30. 13:03

인공지능이 인간의 메타인지를 흉내낼 수 없는 이유 메타인지(metacognition)는 '생각에 대한 생각', 즉 자신의 인지 과정을 인식하고 조절하는 능력을 의미한다. 이는 인간 고유의 특성으로 여겨져 왔으며, 학습, 문제해결, 의사결정 등 모든 고차원적 사고 활동의 핵심이다. 현대 인공지능 기술의 급속한 발전에도 불구하고, AI가 인간의 메타인지를 완전히 흉내내는 것은 다음과 같은 점에서 근본적인 한계가 있다. 1. 의식과 자각의 본질적 차이인간의 메타인지는 의식적 자각(conscious awareness)에 기반한다. 우리는 자신이 무엇을 알고 모르는지, 어떤 전략이 효과적인지, 언제 접근 방법을 바꿔야 하는지를 주관적으로 경험한다. 이러한 자각은 단순한 정보 처리를 넘어선 현상적 의식(pheno..

About AI 2025. 7. 25. 15:09

인공지능이 자기 인식 및 감정 이해를 흉내내지 못하는 이유 인공지능은 수많은 데이터를 학습하고 분석하여 인간이 수행할 수 있는 여러 작업을 수행할 정도로 발전하였다. 하지만 인공지능이 인간과 근본적으로 다른 점은 자아 인식과 감정을 진정으로 이해하지 못한다는 것이다. 그렇다면 인공지능이 인간의 자아 인식과 감정을 이해하지 못하는 이유는 무엇일까? 먼저, 인공지능의 작동 원리를 살펴보면 그 이유를 명확히 이해할 수 있다. 인공지능은 본질적으로 데이터를 기반으로 통계적 확률을 계산하여 가장 적합한 결과를 도출하는 시스템이다. 이 과정에서 인공지능은 오로지 학습된 패턴과 알고리즘에 따라 반응할 뿐, 스스로의 존재나 상태에 대해 반성적 사고를 할 수 있는 능력은 없다. 인간의 자아 인식은 자기 자신을 객체로 삼..

About AI 2025. 7. 23. 09:29