누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

인간의 뇌를 닮은 기술, '뉴로모픽 컴퓨팅'은 어떻게 에너지 혁명을 일으키는가 현대 인류는 '데이터의 바다' 속에 살고 있다. 손안의 스마트폰부터 거대한 클라우드 서버까지, 우리가 누리는 모든 편리함 뒤에는 엄청난 양의 전산 처리가 뒤따른다. 하지만 최근 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 치명적인 문제 하나가 수면 위로 떠올랐다. 바로 '전기 먹는 하마'라 불릴 만큼 막대한 전력 소모량이다. 현재의 컴퓨터 구조로는 AI의 진화 속도를 감당하기에 에너지 효율이 턱없이 부족하다. 이러한 한계를 돌파하기 위해 과학자들이 주목한 모델이 바로 인간의 뇌다. 인간의 뇌는 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 복잡한 정보를 처리하면서도, 고작 전구 하나를 밝힐 정도인 20W 내외의 에너지만 사용하기 때문이다. 이를 모방한 기술..

AGI 2025. 12. 19. 14:51

뇌를 닮은 혁신: 뉴로모픽 컴퓨팅의 원리, 장점, 그리고 차세대 AI의 미래 현재 인공지능 기술은 폰 노이만 구조를 기반으로 한 전통적인 디지털 컴퓨터에서 주로 구현되고 있다. 이러한 시스템은 중앙처리장치와 메모리가 분리된 구조로, 데이터를 처리하기 위해 끊임없이 두 구성요소 사이에서 정보를 주고받아야 한다. 딥러닝의 발전과 함께 인공지능 모델의 규모가 기하급수적으로 커지면서, 이러한 전통적 컴퓨팅 아키텍처의 한계가 점점 더 분명해지고 있다. 수십억 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델을 학습하고 운영하는 데는 엄청난 양의 전력이 소모되며, 메모리와 프로세서 사이의 데이터 이동으로 인한 병목현상은 처리 속도를 제한하는 주요 요인이 되고 있다. 이러한 상황에서 뉴로모픽 컴퓨팅은 인공지능 구현의 근본적인 ..

AGI 2025. 12. 4. 10:25

제로샷 예측모델링과 인간의 학습방법 인공지능 분야에서 제로샷 학습(Zero-shot Learning)은 모델이 학습 과정에서 한 번도 본 적 없는 새로운 클래스나 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 이는 전통적인 지도학습 방식이 대량의 레이블된 데이터를 필요로 하는 것과는 근본적으로 다른 접근법이다. 제로샷 예측모델링은 사전에 학습된 지식과 개념 간의 관계를 활용하여, 직접적인 학습 경험 없이도 새로운 상황에 대응할 수 있는 일반화 능력을 추구한다. 이러한 방식은 놀랍게도 인간이 세상을 배우고 이해하는 방식과 많은 유사점을 가지고 있다. 인간의 학습은 태어나는 순간부터 시작되지만, 우리가 세상의 모든 것을 직접 경험하면서 배우는 것은 아니다. 예를 들어, 어린아이가 '얼룩말'이라는 동물을 처음 보았..

AGI 2025. 11. 27. 13:45

제로샷 예측 모델링의 에너지 효율성 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 전력 소비 문제는 점점 더 중요한 화두로 떠오르고 있다. 특히 대규모 언어 모델과 딥러닝 시스템이 요구하는 막대한 에너지는 환경적, 경제적 측면에서 심각한 우려를 낳고 있다. 이러한 맥락에서 제로샷 예측 모델링은 상대적으로 낮은 전력 소비로 주목받고 있으며, 이는 근본적으로 학습과 추론의 방식이 전통적인 AI 시스템과 다르기 때문이다. 현대의 주류 AI 시스템, 특히 딥러닝 기반 모델들은 방대한 양의 학습 데이터를 통해 특정 작업을 수행하도록 훈련된다. 이 과정에서 수백만에서 수십억 개의 매개변수를 최적화하기 위해 수천 개의 GPU가 몇 주 또는 몇 달 동안 가동된다. GPT와 같은 대규모 언어 모델의 경우 학습에만 약 1,287 M..

AGI 2025. 11. 21. 12:39

제로샷 예측모델링과 뉴로모픽 컴퓨팅의 필연적 관계 제로샷 학습(Zero-shot Learning)은 인공지능 분야에서 가장 도전적이면서도 혁명적인 개념 중 하나다. 이는 모델이 학습 과정에서 한 번도 접하지 못한 새로운 범주나 상황에 대해서도 예측을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 마치 인간이 '얼룩말'을 한 번도 본 적이 없더라도 '말'과 '줄무늬'라는 개념을 알고 있다면 얼룩말을 인식할 수 있는 것처럼, 제로샷 학습은 기존 지식을 새로운 맥락으로 일반화하는 능력을 추구한다. 그러나 현재의 폰 노이만 아키텍처 기반 컴퓨팅 시스템은 이러한 제로샷 예측모델링을 완벽하게 구현하는 데 근본적인 한계를 지니고 있으며, 이는 뉴로모픽 컴퓨팅의 실현을 필수적으로 요구하는 이유가 된다. 전통적인 컴퓨팅 아키텍처가 ..

AGI 2025. 11. 6. 13:18

뉴로모픽 컴퓨팅과 폰 노이만 아키텍쳐에서의 제로샷 예측모델링 두 가지 컴퓨터의 세계우리가 매일 사용하는 컴퓨터는 70년 전 수학자 폰 노이만이 설계한 방식으로 작동한다. 이 컴퓨터는 마치 성실한 공장 노동자처럼 작업을 순서대로 처리한다. 메모리에서 데이터를 가져오고, 계산하고, 다시 저장하는 과정을 끊임없이 반복하는 것이 특징이다. 반면 뉴로모픽 컴퓨팅은 우리 뇌의 작동 방식을 모방한다. 수십억 개의 뉴런이 동시에 신호를 주고받으며 정보를 처리하는 것처럼, 많은 작은 처리 장치들이 동시다발적으로 일하는 것이 특징이다. 제로샷 예측모델링이란 한 번도 본 적 없는 상황에서도 예측을 수행하는 능력을 말한다. 예를 들어, 고양이와 개를 학습한 AI가 한 번도 보지 못한 '여우'를 보고도 "이것은 개처럼 생긴 귀..

AGI 2025. 11. 4. 18:33

폰 노이만 아키텍쳐에서 제로샷 모델링 구현의 한계 컴퓨터의 기본 구조가 AI에게 맞지 않는 이유우리가 매일 사용하는 컴퓨터는 1945년에 존 폰 노이만이라는 과학자가 설계한 방식을 따르고 있다. 이 방식의 핵심은 간단하다. 컴퓨터의 두뇌인 CPU가 명령어를 하나씩 가져와서 실행하고, 필요한 데이터는 메모리라는 저장 공간에서 꺼내 쓴다. 마치 요리사가 레시피를 한 줄씩 읽으면서 냉장고에서 재료를 꺼내 요리하는 것과 비슷하다. 그런데 최근 각광받는 인공지능, 특히 제로샷 학습이라는 기술은 이런 방식과 잘 맞지 않는다. 제로샷 학습이란 AI가 한 번도 본 적 없는 새로운 문제를 풀 수 있는 능력을 말한다. 예를 들어 ChatGPT에게 "스페인어로 편지를 써줘"라고 하면, 누가 특별히 그렇게 가르치지 않았어도 ..

AGI 2025. 10. 28. 11:40

지금의 컴퓨터 시스템에서 제로샷 모델링을 완벽히 구현하기 어려운 이유 제로샷 학습(Zero-shot Learning)은 인공지능 분야에서 가장 매력적이면서도 도전적인 과제 중 하나다. 모델이 학습 단계에서 전혀 보지 못한 클래스나 태스크를 추론할 수 있다는 개념은 인간의 일반화 능력을 모방하려는 시도이며, 진정한 의미의 인공지능에 한 걸음 더 다가가는 길이기도 하다. 하지만 현재의 컴퓨터 시스템과 기계학습 패러다임 안에서 제로샷 모델링을 완벽하게 구현하기는 여전히 요원한 일이다. 이는 단순히 기술적 미성숙의 문제가 아니라, 근본적인 지식 표현의 한계, 의미론적 이해의 부족, 그리고 컴퓨팅 자원의 제약이 복합적으로 작용한 결과다. 제로샷 학습의 핵심은 기존에 학습한 지식을 새로운 상황에 전이하는 능력이다...

AGI 2025. 10. 23. 10:10