누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

AGI 구현을 위한 요구사항과 현재 시스템의 한계 인공일반지능(Artificial General Intelligence, AGI)은 인간과 같은 수준의 범용적 지능을 가진 시스템을 의미한다. 특정 작업에만 특화된 현재의 인공지능과 달리, AGI는 새로운 문제를 스스로 학습하고, 추상적으로 사고하며, 다양한 영역의 지식을 통합하여 창의적인 해결책을 제시할 수 있어야 한다. 이러한 진정한 의미의 AGI를 구현하기 위해서는 무엇이 필요하며, 왜 현재의 컴퓨터 시스템으로는 이를 달성할 수 없는지 살펴보고자 한다. AGI 구현을 위해 가장 먼저 필요한 것은 범용적 학습 능력이다. 인간은 소수의 예시만으로도 새로운 개념을 학습하고, 전혀 경험해보지 못한 상황에서도 기존 지식을 응용하여 문제를 해결할 수 있다. 그러..

About AI 2025. 9. 29. 14:13

폰노이만 컴퓨터의 한계와 뉴로모픽 컴퓨팅: 차세대 컴퓨팅 패러다임을 향한 전환 폰노이만 아키텍처의 근본적 한계현대 컴퓨팅의 근간을 이루는 폰노이만 아키텍처는 1940년대 존 폰노이만에 의해 제시된 이래 70여 년간 컴퓨터 설계의 표준 모델로 자리잡아왔다. 이 아키텍처는 중앙처리장치(CPU), 메모리, 입출력 장치가 명확히 분리된 구조를 특징으로 하며, 저장된 프로그램 개념을 통해 데이터와 명령어가 동일한 메모리 공간에 저장되는 혁신적인 설계를 제시했다. 하지만 디지털 기술의 급속한 발전과 함께 이러한 전통적 아키텍처의 근본적 한계가 점점 더 명확하게 드러나고 있다. 가장 심각한 문제 중 하나는 폰노이만 보틀넥(Von Neumann Bottleneck)이다. 이는 CPU와 메모리 간의 데이터 전송 속도가 ..

About AI 2025. 9. 19. 09:59

뉴로모픽 컴퓨팅과 폰 노이만 아키텍처: 두 패러다임의 만남과 분기점 컴퓨팅 패러다임의 진화현대 컴퓨팅 기술의 발전사를 돌아보면, 인간의 지적 욕구와 기술적 한계가 끊임없이 충돌하며 새로운 돌파구를 모색해온 역사를 볼 수 있다. 1940년대 존 폰 노이만이 제시한 저장 프로그램 방식의 컴퓨터 아키텍처는 지난 80여 년간 디지털 혁명의 토대가 되어왔다. 하지만 무어의 법칙이 한계에 도달하고 인공지능과 빅데이터 처리에 대한 요구가 급증하면서, 전통적인 폰 노이만 아키텍처의 근본적 제약이 드러나고 있다. 이러한 시점에서 뇌의 정보처리 방식을 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅이 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 주목받고 있다. 뉴로모픽 컴퓨팅과 폰 노이만 아키텍처는 근본적으로 다른 철학과 원리에 기반한다. 폰 노이만 아키텍처가 명..

About AI 2025. 9. 15. 15:03

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