뉴로모픽 컴퓨팅과 폰 노이만 아키텍쳐에서의 제로샷 예측모델링
뉴로모픽 컴퓨팅과 폰 노이만 아키텍쳐에서의 제로샷 예측모델링
두 가지 컴퓨터의 세계
우리가 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 귀와 고양이처럼 날카로운 얼굴을 가졌다"라고 추론하는 것이다. 이전에 학습한 지식을 새로운 상황에 창의적으로 적용하는 이 능력은 인간 지능의 핵심이며, 두 가지 컴퓨팅 방식은 이를 매우 다르게 구현한다.
폰 노이만 아키텍쳐에서의 제로샷 예측모델링
전통적인 컴퓨터에서 제로샷 학습을 구현하려면 거대한 언어 모델이나 딥러닝 네트워크를 사용한다. 이 과정은 마치 거대한 백과사전을 만드는 것과 같다. 수백만 개의 예시를 학습하여 '고양이다움', '개다움' 같은 추상적 개념을 숫자로 표현한 벡터 공간을 만들어낸다. 새로운 동물을 만나면, 이 공간에서 가장 가까운 개념들을 찾아 조합하여 답을 만든다.
하지만 이 방식에는 근본적인 한계가 존재한다. 폰 노이만 구조에서는 데이터가 메모리와 프로세서 사이를 끊임없이 오가야 한다. 이것을 '폰 노이만 병목'이라고 부르는데, 마치 좁은 다리 하나로 연결된 두 도시 사이를 수많은 차량이 오가는 것과 같다. 거대한 신경망 모델을 실행할 때, 수십억 개의 파라미터를 메모리에서 불러와 계산하고 다시 저장하는 과정에서 엄청난 시간과 전력소모가 동반된다. 예를 들어, GPT-5 같은 대형 모델은 한 번의 추론에도 수백 와트의 전력을 소비하며, 이는 인간 뇌가 사용하는 20와트에 비해 엄청나게 비효율적이다.
또한 기존 시스템에서는 학습과 추론이 완전히 분리되어 있다. 모델을 학습시킬 때는 강력한 GPU 클러스터에서 며칠씩 계산하고, 완성된 모델을 다른 시스템에 배포하여 사용한다. 이는 정적이고 유연성이 떨어지는 구조다. 새로운 개념을 학습하려면 전체 모델을 다시 훈련해야 하는 경우가 많다.
뉴로모픽 컴퓨팅에서의 제로샷 예측모델링
뉴로모픽 칩은 완전히 다른 접근 방식을 취한다. 인텔의 Loihi나 IBM의 TrueNorth 같은 칩은 수천 개의 인공 뉴런을 하나의 칩에 집적한다. 각 뉴런은 자체적으로 간단한 계산과 메모리를 가지고 있어, 데이터를 먼 거리로 이동시킬 필요가 없다.
이 시스템에서 제로샷 학습은 훨씬 자연스럽게 일어난다. 뉴로모픽 칩의 뉴런들은 스파이크라는 짧은 전기 신호로 소통한다. 이는 우리 뇌의 뉴런이 작동하는 방식과 동일하다. 중요한 정보가 있을 때만 신호를 보내므로, 대부분의 시간 동안 칩은 거의 전력을 소비하지 않는다. 실제로 뉴로모픽 칩은 전통적인 프로세서보다 수백 배 적은 전력으로 비슷한 작업을 수행할 수 있다.
제로샷 예측을 구현할 때, 뉴로모픽 시스템은 '저수지 컴퓨팅'이라는 기법을 사용한니다. 이것은 마치 연못에 돌을 던졌을 때 퍼지는 파문 패턴처럼, 입력 신호가 뉴런 네트워크를 통해 퍼져나가며 만드는 복잡한 활성화 패턴을 활용한다. 각기 다른 입력은 고유한 '파문'을 만들어내고, 시스템은 이 패턴의 유사성을 통해 새로운 입력을 분류한다. 한 번도 본 적 없는 여우를 만나더라도, 그것이 만드는 활성화 패턴이 개와 고양이의 패턴과 어떻게 관련되는지 실시간으로 파악할 수 있다.
더 놀라운 점은 뉴로모픽 시스템이 실시간으로 학습할 수 있다는 것이다. 스파이크 타이밍 의존 가소성(STDP)이라는 학습 규칙을 사용하면, 뉴런 간의 연결 강도가 사용 패턴에 따라 자동으로 조정된다. 이는 우리가 새로운 것을 경험하면서 자연스럽게 학습하는 것과 같다. 별도의 훈련 단계 없이, 시스템은 새로운 예시를 보면서 즉시 자신의 지식을 업데이트할 수 있다.
실용적 차이와 미래
이 두 접근 방식은 각각 장단점이 있다. 폰 노이만 기반 시스템은 성숙한 기술이며, 복잡한 추상적 추론과 대규모 데이터 처리에 뛰어나다. ChatGPT처럼 방대한 지식을 바탕으로 한 제로샷 추론이 가능하다. 하지만 엄청난 전력을 소비하고, 실시간 적응이 어렵다.
뉴로모픽 시스템은 매우 효율적이고 실시간 학습이 가능하지만, 아직 기술이 초기 단계이다. 복잡한 언어 이해나 추상적 추론은 아직 제한적입니다. 하지만 로봇이나 자율주행차처럼 빠른 반응과 지속적인 학습이 필요한 분야에서는 이미 유망한 결과를 보이고 있다.
미래의 AI 시스템은 아마도 두 방식을 결합할 것이라 예측된다. 복잡한 추론은 전통적인 프로세서로, 감각 처리와 실시간 반응은 뉴로모픽 칩으로 처리하는 하이브리드 구조가 될 수 있다. 마치 우리 뇌가 다양한 영역을 가지고 있듯이, 미래의 컴퓨터도 각 작업에 최적화된 여러 종류의 프로세서를 함께 사용하게 될 것입다. 제로샷 학습 능력은 이러한 진화의 핵심이 될 것이며, 우리는 더 똑똑하고 효율적이며 적응력 있는 AI 시스템을 보게 될 것이다.