최근 50년간 컴퓨터는 엄청난 발전을 해왔다.

인텔의 공동 설립자 고든 무어(Gordon Earle Moore)는 "반도체 집적회로의 성능은 18개월마다 2배로 증가한다"는 가설을 1965년 4월 19일에 출판된 일렉트로닉스 매거진의 기사를 통해 발표했다. 이것이 그 유명한 무어의 법칙(Moore's Law)이다. 실제로 그의 법칙과 비슷한 수준으로 컴퓨터의 집적회로는 발전해왔고 지금도 발전해 가고 있다.

하지만 무어의 법칙이 시작된 지 50년이 다 되어가는 현재의 PC나 포터블 컴퓨터, 혹은 슈퍼컴퓨터라 하더라도 사람처럼 생각하고 처리하는 수준까지는 도달하지 못했다. 20년 전 하이텔이나 천리안, 나우누리와 같은 PC 통신이 한참 유행하던 때, 한 대학생이 컴퓨터와 대화하고자 하는 생각으로 채팅의 모든 경우의 수를 예상해서 만든 맥스라는 프로그램이 생각난다. 아마도 한국에서는 사람의 감성을 생각해서 최초로 시도한 인공지능 프로그램이었을 것이다.

20년이 지난 지금도 여러 분야에서 인공지능을 흉내내는 시도를 많이 하고 있다. 하지만 아직까지도 사람처럼 보고 듣고 느끼며 여러 가지 복잡한 환경을 동시에 받아들여 인지하고 생각해서 감정을 말하고 행동을 하는 뇌의 수준에 비하면 한참 떨어지는 수준에 머물러 있다.

사람의 사고에 가까운 인공지능을 개발하기 위해 IBM은 수 십 년간 수 십억 달러를 투자하고 연구해 왔다. 2011년에 IBM이 개발한 인공지능 컴퓨터 왓슨(Watson)이 미국의 유명한 퀴즈쇼인 제퍼디(Jeopardy!)에 출연해서 제퍼디의 최고 금약 우승자인 브레드 러터(Brad Rutter)와 가장 긴 챔피언십(74번 연속 승리)의 기록 보유자 켄 제닝스(Ken Jennings)와 대결했다. 이제까지도 유일한 인간 대 컴퓨터 대결이었다.

왓슨은 4TB의 디스크 공간, 2억 페이지의 구조화·비구조화된 콘텐츠에 접근했는데 경기가 치러지는 동안에는 인터넷에 연결되지 않았다. 각 단서마다 왓슨의 가장 가능성 있는 세 개의 응답이 텔레비전 화면에 표시됐다. 왓슨은 게임 신호 장치에서 자신과 경쟁하는 사람들을 지속적으로 앞질렀으나 몇 개의 낱말로 된 몇 개의 단서만 가지고 있는 일부 분류에 응하는 데에는 문제가 있었다.

첫 상금으로 켄 제닝스와 브레드 러터가 각각 30만 달러와 20만 달러를 받는 사이 왓슨은 100만 달러를 거머쥐었다. 인공지능의 승리였다. 왓슨이 놀라왔던 사람의 음성을 입력으로 받고 그것을 사람이 생각하듯 분석해 퀴즈의 답을 맞춰서 우승했다는 것이다.

유기물인지 무기물인지 여부에 따라 차이가 나는 인간의 뇌와 인공지능 컴퓨터의 가장 큰 차이점은 효율성에 있다. 사람의 뇌는 아주 적은 전력을 소모하면서 수 만 가지 내용들을 아주 빠른 시간 내에 처리하지만 컴퓨터 칩은 엄청난 양의 전력을 소모하면서도 정작 처리하는 내용은 뇌의 아주 일부분에 지나지 않는다.

최근 IBM은 사람의 뇌신경을 본 따 만든 컴퓨터칩을 개발 중에 있다. 싸이냅스(SyNAPSE)라 불리우는 이 칩은 미국의 방위고등연구계획국(DARPA: Defense Advanced Research Projects Agency)의 요청에 의해 개발 중이다. 이 칩은 뉴런이 각종 신호를 표적 세포로 전달할 수 있도록 사용되는 도구인 시냅스(신경 접합부)의 작동 형태를 그대로 흉내내 만들어졌다.

싸이냅스 CPU는 단일 칩에 54억개의 트랜지스터를 가지고 있고 백만 개의 프로그래밍이 가능한 뉴런과 2억5천6백만 개의 프로그램 가능한 시냅스를 가지고 있는 것이다. 이 칩의 특징은 일반 가정용 PC의 CPU보다 100배 가량 빠른 속도로 이미지를 인식하고 처리할 수 있는 능력이 있지만 전력은 천분의 일 정도만 사용한다. 각 칩이 소모하는 전력은 약 100밀리와트(0.1와트) 정도로 일반 컴퓨터의 프로세서와는 확연한 차이가 난다.

전력을 적게 소모한다는 것은 곧 발열량을 줄일 수 있다는 것을 의미하고 이것은 곧 효율과 직결된다. 냉각 싱크도 필요 없고 냉각팬도 필요 없다. 따라서 기기의 크기도 줄어들고 더 작은 공간 안에 더 많은 칩을 넣어서 병렬로 연결해 미니사이즈의 슈퍼컴퓨터를 만들 수 있다. 사용 전력이 적으므로 같은 크기의 배터리로 100배 더 오래 사용할 수 있다.

IBM의 수석과학자인 다멘드라 모드하(Dharmendra S. Modha)는 “책가방에 노트북만한 컴퓨터를 넣었는데 사실은 네 개의 랙에 가득 찬 최신형 서버들을 넣은 거나 다름없다”라고 덧붙였다.

재미있는 것은 이 칩의 기반이 삼성에서 만든 28nm 집적도의 칩이라는 것이다. 이것이 삼성이 십여 년 전부터 개발해오던 그래핀(Graphene) 소재를 사용한 칩인지는 아직 밝혀지지 않았지만 다른 칩들에 비해 현저하게 전력을 적게 소모하고 발열이 적은 것으로 봤을 때 그래핀 소재일 가능성도 배제할 수 없다.

IBM은 이 싸이냅스 칩을 수백 개 연동해 사람의 뇌와 비슷한 구조의 인공두뇌를 만드는 연구를 진행 중이며 이것이 상용화 되면 기업용으로 군사용으로 여러 가지 응용이 가능해진다.
인공지능은 데이터와 쓸모없는 정보를 자동으로 걸러 필요한 정보를 신속하게 찾아주고 의사 결정을 도와준다. 재난예측, 수요 예측, 교통량 예측 시스템 등 각 산업에서 다양하게 활용될 수 있다. 온라인 마켓에서 수많은 고객의 쇼핑패턴을 분석해 결제 여부를 예측하고 배송까지 담당하기도 한다. 어떤 패턴이 무엇을 의미하는지를 미리 프로그래밍 해두지 않아도 컴퓨터 네트워크가 스스로 학습하면서 거대한 데이터를 분석해 패턴을 인식하는 것도 가능해져서 컴퓨터가 인간 뇌 신경망이 작동하는 것과 유사하게 당면한 문제를 몇 개 단계로 쪼개 처리하게 된다.

이미 미 국방성에서는 슈퍼컴퓨터를 사용해서 테러방지를 위한 인공지능 기능을 사용하고 있는데, 전화 감청이나 텍스트 및 이메일 스크리닝 등을 통해 패턴을 분석하여 테러를 미리 경고해주는 시스템이다. 싸이냅스가 국방성에서 사용할 수 있는 단계가 되면 수많은 현장 요원들이 이동하면서 테러를 예측하고 분석할 수 있게 된다.

하지만 일부 경제인들은 이 인공지능의 개발에 부정적인 의견도 내놓고 있다. 인공지능이 상용화 되면 수많은 일거리가 줄어들기 때문에 실직률은 훨씬 더 증가할 것이기 때문이다. 소설이나 영화에서나 보던, 로봇이 우리 일상에서 사람이 직접 하기 싫어하는 일들을 다 대신해주는 날이 곧 올 것이다.

출처 [미디어 잇 - http://www.it.co.kr/news/mediaitNewsView.php?nModeC=1&nBoardSeq=60&nSeq=2753338]