두뇌가 지닌 제약, AI의 가능성

알게될수록 사람의 두뇌작용은 로봇과 비슷하다. 분자생물학에 힘입어 유전자가 단백질과 조직을 만들고, 뉴런의 작동에서 Na+ 이온이 어떻게 뉴런안으로 밀려들어와 신경신호를 만드는 지를 세밀하게 안다. 이것들의 작동을 알게 될수록 뇌 메커니즘이 미세기계, 화학공장, 유압 밸브, 전기회로 같다. 이젠 미스터리라고 생각되던 의식에 대해서도 과학적 설명이 많이 이루어지고 있다. 

optogenetics 기술로 쥐 뇌 amygdala 뉴런의 작동을 조작해 쥐가 공격성을 나타내게 한다.  사람에게 적용해도 아마 감정을, 행동을 조정할 수 있을 것 같다.

생물체 뇌는 정보처리를 하기에 태생적으로 많이 불리하다. 생물체의 시작이 물에 녹은 화합물의 합성으로 시작되어서 뇌가 물려받았기에 뇌의 정보처리는 축축한 환경에서 단백질과 무기질 이온을 이용한 화학작용으로 대부분 이루어진다. 누가 보더라도 성능을 높이기엔 좋은 재료, 환경, 작동 방식이 아니다.   

가장 빠른 axon에서의 신경신호 전달 속도가 100m/sec (뇌의 뉴런 axon들의 평균 속도는 10m/sec 정도).  빛의 속도가 3.00×10⁸ m/s 이니 신경신호 속도는 빛의  3.00×10⁶  분의 일.  대부분의 chemical synapse에서 보통 0.5ms delay가 생기니 (Electrical synapse에선 순식간에 synaptic gap junction을 건너지만) 또 더 늦어진다.  반도체에서 신호전달 속도는 진공에서 빛의 속도보다는 늦지만 신경신호 속도와는 비교가 안되게 빠르다.   

최신 반도체는 10nm 공정기술.  전달속도가 빠른 axon의 지름이 13~20uM.  세포내부의 작은 기관인 리보솜(ribosome)의 크기가 20nm 정도이니 현대 반도체 기술은 HW 세밀도 측면에서 생물학적 기전(mechanism)을 이미 능가한다. 

HW component의 물리적 특성은 반도체가 두뇌보다 이미 좋은 조건을 지녔다. 사람의 두뇌가 전체 칼로리 소비의 약 20% 정도까지 쓰는 에너지 다 소비 기관이지만, 그래봐야 몇십 와트로 랩탑과 비슷하다.  

그런데, 랩탑은 두뇌에 비해 한 참 멍청하다.  그렇지만 컴퓨터 인공지능은 두뇌와 같은 제약없이, 에너지 걱정을 하지 않아도 된다.