 | 생각하는 뇌, 생각하는 기계 (양장) 이한음, 샌드라 블레이크슬리(Sandra Blakeslee), 제프 호킨스(Jeff hawkins), 류중희 | 멘토르출판사 | 20100420 평점   상세내용보기 | 리뷰 더 보기 | 관련 테마보기 |
아직까지도 3살짜리 어린 아이가 할 수 있는 간단한 일 (글을 읽거나 사물을 구별하는)을 컴퓨터가 하지 못하고 있지요. 그러면서도 아이러니하게도 천재도 쉽게 할 수 없는 억 단위의 수들의 곱은 1초안에 바로 계산하기도 하구요.
컴퓨터는 아직도 프로그래머가 구현을 해놓은 방법 그래도만 실행하는 단계에 머물러 있네요.
자신이 스스로 판단하고 '생각'해서 하는건 없어보입니다.
컴퓨터를 공부하는 사람만큼 또 뇌에 관심있는 공학도는 없을듯 하네요. 컴퓨터가 사람 흉내를 내고 싶게 하니까 결국 사람 뇌가 어떻게 동작하는지에 대해서 엄청나게 많은 공부를 합니다.
이전에는 튜닝 테스트라고 벽 뒤에 컴퓨터랑 사람을 두고 실험자가 대화를 하게해서 누군지 맞추게 한다음, 실제 컴퓨터인데 사람이라고 하면 이 컴퓨터는 지능을 가지고 있다고 판단하기도 했지요.
제가 수업 시간에 배웠을때는 현재 컴퓨터의 뇌의 수준이 파리 뇌 수준 정도라고 하던데, 언제쯤 인간의 뇌 수준으로 따라잡을 수 있을지 궁금하네요. 그럴러면 사람의 뇌가 어떻게 동작하는지 완벽히 이해를 해야겠지요.
수업 시간에 배운 강화 학습도 비슷한 일종이 아닐까 싶은데, 이 책의 저자는 HTM이라고 컴퓨터가 직접 학습을 할 수 있는 툴을 만들었네요. 사람이 시각적으로 물체를 인지하는데 계층적인 구조로 이루어져있다고 합니다. 물체를 바로 아는게 아니라, 조그만한 부분을 인지하고, 그것의 큰 영역을 알고, 그런 계층 구조를 통해 물체를 인지한다는군요.
neocortex라고 불리는 부분이 바로 높은 수준의 사고와 인지 과정을 담당하고 있습니다. 뉴로코텍스는 동일한 모양을 지니고 있는데, 각 영역마다 다른 역할을 수행합니다. 예를 들어, 언어, 음악, 시각적인 역할을 수행하고 있지요.
제일 아래단계의 뉴론들은 입력을 담당하는 간단한 구조를 나타내고 있습니다. 상위 계층의 뉴론일수록 복잡한 구조를 지니고 있죠. 계층적 구조를 하나의 트리 구조, 즉 나무를 뒤집어 놓은 모양으로 생각하면 쉽습니다.
계층적인 구조의 특징이 아래 단계에서 배운걸 위의 단계에서 재활용할 수 있다는 점입니다. 책상을 배울때의 지식을 통해, 의자, 테이블의 아래 단계의 정보를 쉽게 배울 수 있겠지요
뉴론은 한순간의 장면만 보고 인지하는 것이 아니라 끊임없이 들어오는 입력을 계속적으로 처리를 합니다. 이전에 배웠던 패턴을 바탕으로 현재 데이터를 분석하고 지금까지 들어오는 연속 데이터에 가장 잘 맞는 판단을 하게 되지요. 문자 인식에 적용을 해보면, 지금 대부분의 문자 인식기가 한장의 입력 사진을 가지고 그 글자가 무엇인지 판단을 하는데, 앞으로는 사용자가 사진을 찍으려고 계속 카메라를 대고 있는 동안, 컴퓨터가 비디오를 분석해서 사용자가 버튼을 누르기 전에 바로 인식하는게 되지 않을까 기대해봅니다.
입력에서는 조그만 내용들이 조금씩 바뀌더라고 큰 틀에서 보면 같은 내용이라는걸 계층적 구조를 통해서 파악을 하게 되지요.
기존의 컴퓨터와는 달리 HTM은 스스로 학습할 수 있는 능력이 있다는게 가장 큰 차이입니다.
똑같은 것을 계속 반복적으로 보게 되면 그것들에서 하나의 패턴을 파악하게 되고, 그것이 무엇인지 알게 되는 것이지요. 조금 변이가 있더라도 그 변이를 수용하는 하나의 큰 물체를 알게 되는 셈입니다.
그냥 정지된 물체를 보면 알지 않을까 생각도 들긴하는데, 우리가 물체를 인지할때를 생각해보면 처음 보는 물체를 봤을때 이리저리 돌려보고 움직여보고 하면서 이 물체가 어떤 것인지를 파악을 합니다. 즉 물체가 움직이면서 보이는 형태가 달라도 이 물체는 같은 물체라는걸 각인을 하게 되는거지요. 이제 어떤 이전의 물체의 다양한 모습이 입력으로 들어오더라도 같은 물체라는걸 알 수 있는겁니다.
이전에 배운걸 적용하려면 메모리 기능이 있어야겠지요.
이처럼 생각하는 뇌를 분석하여 생각하는 기계를 만들 수 있다면, 오일 시추 뿐만 아니라 주식 거래 같은거에도 응용이 될지도 모르겠군요.
기계 학습과 인공 지능, 영상 처리, 시각 인지를 공부하면서 아직도 우리의 뇌에 대해서 모르는게 많다는걸 늘 느끼고 있습니다. 이 책에서 보듯 이러한 뇌에 대한 본격적인 연구를 오랫동안 지속해오고 있고, 이를 응용해서 최종적으로는 생각하는 기계를 만드는 것이 목표이겠지요.
원서로도 읽어봤는데, 번역본도 잘 구성이 되어있네요. 우리의 뇌에 대한 많은 지식을 쌓을 수 있는 계기가 된 책입니다.
이글은 "인터파크도서"에서 작성되었습니다.
댓글 없음:
댓글 쓰기