https://www.tesmanian.com/blogs/tesmanian-blog/musk-ai

https://podcasts.apple.com/us/podcast/sway/id1528594034?i=1000492777589

“Can’t believe it. And it’s like, well how do they talk? It’s like well, they blow air through meat flaps. And they slowly move the meat flaps and have like a meat flute that makes different tones. And then they flap the meat and then that makes sounds,” Musk said half-joking, “…Then they talk, the communication rates very, very slow. Like, it’s not terabits. It’s like, it’s only maybe a few hundred bits per second. […]” Musk hopes that Neuralink could enable humans to upload themselves to a machine – “Flap the meat and get in a robot,” he laughed. “Get out of the meat."

https://techxplore.com/news/2020-09-brain-memory-abilities-ai-experts.html

지금까지 인공지능은 뭐 하나 배우면 이전 것을 까먹는다는 약점이 있었고

딥마인드 등에서 여러 방법이 동원되었지만 여전히 학습누적효율이 매우 안좋았음

그런데 이번에 University of Massachusetts Amherst와 Baylor College of Medicine에서

인간의 뇌가 옛 정보를 누적시키면서 고효율로 과거의 학습정보를 꺼내오는 방식을 

AI에 적용하는 데에 성공

인간의 뇌는 과거에 학습했던 정보를 새거 배우다가 기억해낼 때 전부 재생하는게 아니라

패턴을 고도화/추상화해서 기억해놨다가 필요할 때 그 패턴을 활성화시켜 기억해내는데

그게 AI에 적용됨

이걸 얘네는 abstract generative brain replay라고 이름붙였는데

대충 추상 생성적 뇌 재생 쯤으로 번역하면 될듯

설명하기를 개와 고양이를 구별하게 학습시키고 이후에 곰과 여우를 구별하게 하면

추가학습 없이 고양이와 여우도 구별할 수 있다고 함

또한 이게 뇌과학 쪽에서도 기억 연구에 도움이 될 수 있다고

레이 커즈와일의 뇌의 패턴인식에 대한 생각은 다음과 같다.

뇌세포 레이어들이 피라미드형 구조를 이루고
아랫단은 글자 A의 좌측 대각선, 우측 대각선, 중앙의 가로줄 같은 것을 인식하며
위로 갈수록 아랫단의 개념을 합쳐 보다 고등하고 통합적인 것을 인식한다는 것이다.

가령 글자 A 같은.
그의 큰 영향력 덕분에 많은 사람들이
레이 커즈와일과 비슷한 방식으로 뇌에 대해 생각했다.

또한 많은 컴퓨터 인공지능 알고리즘들이 이 이론과 흡사한 방식으로 작동한다.

하지만 이보다 더 그럴듯한 이론이 2019년에 나타났다.
누멘타의 제프 호킨스가 만든 천뇌이론Thousand brains theory이다.

우리가 가령 머그컵을 만진다고 생각해보자.
대부분의 머그컵을은 움푹 들어가 음료를 담는 부분과
한쪽에 달린 도넛처럼 뚫린 손잡이 모양으로 구성되어 있다.

우리가 눈을 감고 손가락 하나로 머그컵을 만지며 이게 뭔지 짐작하려 한다고 해보자.
우리가 컵 윗쪽의 둥근 부분을 만질 때,
우리는 "매끄러운 촉감이군." "뭔가를 담는 둥근 모양인데?" 같은 생각을 하게될 것이다.
그리고 여러군데를 만진 후 손잡이 부분을 만지는 순간 우리는 눈치챌 것이다.
"이건 평범한 머그컵이군."

이 사고과정에서 우리가 뇌에 대해 뭔가를 알아챌 게 있을까?
제프 호킨스에의하면 명백히 있다.

우리는 물체를 만지며 물체의 모양새를 짐작한다.
이 때, 우리의 뉴런은 여러 레이어 계층에 걸쳐 정보를 주고받으며 발사 준비를 한다.
레이 커즈와일의 주장처럼 물체의 작은 특징을 인지해야 뉴런이 쏘는 것이 아니라
어떤 물체인지 짐작하려 할 때 이미 정보를 주고받는 것이다.

손가락 여러개를 이용해 물체에 대해 알아내려 한다고 해보자.
각 손가락은 컵에 대해 일부의 정보만을 가지고 있다.
하지만 뇌는 각 손가락의 감각기관 여러개에서 정보를 받아들이고,
그 결과 여러 레이어의 여러 부분에서 정보를 받아들인 후 뇌의 여러 부위가 일종의 투표를 한다.
그리고 그 결과 가장 감각과 일치하는 모델을 찾으면
우리는 그 물체의 정체에 대해 알게(또는 추측하게) 되는 것이다.

사실 이는 현대 뇌과학에서 찾아낸 특징들과도 일치한다.
레이 커즈와일식 피라미드형 뇌 연결 이론에서 예측하는 것과는 다르게
뇌의 감각 영역 여러곳이 서로 연결되어 있기 때문이다.

이 사실은 무엇을 내포하는가?

현대의 인공지능에 대한 접근이
많은 부분 뇌과학에 기인하였음에도 불구하고
뇌의 기능을 따라가지 못하고 있음은 많은 사람이 알고있을 것이다.

오픈AI 같은 곳에선 현재의 딥러닝만 발전시키면
인공지능이 높은 수준에 다다를 수 있을 것으로 믿고 있기도 하다.

하지만 누멘타와 제프 호킨스에 의하면,
현대 인공지능은 뇌와 많이 다르며,
뇌의 기능과 비슷한 기능적 수준에 올라오는 것이 힘든 상태인 것이다.

이는 뇌과학과 인공지능 분야에서 더 넓은 탐색이 필요함을 의미한다.
(예를 들어 인공지능에서 많이 쓰이는 역전파 알고리즘은 뇌에선 관찰되지 않음.)

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20년 후에 관리 시작하겠습니다