제 6 세대 컴퓨터, 뉴로 컴퓨터
두뇌에 도전하는 미래 컴퓨터 : 지학사 기획, 과학세대 편저, 도서출판 벽호, 2000, Page 179~210
첨단 과학 시대를 달리는 요즈음에도 세상에는 풀리지 않은 수수께끼가 많이 남아 있다. '우주의 끝은 어디일까?', '사람은 죽으면 어떻게 되는 걸까?' '생명은 처음에 어떻게 시작되었을까?' 그런 의문 중에서 많은 부분은 우리의 몸, 즉 신체와 관련되어 있다. 특히 뇌가 움직이는 원리는 오래 전부터 많은 학자들의 연구 대상이 되었다. 그 이유는 뇌와 신경계야말로 동물과는 다른 사람의 본질이기 때문이다.
뇌와 신경계를 이루는 세포들이 인체의 다른 세포들과는 다른 독자적인 구조를 갖고 있을 것이라는 생각을 처음 품은 사람은 독일의 과학자 왈데이어 하르츠였다. 지금부터 무려 1백여 년 전인 1888년 그는 신경 세포들이 서로 붙어 있지 않고 조금 떨어져 있을 것이라는 내용을 포함한 뉴런 이론을 발표했다.
인간의 두뇌는 대뇌와 소뇌, 뇌의 줄기에 해당하는 뇌간을 모두 합쳐도 그 무게가 2킬로그램이 채 안된다. 하지만 이 작은 뇌가 하는 일은 이루 헤아릴 수 없이 많다. 오늘날 아무리 발달한 컴퓨터도 뇌에 미치지는 못한다. 뇌는 눈과 귀, 코, 피부 등을 통해 받아들인 정보를 기억하고 순식간에 여러 가지 정볼르 종합해서 추리하고 판단할 수 있는 능력을 갖는다. 두뇌의 뉴런
(신경세포) 하나하나를 살펴보면 컴퓨터의 IC 칩과는 비교할 수 없이 느리다. 그렇지만 뇌는 순식간에 수많은 정보를 종합해 금새 판단을 내릴 수 있다.
더군다나 사람의 뇌는 학습을 통해 새로운 사실을 알게되고 이전에는 할 수 없던 많은 일을 배우게 된다. 학습이라면 "어휴 지겨운 공부!······"하고 생각할지 모르지만 사람의 뇌가 학습을 할 수 있다는 사실은 매우 중요하다. 사실 사람이 컴퓨터를 만들 수 있게 된 것도 오랜 옛날부터 쌓인 과학 지식이 없었다면 불가능했을 것이다.
그러면 이처럼 불가사의 할 만큼 많은 일을 하는 우리의 뇌는 어떻게 움직일까? 뇌에 대한 연구는 아주 오래 전부터 시작되었지만 그 비밀이 밝혀지기 시작한 것은 불과 얼마전이다. 특히 소뇌가 학습을 하는 과정이나 오른뇌와 왼뇌의 역할 등에 대해서는 아주 최근에 알려지게 되었고 아직까지도 확실하게 밝혀진 것은 아니다.
두뇌는 뉴런이라고 불리는 신경 세포들이 모여서 이루어져 있다. 신경 세포는 그림처럼 가운데에 있는 핵을 중심으로 여러 개의 가지가 뻗어나와 있다. 이 가지들을 돌기라고 부른다. 뇌에서 제일 중요한 역할을 담당하는 대뇌
(전두엽) 에만 무려 150억 개나 되는 신경 세포들이 몰려있다고 한다. 신경 세포는 뇌뿐 아니라 눈, 귀, 코 등 감각 기관과 피부 등 몸 구석구석에 골고루 퍼져 있다. 우리가 추위와
더위를 느끼고 주위 풍경을 눈으로 볼 수 있는 것도 바로 이 신경 세포 덕이다. 신경 세포들은 그림에서 보이는 가지 모양의 돌기로 연결되어 있어 여러 가지 신호를 뇌에 전하고 뇌에서 내린 명령을 다시 신체의 각 부분에 전달하는 아주 중요한 역할을 한다. 그러니까 신경 세포는 아주 충실한 통신병인 셈이다. 여러 가지 신호가 신경 세포를 통해 전달되는 속도는 빠른 경우 초속 1백 미터나 된다.
그런데 최근의 연구에 의하면 신경 세포들이 서로 맞닿아 연결되어 있는 것은 아니라고 한다. 신경 세포 사이는 아주 작은 틈새가 벌어져 있고 '신경 전달 물질'이라 불리는 화학 물질이 그 사이를 오가면서 정보를 전달한다고 한다. 이렇게 눈에 보이지 않는 작은 간격
(5만 분의 1밀리미터)을 '시냅스 간격'이라고 부른다.
뉴로 컴퓨터란 사람의 뇌가 움직이는 모습을 본따려는 컴퓨터이다. 그러면 지금까지 우리가 사용하고 있는 컴퓨터는 두뇌를 모방한 것이 아닌가? 신문이나 텔레비전에서는 서양 장기인 체스 선수권 대회에 컴퓨터가 출전해 챔피언 자리를 다툰다는 이야기가 보도
되곤 한다. 사람과 장기를 둘 수 있을 정도라면 두뇌를 닮은 기계가 아닐까? 이런 의문이 들
것이다. 하지만 컴퓨터가 사람을 대신해 복잡한 계산을 하고 사람과 마주앉아 장기를 둔다고 해도 여전히 컴퓨터는 컴퓨터이다. 컴퓨터는 사람과는 전혀 다른 구조와 원리로 움직이기 때문이다. 따라서 뉴로 컴퓨터는 지금까지의 컴퓨터와는 전혀 다른 원리를 사용하려고 하는것이다. 뉴로 컴퓨터를 제6세대 컴퓨터라 부르는 이유도 이 때문이다.
앞에서 이야기했듯이 사람의 뇌와 컴퓨터는 근본적으로 다르다. 따라서 뇌와 컴퓨터를 단순 비교하기는 매우 어렵다. 하지만 이 장에서는 뉴로 컴퓨터를 이해하기 위해 가장 두드러진 특징만 추려서 간단히 뇌와 컴퓨터의 기능을 비교해 보기로 하자.
(표 p184)
위의 도표에서 볼 수 있듯이 컴퓨터는 뇌에 비해 훨씬 빠르고 정확하게 정보를 처리할 수 있다. 또한 한번 기억시켜 놓은 정보는 아무리 많은 시간이 지나도 생생하게 재현시킬 수 있다.
반면 사람의 뇌는 종합적 판단의 명수이고 학습을 통해 스스로 능력을 발전시킬 수 있다. 인간의 두뇌가 이런 능력을 발휘할 수 있는 중요한 이유 중 하나는 정보를 처리하는 근본적인 구조에 있다. 컴퓨터는 모든 정보를 한 번에 하나씩 차례대로 처리하는 순차식이다. 하지만 뇌는 정보를 처리하는 방식이 병렬 처리이다. 병렬 처리는 순차 처리에 비해 여러 가지 면에서 뛰어난 장점을 갖고 있다. 가령 컴퓨터는 모든 것을 중앙 처리 장치 한 군데에서 판단하고 결정하기 때문에 중앙 처리 장치가 고장나면 컴퓨터 전체가 마비되고 만다. 하지만 두뇌에는
수백억 개의 뉴런들이 병렬적으로 정보를 처리하기 때문에 그 중 일부 세포가 죽어도 다른 세포들이 대신해 계속 동작할 수 있다. 또한 순차 처리가 '예, 아니오'의 두 가지 판단밖에 할 수 없는 데 비해 병렬처리는 훨씬 부드럽고 유연한 판단을 내릴 수 있다.
가령 휴일에 철이네 가족이 나들이를 가려고 할 때 뇌와 컴퓨터가 정보를 처리해서 판단을 내리는 과정을 비교해 보자.
소풍 후보지 ; 야외 자연 농원 (특히 철이가 주장함)
가까운 실내 월드 (나머지 가족들)
정보 ; 날씨 ; 기상 예보에 따르면 오후에 비가 온다고 한다.
교통 ; 휴일이기 때문에 고속 도로는 막히기 쉽다.
기타 ; 철이 동생 숙이가 가벼운 감기 기운이 있다.
철이 아빠는 어제 밤늦게 귀가해 피곤하다
철이는 평소 동화책을 사달라고 졸랐다.
(표 p186)
(표 p188)
앞의 표에서 볼 수 있듯이 철이 엄마의 뇌는 날씨, 교통, 기타 조건 등을 동시에 고려해서
(병렬 처리) 종합적인 판단을 내린다. 반면 컴퓨터는 주어진 정보를 하나씩 차례로 검토해
(순차처리) 판단을 내린다. 물론 판단을 내리는 데 들어간 시간은 컴퓨터 쪽이 훨씬 빠르다. 웬만한 컴퓨터라면 이 정도의 판든을 내리는 데 수백 분의 1초밖에는 걸리지 않을 것이다.
하지만 철이 엄마는 식구들이 아침 식사를 하는 동안 내내 여러 가지 조건을 고려해서 최종적인 판단에 도달했다. 컴퓨터는 판단을 내리는 데 꼭 필요한 정보만을 선별해서 불필요하다고 생각하는 정보는 버린다. 하지만 철이 엄마의 뇌는 자연 농원을 가지 않으면 철이가 몹시 섭섭해 할 것을 고려해 철이를 달래줄 방법까지 종합적으로 생각해 낸다.
이처럼 뇌는 모든 정보를 병렬 처리해서 그 결과를 통해 종합적으로 판단하게 된다. 단순하 계산이 아닌 고도의 지적 능력을 요구하는 종합 판단, 추리에는 병렬 처리 방시깅 훨씬 뛰어나다.
그렇다면 지금 우리가 사용하고 있는 컴퓨터에서 그런 기능을 하도록 만들 수는 없을까? 컴퓨터는 기능을 발전시키려면 소프트웨어를 끊임없이 개발해야 한다. 그런데 일반 컴퓨터는 모든 일을 하나씩 차례대로 처리할 수
밖에 없기 때문에 어려운 일을 시키려면 소프트웨어가 굉장히 복잡해진다. 요즈음 들어 소프트웨어가 점점 더 커지는 이유도 그
때문이다. 어떤 게임을 몇십 메가바이트나 되어서 하드 디스크 하나를 통째로 차지하기도 한다.
그런데 소프트웨어의 크기를 무한정 늘일 수는 없다. 프로그램은 사람이 만들어야 하기 때문에 제작에 시간이 많이 걸리고 '버그'라 불리는 오류의 발생을 막기 어렵기 때문이다. 일반 프로그램이라면 사용하면서 문제점을 고칠 수도 잇지만 우주 여행이나 핵무기처럼 위험하기 작이 없는 분야에서 버그가 나타난다면 큰일이 아닐 수 없다.
실제로 '스타워즈'라는 별명으로 불린 미국의 대탄도 미사일 방어 시스템 (SDI) 은 이런 어려움 때문에 계획 자체가 수포로 돌아갔다. 스타워즈란 적군이 발사한 미사일을 발견해 요격시키는 시스템을 말한다. 그런데 이 시스템이 제대로 작동되려면 전세계는 물론 우주 공간에 떠있는 인공 위성까지 망라하는 어마어마한 장비들이 동원되어야 한다. 만약 이중에 단 하나라도 제대로 작동하지 않는다면 핵탄두를 장착한 미사일이 떨어져 수
백만 명이 고귀한 생명이 희생될 수 있다. 또한 다른 비행기를 적의 미사일로 오인해 공격했을 경우에는 지난번 소련 전투기에 의해 격추된 대한 항공 여객기 참사처럼 끔찍한 사고를 일으킬 수도 있다. 따라서 수천 대의 컴퓨터들을 통제할 수 있는 그야말로 완벽한 소프트웨어가 필요했다. 1985년 이 프로젝트의 총책임자였던 컴퓨터 과학자 데이비드 파나스는 '스타워즈 소프트웨어는 불가능하다'는 결론을 내렸다. 그의 말에 따르면 스타워즈 소프트웨어는 시운전이나 시뮬레이션이 불가능하기 때문에 가능성이 희박하다는 것이다. 인류 역사가 지속되는
동안 단 한번 사용되거나 또는 영원히 사용되지 않을 소프트웨어이기 때문에 다른 프로그램처럼 시험을 거칠 수 없다는 것이다.
그래서 요즈음 컴퓨터 과학자들은 '소프트웨어 위기'라는 말을 자주 사용한다. 그런데 달리 생각하면 이 문제는 현재 사용하고 있는 컴퓨터의 본질적인 구조 때문에 발생하는 문제이다. 한 번에 하나씩 순차적으로 정보를 처리할 수밖에 없기 때문에 일일이 하나씩 지시를 내려주어야 한다. 따라서 기능이 복잡할수록 소프트웨어의 크기가 늘어날 수밖에 없는 것이다.
따라서 컴퓨터 과학자들은 컴퓨터의 근본 구조 자체를 바꾸어 지금보다 훨씬 뛰어난 기능을 발휘할 수 있는 컴퓨터를 만들려고 시도하고 있다. 이 장에서 다루고 있는 뉴로 컴퓨터도 그런 시도 중의 하나이다.
그러면 뉴로 컴퓨터는 뇌의 어떤 기능을 모방하려는 걸까? 다수결의 원리를 모르는 사람은 없을 것이다. 사람들이 여럿 모여서 생활하는 사회라면 어느 곳에서나 다수결은 아주 중요한 원리이다. 가령 가족들끼리 외식을 하러 나가려면 우선 무엇을 먹을 것인지 의논을 하게 된다. 설령 의견 차이가 있다 해도 더 숫자가 많은 쪽으로 결정이 나게 마련이다. 그런데 우리 두뇌의 신경 세포가 움직이는 원리도 다수결의 법칙을 따른다는 사실을 알고 있는 사람의 거의 없을 것이다.
가령 길거리에 떨어져 있는 돈을 발견했을 때 누구나 잠깐 동안 망설이게 된다. '이 돈을 파출소에 신고해야 돼!' 하지만 마음 한구석에서는 다른 생각이 고개를 든다. '아니야 아무도 본 사람이 없는데 평소 사고 싶었던 책을 사면 어떻까? 나쁜 일에 쓰는 게 아니니까 괜찮을거야.'이 때 우리 머리속에서는 두 종류의 신경 세포들이 거의 비슷한 숫자로 흥분을 하고 있다. 따라서 선뜻 결정을 하지 못하고 망설이게 되는 것이다. 물론 흥분이라고 해서 진짜로 신경 세포들이 얼굴을 붉히고 흥분하는 것은 아니다. 실제로는 아주 약한 전기적 자극을 받는다고
한다. 이럴 때 만화에서는 선과 악을 상징하는 두 사람이 나타나 싸움을 벌이는 데 그런 그림이 전혀 틀리지는 않는 셈이다. 잠시 갈등을 하다가 주인에게 돈을 돌려주는 쪽으로 결정을 하면 반대쪽 생각을 품고 있던 신경 세포들은 금새 억제가 된다. 이처럼 우리 몸에 퍼져 있는 신경 세포들은 외부의 자극을 받으면 흥분하게 된다. 캄캄한 밤중에
시골길을 걷다가 도깨비불을 발견하면 순간적으로 머리털이 곤두서고 온몸에 식은땀이 흐른다. 그럴 때면 온몸에 퍼져나가는 흥분이 느껴지는 것처럼 생생하다. 눈을 통해 발견한 도깨비불에 대한 공포가 신경 세포들을 흥분시키고 그 흥분이 순식간에 온몸으로 퍼져 나가면서 머리털이 솟고 땀이 나게 하는 것이다. 그러나 마음속으로 '겁낼 것 없어, 이건 그냥 도깨비불일 뿐이야'하고 마음을 진정시키면 흥분은 가라앉고 땀도 나지 않는다. 흥분한 신경 세포의 숫자가 많으면 다른 신경 세포들도 따라서 흥분을 하게된다. 하지만 최종적인 결정은 얼마나
많은 숫자의 신경 세포가 흥분을 하느냐에 따라 이루어진다. 우리는 잘 느끼지 못하지만 우리의 뇌는 거의 매
순간마다 다수결의 원리를 따라 행동을 결정한다.
물론 신경 세포의 경우에는 앞에서 예로 든 가족들의 외식 나들이처럼 간단하지는 않다. 뉴런들은 앞에서 이야기했듯이 시냅스 결합이라는 결합을 하고 있다. 그런데 신경 세포와 신경 세포의 거리는 모두 똑같지 않고 저마다 조금씩 다르다. 이렇게 다른 거리가 결합의 강도를 나타낸다. 따라서 같은 자극을 받아도 사람마다 다른 결정을 내리는 것이다. 사람마다 개성이 있고 취미가 다른 것도 부분적으로 그 때문이다. 또한 사람의 뇌는 과거의 경험에 따라 시냅스 결합이 달라진다. 사나운 개에게 물려 고생을 해 본 사람은 조그만 치와와를 보고도
겁을 낸다. 그 사람의 두뇌 신경 세포는 다른 사람에 비해 개에 대해 아주 민감한 시냅스 결합을 하고 있는 셈이다.
신경 세포들이 시냅스 결합을 하고 있을 것이라는 추측을 처음 한 사람은 앞에서 이야기한 왈데이어 하르츠였다. 그 후 이탈리아의 생물 조직학자 까밀로 골기는 20세기 초 실제로 하르츠의 학설을 증명했다. 그는 은화합물을 이용한 염색 방법으로 신경 세포들이 맞닿아 있지 않고 미세한 간격을 두고 결합한다는 사실을 밝혀냈다. 시냅스라는 말은 라틴어로 '결합'을 의미한다고 한다. 골기와 그의 연구를 더 발전시킨 스페인의 과학자 카잘은 시냅스의 발견으로 1906년 노벨상을 받았다. 그런데 시냅스 결합과 다수결의 원리 정도로는 사람의 두뇌가
어떻게 고도의 지능을 발휘하는지 제대로 설명할 수 없다.
그래서 많은 학자들은 뇌 연구가 아직 걸음마 단계에 불과하다고 이야기한다. 과학자들은 1백억 개 이상의 신경 세포들이 1조 개 이상의 복잡한 결합을 하면서 종합적인 판단이나 추리를 할 수 있을 것이라고 추측한다. 이처럼 복잡한 신경 세포들의 결합을 '회로망'이라고 부른다. 수많은 뉴런들이 마치 그물처럼 얽히고 설키면서 순식간에 여러 가지 기능을 한다는 뜻이다.
신경 세포들이 연결되어 회로망을 만드는 방식에는 두 가지가 있다고 한다. 하나는 피라미드처럼 말단 신경 세포에서 전달된 정보가 점점 위로 올라가 맨 위쪽의 신경 세포에서 최종적인 결정이 내려지는 방식이다. 마치 군대에서 졸병이 분대장에게 보고를 하면 소대장, 중대장을 거쳐 사단장에까지 보고가 올라가 마지막으로 사단장이 작전 명령을 내리는 것과 흡사하다. 다른 한 가지 방식은 신경 세포에서 나온 정보가 다른 신경 세포에 전달되어 계속 돌아간다. 학급에서 분단 토론을 할 때의 모습과 비슷하다. 가령 '봄 소풍을 어디로 갈 것인가'라는
의제를 놓고 학급 친구들기리 둘러앉아 의견을 발표한다. 따라서 특별한 사람이 결정을 내리는 것이 아니라 토론을 하다가 충분한 의견이 모아지면 결론이 난다. 현재까지 알려진 사실로는 신경 세포들이 판단을 하고 결정을 내리는 과정은 앞에서 이야기한 두 가지 방식 중 하나라고 한다.
뉴로 컴퓨터는 뇌의 병렬 처리 방식과 함께 신경 세포들이 결합하는 방식을 본따 사람처럼 종합적인 판단을 할 수 있도록 만들려는 것이다.
앞에서 이야기했듯이 컴퓨터 연구의 초기에는 사람의 뇌를 본딴 컴퓨터를 연구하는 학자들이 많았다. 1950년대 로젠블럿이 만든 퍼셉트론이 가장 대표적인 장치였다. 하지만 그 후 인공 지능 연구는 마빈 민스키 교수가 주장한 '위에서 밑으로'의 방식이 주류를 이루게 되었다.
하지만 마빈 민스키를 비롯한 초기 인공 지능 연구자들의 장담과는 달리 인공 지능 연구는 벽에 부딪히게 되었고 극히 부분적으로만 실용화에 성공했다. 그러자 일부 학자들은 컴퓨터의 구조를 근본적으로 바구어 다시 동물의 뇌를 모방한 컴퓨터를 만들려는 연구를 시작하게 되었다. 뉴로 컴퓨터에 대한 연구가 다시 활발하게 이루어진 것은 1980년대 이후였다.
80년대 이후 컴퓨터 분야에서는 그동안 수십 년 동안 사용되었던 순차식 정보 처리 방법 대신 병렬 처리 방식에 대한 관심이 높아지게 되었다. 따라서 미국의 스탠퍼드 대학, 존스 홉킨스 대학 등에서는 신경 세포인 뉴런과 신경 세포의 망을 인공적으로 만들기 위한 방법을 고안하기 시작했다. 이처럼 인공적으로 만든 신경 세포를 '인공 뉴런'이라고 부른다. 따라서 뉴로 컴퓨터는 사람의 신경 세포와 똑같은 역할을 하는 인공 뉴런이 여러 가지 방식으로 결합하면서 뇌의 신경망과 비슷한 기능을 하는 것이다. 물론 인공 뉴런과 인공 신경망은 사람의
신경망에 비교하면 유치하기 짝이 없는 수준이다. 하지만 과학자들은 인공 뉴런을 여러 분야에 이용하려고 시도하고 있다.
(그림 p201)
인공 뉴런을 사용하는 컴퓨터의 가장 큰 매력은 프로그램이 필요없다는 점이다. 지금까지는 컴퓨터에게 간단한 일을 시키기 위해서도 처음부터 끝까지 일일이 프로그램을 만들어 주어야 했다. 그런데 컴퓨터는 0과1의 2진수밖에는 이해할 수 없기 때문에 프로그램을 만들려면 복잡한 컴퓨터 언어를 배워야 한다. 따라서 몇 년 동안이나 프로그래밍을 공부한 전문가가 아니고서는 컴퓨터에게 일을 시킬 수 없었다. 하지만 뉴로 컴퓨터는 사람의 두뇌와 마찬가지 원리로 작동하기 때문에 거추장스러운 소프트웨어를 만들어 줄 필요가
없다. 아직까지는 초보적인 수준이지만 스스로 학습을 할 수 있는 것이다.
미국의 존스 홉킨스 대학에서는 이 원리를 이용해서 영어 단어를 발음하는 컴퓨터 시스템을 만들었다. '네트토크
(NETtalk)'라 불리는 이 발음 시스템은 인공 뉴런을 이용한 컴퓨터가 스스로 학습을 통해 올바른 발음법을 매워서 터득할 수 있는지 실험하기 위한 것이었다. 지금까지는 컴퓨터에게 영어 발음을 시키려면 단어의 철자 하나하나가 어떤 발음을 내는지 하나하나 프로그램으로 만들어 입력시켜 주어야 했다. 그런데 알파벳 철자들은 그 위치에 따라 발음나는 소리가 다른 경우가 많아 프로그램이 아주 복잡했다. 수많은 예외를 일일이 프로그램에 포함시켜야 하기 때문이다.
그런데 놀랍게도 '네트토크'는 1024개의 단어로 된 영어 문장을 50회 반복 학습한 다음 95%의 정확도로 발음했다. 물론 이 과정에서 아무런 프로그램도 필요하지 않았다. 영어를 배워본 사람이라면 영어 발음이 얼마나 까다로운지 잘 알 것이다. 영어를 사용하지 않는 동양 사람들은 10년 동안 영어를 공부해도 제대로 된 발음을 하기 어려운 법이다. 그런데 겨우 50번의 학습으로 거의 완벽한 발음을 했다니 놀라운 일이다. 이 장치는 겨우 3백 개 정도의 회로와 음성 합성기로 만들어졌다. 그런데도 웬만한 영어책은 막히지 않고 줄줄 읽어낼 수 있다고
한다.
이처럼 간단한 학습을 통해 실제 생활에 활용할 수 있는 분야는 상당히 많다. 특히 사람의 얼굴이나 글씨를 알아보는 기능에서 뉴로 컴퓨터는 아주 뛰어난 기능을 발휘한다. 일반 컴퓨터로 사람의 얼굴을 알아보게 하려면 수백 장의 얼굴 사진을 입력시켜도 부족하다. 같은 사람이라도 표정이나 머리 모습이이 달라지면 알아보지 못하기 때문이다. 하지만 뉴로 컴퓨터는 한 장의 사진 만으로도 그 사진과 가장 비슷한 얼굴을 구분해 낼 수 있다. 또한 편지나 메모처럼 종이에 손으로 쓴 글씨도 구분해낼 수 있다. 영상이나 모습을 판단하고 구분할 수 있는
능력은 로봇 연구에서도 필수적이다. 로봇의 눈인 카메라를 통해 들어오는 영상 정보를 분석해 혼자 힘으로 길을 찾아가거나 필요한 작업을 할 수 있기 때문이다.
일본의 전기 회사 마쓰시다는 뉴로 컴퓨터를 활용한 에어컨을 만들어 사람들에게 가장 쾌적한 온도를 스스로 알아서 조절하게 만들기도 했다.
최근에는 사람과 비슷한 원리로 동작하는 뉴로 컴퓨터를 이용해 주식 시세를 예측하는 일처럼 전문적인 기능에 응용하려는 연구도 이루어지고 있다. 앞에서 이야기했던 인공 지능의 전문가 시스템에 뉴로 컴퓨터를 활용해 인간을 돕는 '조수' 차원이 아니라 스스로 판단할 수 있는 '컴퓨터 전문가'를 만들려는 노력이다. 물론 이런 컴퓨터가 등장하려면 훨씬 많은 숫자의 인공 뉴런과 인공 신경망을 가진 뉴로 컴퓨터가 개발되어야 할 것이다.
그러면 뉴로 컴퓨터는 지금까지 개발되어 온 인공 지능과는 어떻게 다를까? 뉴로 컴퓨터를 인공 지능과 구분해서 이야기하는 이유를 제대로 설명하려면 다시 한 번 사람의 뇌가 움직이는 원리를 살펴보아야 한다.
(그림 p205)
가령 여러분이 어려운 수학 문제를 풀고 있을 때와 재미있는 소설책을 읽고 있을 때 여러분의 뇌는 어떻게 움직일까? 사실 우리는 계산을 하든 음악을 감상하든 겉으로는 별다른 차이를 느끼지 못한다. 하지만 우리의 두뇌는 두 가지 일을 하면서 전혀 다른 방식으로 움직인다. 우선 수학 문제를 풀 때에는 복잡한 생각을 할 필요가 없다. 문제를 읽고 필요한 공식을 생각해 낸 다음 필요한 숫자를 대입해서 답을 내면 되기 때문이다. 물론 이 때 문제를 풀지 못하면 성적표에 나올 수학 점수가 생각나고 화난 수학 선생님의 무서운 얼굴과 회초리가 아른거려
골치가 아플 수도 있지만 이런 생각들은 문제 풀이 자체와는 관계가 없다. 반면 그림을 그릴때는 전혀 다르다. 미술 시간에 책상 위에 놓인 사과 하나를 그려도 같은 반 학생들 중에서 똑같은 그림은 단 한 장도 나오지 않는다. 운동을 좋아하는 사람은 축구공을 생각하면서 공 비슷하게 생긴 사과를 그릴 수 있고 배가 고픈 사람은 다먹고 씨와 꼭지만 남은 사고를 그릴 수도 있다.
이처럼 수학 문제를 풀 때의 우리 두뇌는 컴퓨터와 비슷한 활동을 한다. 인공 지능은 이렇듯 두뇌의 노리적인 활동을 본따 종합적이고 직관적인 두뇌 활동을 흉내내서 일반적인 소프트웨어로는 할 수 없는 여러가지 역할을 할 수 있도록 만든 것이다.
앞으로 뉴로 컴퓨터 기술이 실용화된다면 지금가지 부분적으로 이용되던 전문가 시스템이나 인공 지능 응용 분야가 상당한 발전을 이룰 수 있을 것이다.