오늘 소개할 것은 인공 시냅스입니다.
모두가 이러한 장치가 어떻게 인공지능을 변화시킬지, 기계가 뇌처럼 학습하게 만들 수 있을지 이야기하지만, 저는 계속 궁금해집니다.
어떻게 사람들은 전기를 보내는 것만으로 재료를 기억하고, 잊고, 적응하게 만들 수 있을까요?
이론적으로는 간단해 보이지만 실제로는 너무 복잡하게 느껴집니다.
산화물 스위칭과 소성 제어, 즉 '학습'한다고 여겨지는 회로에 대해 읽었지만 읽을수록 완벽한 방정식이 아니라 균형에 관한 것이라는 것을 깨닫게 됩니다.
기계는 인간이 겪는 동일한 균형, 즉 유용할 만큼 기억하고, 다음 단계로 넘어갈 만큼 잊어버리는 것을 찾으려고 노력하고 있습니다.
인공 시냅스가 바로 그 물리적 버전입니다.
산화물 전환
산화물 스위칭은 인공 시냅스가 작동하는 방식의 기초입니다.
하프늄 산화물이나 티타늄 산화물과 같은 금속 산화물을 사용하여 전압이 가해지면 전기 저항이 변할 수 있습니다.
작은 전류를 가하면 산소 이온이 물질 내부로 이동하여 작은 전도성 경로를 만들거나 끊습니다.
저항은 뇌의 시냅스가 사용에 따라 강화되거나 약화되는 것처럼 전압의 방향과 강도에 따라 달라집니다.
이 소식을 처음 들었을 때 산화물 조각이 얼마나 많은 전류를 받았는지 '기억'할 수 있다는 것이 비현실적으로 들렸습니다.
하지만 바로 그런 일이 일어납니다.
이러한 변화는 전원이 꺼진 후에도 계속 유지됩니다.
무생물은 이유를 이해할 필요 없이 조용히 사건을 기억할 수 있다는 점이 저를 가장 매료시키는 부분이라고 생각합니다.
가소성 제어
가소성 제어는 인공 시냅스가 입력에 얼마나 강하게 반응하는지 미세 조정하는 과정입니다.
생물학에서 시냅스 가소성은 인간이 함께 발화하고 연결되는 뉴런을 학습할 수 있게 해줍니다.
하드웨어에서 엔지니어는 장치의 저항을 얼마나 빨리 또는 얼마나 변화시키는지 조정하여 이 규칙을 모방하려고 합니다.
변화가 너무 갑작스러우면 시스템이 불안정해지고, 너무 약하면 학습할 수 없습니다.
그래서 연구자들은 레이어를 추가하거나 전압을 조정하거나 더 부드럽게 반응하는 새로운 재료를 설계하기도 합니다.
인공 학습을 제어하는 것이 자신의 습관을 통제하려는 것과 얼마나 비슷하게 느껴지는지 이상하게 느껴집니다.
너무 빨리 변화하지 않으면 지치게 될 것입니다.
가소성을 생각할 때 저는 가소성을 단순히 기기의 속성이 아니라 부서지지 않고 부드럽게 적응하는 방법을 배우는 사람들을 위한 조용한 비유라고 생각합니다.
학습 회로
학습 회로는 모든 것이 하나로 모이는 곳으로, 네트워크에 연결된 인공 시냅스를 통해 실제로 패턴에 적응할 수 있는 무언가를 형성합니다.
이러한 회로는 뇌 신호처럼 작용하는 전기 펄스를 사용합니다.
시간이 지남에 따라 특정 연결이 강화되거나 약화되면서 시스템은 스스로 패턴을 인식하기 시작합니다.
일부 사람들은 이를 "하드웨어 학습"이라고 부르지만, "하드웨어 느낌"이라고 더 많이 느껴집니다.
회로는 단순히 숫자를 저장하는 것이 아니라 경향을 형성합니다.
회로는 다음에 무엇이 일어날지 예측하는 법을 배웁니다.
그래서 저는 궁금해집니다: 회로가 학습할 수 있다면 그것이 실수를 할 수 있다는 뜻일까요?
어떤 면에서는 잊어버릴 수 있을까요?
엔지니어들은 여전히 이를 파악하고 있습니다.
현재 과제는 무엇이 중요한지 기억하고 무엇이 중요하지 않은지 잊어버리는 안정적이지만 유연한 학습 회로를 만드는 것입니다.
결론적으로 산화물 스위칭, 가소성 제어, 학습 회로는 단순히 생각하는 기계를 만드는 것만이 아닙니다.
이들은 변화의 과정 자체를 이해하려고 노력하는 것입니다 — 어떻게 적응하고, 어떻게 기억하고, 어떻게 무너지지 않고 앞으로 나아갈 수 있는지 말이죠.
인공 시냅스는 지능이 완벽에 관한 것이 아니라 끊임없는 조정에 관한 것임을 상기시켜줍니다.
아마도 그것이 기술과 인간이 가장 깊이 공유하는 혼란, 노력, 기억과 삶 사이의 균형을 찾기 위한 조용한 탐구일지도 모릅니다.