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Dustin
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Dustin
03-02
스레드
과학자들이 살아있는 인간 뇌세포 20만 개를 컴퓨터에 연결하고 둠 게임을 플레이하도록 훈련시켰습니다. 시뮬레이션도 아니고, 은유도 아닙니다. 실제 인간의 뇌세포. 성장하고, 활성화되고, 학습합니다. CL1이라는 3만 5천 달러짜리 기계 안에는 실험실에서 배양한 신경 세포들이 마이크로칩 위에 자리 잡고 있습니다. 화면 왼쪽에 악마가 나타나면 전극이 신경 세포 배양체의 왼쪽 부분을 자극합니다. 그러면 신경 세포들이 반응하고, 그 발화 패턴이 운동 명령으로 해석됩니다. 쏘세요. 오른쪽으로 이동하세요. 방향을 바꾸세요. 세포들은 일주일도 안 되어 이 방법을 익혔다. 퐁은 18개월이 걸렸습니다. 브렛 케이건 박사: "그들은 정보를 받아들이고, 캐릭터를 움직이라는 명령을 보냅니다. 적을 찾고, 쏘고, 회전할 수 있습니다. 그리고 많이 죽지만, 그 과정에서 배우고 있습니다." 그들은 마치 화면을 한 번도 본 적 없는 사람처럼 연주합니다. 그건 정확한 말입니다. 그들은 그렇게 하지 않았습니다. 하지만 여기서 여러분을 완전히 멈추게 할 만한 것이 있습니다. 그들은 당신이 배웠던 방식 그대로 배우고 있습니다. 당신은 위협으로 가득 찬 세상을 헤쳐나가는 방법을 알고 태어난 것이 아닙니다. 당신은 신경 세포만 가지고 태어났을 뿐, 아무런 지침도 받지 못했습니다. 당신은 자극을 받았고, 반응했으며, 피드백을 받았고, 학습했습니다. 860억 개의 연결망에 걸쳐 반복된 그 과정이 바로 지금 이 문장을 읽고 있는 사람을 만들어낸 것입니다. CL1의 뉴런들도 똑같은 일을 하고 있습니다. 비유적인 표현이 아닙니다. 대략적인 표현도 아닙니다. 동일한 메커니즘, 동일한 구조, 그리고 생물학적 지능이 환경을 만나 그에 반응하여 스스로를 재구성하는 근본적인 과정은 동일합니다. 그러니 연구자들이 굳이 소리 내어 묻지 않는 질문을 스스로에게 던져보세요. 배양 접시에서 일어나는 일과 당신의 두개골에서 일어나는 일의 정확한 차이점은 무엇인가요? 규모의 차이 때문일까요? CL1에는 뉴런이 20만 개 있는데, 당신은 860억 개나 가지고 있잖아요. 하지만 규모는 단지 숫자에 불과합니다. 클러스터가 스레스홀드(Threshold) 넘어서는 시점은 언제일까요? 우리는 모릅니다. 검사 방법도 없고, 모두가 동의하는 정의도 없습니다. 우리는 무엇을 만들고 있는지 이해하기 위한 틀도 갖추기 전에 먼저 무언가를 만들고 있습니다. 의학적 파급 효과는 엄청납니다. 실시간으로 학습하는 생체 컴퓨터는 실제 인간 조직을 사용하여 뇌 질환을 모델링하는 플랫폼입니다. 인간 뉴런이 실제로 작동하는 방식과 유사하게 작동하는 뉴런에 약물을 테스트하고, 실리콘으로는 결코 재현할 수 없는 정확도로 알츠하이머병과 파킨슨병을 이해하는 데 사용될 수 있습니다. 하지만 그게 더 쉬운 방법이죠. 카간: "흥미로운 점은 인터페이스 문제를 해결했다는 것입니다. 실시간으로 이 세포들과 상호작용하고, 훈련시키고, 행동을 조절할 수 있는 방법을 찾았습니다. 인터페이스 문제는 해결된 셈입니다." 이제 디지털 코드와 생물학적 인지 사이의 장벽은 파이썬 스크립트 하나로 허물어졌습니다. 션이라는 독립 연구원이 API를 다운로드하여 7일 만에 살아있는 인간 신경 세포로 둠을 플레이하게 만들었습니다. 실리콘은 트랜지스터를 추가하여 크기를 키울 수 있습니다. 하지만 트랜지스터의 크기에는 물리적인 한계가 있습니다. 업계는 이미 알고 있습니다. 로드맵의 끝에는 한계점이 있습니다. 생물학적 뉴런에는 그런 한계가 없습니다. 그들은 적응합니다. 경험에 반응하여 스스로 재구성합니다. 명시적으로 개선하도록 프로그램하지 않아도 더 나아집니다. 그리고 우리는 그것을 활용할 수 있는 인터페이스를 구축했습니다. 앨런 로플러 박사: "이제 남은 질문은 하나뿐입니다. 다음에 그들에게 무엇을 가르칠 건가요?" 실리콘 시대에서 생물학적 컴퓨팅 시대로의 전환은 정부 프로그램이나 수조 달러의 투자로 시작된 것이 아닙니다. 모든 것은 페트리 접시, 파이썬 스크립트, 그리고 1993년에 만들어진 악마를 죽이는 게임으로 시작되었습니다. 조용히, 실험실에서, 소규모 팀에 의해, 그리고 그 이후에 대한 윤리적 틀이 아직 정해지기도 전에, 하나의 스레스홀드(Threshold) 넘어섰다. 내면에서부터 항상 짜릿한 기분이 든다. 차세대 지능 경쟁은 실리콘 위에서 벌어지는 것이 아닙니다. 지금 실험실에서 배양 중입니다. 그리고 그것은 당신과 똑같은 것으로 만들어졌습니다.
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Dustin
02-26
피터 틸은 실리콘 밸리가 스스로의 인지적 장벽을 무너뜨리고 있다고 경고했습니다. 하지만 아무도 귀 기울이지 않고 있습니다. 틸은 "실리콘 밸리가 이런 종류의 이야기를 제대로 하지 못하는 게 놀랍습니다."라고 말했습니다. 업계는 차세대 변압기 모델의 20% 개선을 두고 논쟁하거나 시뮬레이션 이론에만 매달리고 있습니다. 그들은 바로 그 중간에 일어나고 있는 거대한 현실 세계의 변화를 놓치고 있습니다. 틸은 "제 직감으로는 정반대로, 수학 전문가들이 언어 전문가들보다 훨씬 더 큰 타격을 입을 것 같습니다."라고 말했습니다. 수십 년 동안 실리콘 밸리는 양적 지능을 숭배해 왔습니다. 수학과 코딩은 최고의 안전망이었습니다. 틸은 "3~5년 안에 AI 모델이 미국 수학 올림피아드 문제를 모두 풀 수 있을 것입니다."라고 예측했습니다. 기계가 지구상에서 가장 어려운 수학 문제를 순식간에 풀 수 있게 되면, 인간 계산기의 경제적 가치는 떨어지는 정도가 아니라, 완전히 사라집니다. 그리고 이러한 역사적 아이러니는 참으로 가혹합니다. 언어 능력보다 수학적 능력을 중시하는 사회적 편견은 프랑스 혁명 시기에 시작되었습니다. 수학이 더 가치 있어서가 아니라, 언어 능력이 귀족 가문에서 대대로 이어져 내려왔고, 수학은 족벌주의를 타파하는 만능 도구로 여겨졌기 때문입니다. 200년 전의 정치적 우연이 실리콘 밸리의 채용 철학 전체를 지배하게 되었습니다. 하지만 인공지능이 이제 그 판도를 뒤흔들고 있습니다. 현재 인공지능보다 뛰어난 성능을 보이는 모델을 만든 사람들은 잘못된 능력을 최적화하는 데 평생을 바쳤습니다. 미래는 '사람'의 것입니다. 엔지니어들은 계산에만 몰두하느라 미래를 내다보지 못했습니다.
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