최근 중국 및 영국 과학자들이 전기 대신 빛을 사용해 계산을 수행하는 인공지능(AI) 훈련 칩을 개발하는 데 성공했다. 광자 컴퓨팅 분야에서의 새로운 연구가 인간 수준의 인공일반지능(AGI) 개발에 큰 영향을 미칠 것으로 보인다.
지난 9일(현지시간) 블록체인 매체 코인텔레그래프에 따르면 중국의 한 연구팀은 전기 대신 빛을 활용해 연산을 해내는 AI 훈련 칩을 개발했다. 동시에 영국 옥스퍼드 대학 연구팀은 고출력 레이저가 아닌 일반 빛을 이용한 광자 기반 컴퓨팅 기술을 구현할 수 있음을 입증했다.
AGI는 평균적인 인간이 할 수 있는 모든 일을 할 수 있을 만큼 똑똑한 기계를 의미하는 순전히 이론적인 개념이다.
과학자들은 AGI를 개발하는 다양한 경로를 모색하고 있으며, 그중 가장 인기 있는 방법 중 하나가 사전 훈련된 생성형 트랜스포머(GPT)다. 그러나 일부 연구자들은 GPT가 AGI로 가는 막다른 길이라 주장하며 인간의 두뇌를 모방하려면 기존 컴퓨터보다 더욱 강력한 기술이 필요하다고 지적했다.
그중에서도 광자 컴퓨팅은 기존의 전기 신호를 사용하는 컴퓨팅을 대체할 가능성이 높다. 빛을 사용하여 계산을 수행하는 기술은 1960년대부터 존재해 왔다. 광학 컴퓨팅이라고도 불리는 이 분야의 물리학자들은 빛을 생성하는 것이 전기를 생성하는 것보다 훨씬 적은 에너지를 소모하기 때문에 언젠가는 전기 신호 기반 컴퓨팅이 대체될 것이라 주장했다.
인간의 사고에 근접하기 위해 AI 개발자들은 GPT-4o와 같은 모델을 지속 확장하고 있다. 이들은 언젠가 이 같은 모델들이 우리 뇌에서 발생하는 1000억 개의 뉴런과 1000조 개의 시냅스 간의 무수한 연결을 모방할 수 있을 만큼 충분히 커지기를 희망하고 있다.
하지만 연구에 따르면 우리의 뇌는 양자 컴퓨터처럼 작동할 가능성이 있다고 한다. 만약 이것이 사실이라면, 이론적으로 이진(Binary) AI 모델은 인간의 뇌 복잡성에 근접하기 위해 인간 뇌보다 훨씬 더 많은 인공 뉴런과 시냅스를 포함해야 한다.
이에 따라 연구자들은 이진 컴퓨팅을 최대한 활용하거나 양자 기반 하드웨어 및 훈련 솔루션을 새로 시작해 이를 실현할 수 있다고 설명했다.
이진 분류(Binary Classification)는 입력값에 따라 모델이 분류한 카테고리가 두 가지인 분류 알고리즘으로, 주로 어떤 대상에 대한 규칙이 참(True)인지 거짓(False)인지를 분류하는데 쓰인다. 가령 암 종양을 분류하는 모델은 어떤 종양을 입력으로 받았을 때 이 종양이 악성인지(True) 양성인지(False) 여부를 분류한다.
만약 광자 AI 칩이 기존 기술 대비 에너지 효율적인 대안임이 입증된다면, 효율성만으로 현재의 GPT가 실현 가능한 수준을 넘어서는 다른 차원의 GPT 모델을 구현할 수 있을 전망이다.
또한 미래에 잠재적인 양자 AI 솔루션과의 인터페이스에서 빛이 전기보다 빠르게 이동한다는 사실은 향후 AI 발전에 중요한 역할을 할 수 있다고 매체는 설명했다.
▷ 원문보기 : https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=529100
