한국 고급 과학 기술 연구소 (KAIST)는 2024 년 1 월 인간 뇌의 시냅스 기능을 복제하도록 설계된 구성 요소 인 자체 학습 memristor의 개발을 발표했다. Kaist 회장 Kwang Hyung Lee에 따르면, 새로운 장치는 자체 오류를 수정하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시켜 신경계 시스템의 이전 과제를 해결할 수 있습니다. 저널에 실린 연구 자연 전자 장치Memristor의 기능을 간략하게 설명합니다. 연구원들은 예를 들어 칩이 비디오 처리 중에 배경에서 움직이는 이미지를 배경에서 분리하는 법을 배울 수 있으며이 작업을 수행하는 능력을 점차적으로 향상시킬 수 있다고보고합니다. 이러한 발전으로 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 복잡한 AI 작업을 장치에서 로컬로 실행할 수있어 개인 정보 및 에너지 효율이 모두 증가합니다. Kaist 연구원 인 Hakcheon과 Seungjae Han은“이 시스템은 책상과 파일 캐비닛 사이를 오가는 대신 모든 것이 팔의 도달 범위 내에있는 스마트 작업 공간과 같습니다. “이것은 우리의 뇌가 정보를 처리하는 방식과 유사하며, 모든 것이 한 지점에서 한 번에 효율적으로 처리됩니다.” “메모리”및 “저항”에서 파생 된 용어 인 Memristor는 신경성 또는 뇌와 같은 컴퓨팅의 기본 요소로 간주됩니다. 이 개념은 1971 년 American Electrical Engineer와 컴퓨터 과학자 Leon Chua에 의해 처음 이론화되었습니다. 그는 네 번째 기본 전기 성분이 저항, 커패시터 및 인덕터와 함께 존재해야한다고 제안했다. Chua는 Memristor를 전원을 끄는 경우에도 정보를 저장할 수있는 비 휘발성 메모리 구성 요소로 구상했습니다. 이론은 수십 년 동안 존재했지만 연구원들은 2008 년까지 실험적으로 밈을 발견하지 못했습니다. Memristor의 데이터 저장 및 계산을 동시에 수행하는 능력은 AI 신경 네트워크에서 인공 시냅스를위한 효과적인 입장으로 인간의 뇌가 어떻게 기능하는지 모방합니다. 이 연구 분야의 주요 목표는 인간 뇌의 효율성과 힘으로 작동 할 수있는 컴퓨터를 구축하는 것입니다. 뇌는 단지 20 와트의 전력을 사용하여 초당 10 억 달러 (10^18) 수학 연산을 수행 할 수 있습니다. 이 수준의과 효율성에 도달하는 것은 실제 신경성 AI 뇌를 개발하기위한 주요 요구 사항입니다. 올해 관련 개발에서 Kaist는 최초의 AI 초전도 칩을 만들었습니다. 이 칩은 최소한의 전력 소비로 초고속 작동을 위해 설계되어 뇌의 효율성을 더 모방합니다. 이러한 기술 개선은 “뇌 칩”을 만드는 점진적인 단계로 간주됩니다. 이러한 기술은 인공 지능이 인간 지능을 능가하는 이론적 미래 지점 인 AI를 크게 발전시키고 잠재적으로 특이점을 향한 진전을 가속화 할 수 있습니다. 그러나이 기사는 “지능”이 복잡한 주제라고 지적합니다. 인간 뇌와 유사한 특정 계산 능력이 뇌의 다양한 기능을 복제 할 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 일부 과학자들은 그러한 기계가 “외계인의 마음”으로 진화 할 수 있다고 추측하며, 인간의 인식과 근본적으로 다른 방식으로 지능적인 신경 구조를 보유하고 있습니다. 현재의 경우, 인간 뇌는과 효율적인 컴퓨팅의 표준으로 남아 있습니다. AI는 Memristors와 같은 구성 요소로의 지속적인 발전을 통해 결국 그 위치에 도전 할 수 있습니다.
Source: Kaist는 AI Chips의 자체 학습 밈을 개발합니다
