10. 특이점이 온다 2017-03-24T06:34:25+00:00

10. 특이점이 온다

우리 눈 앞에서 펼쳐지는 인공지능 혁명

인간의 뇌를 시뮬레이션 하고 또 강한 인공지능을 만들어내는 기술은 오늘날 어느 정도 발전했으며, 그 결실은 언제쯤 우리 곁에 다가올까? 수확가속법칙을 적용해 기술발전속도를 예측해보면 생각보다 그리 먼 미래의 일이 아니다.

Key Point

  • 어떤 기술이 정보기술 형태로 전환되는 순간, 가격/시간/자원 대비 성능/용량은 기하급수적인 궤도를 따라 발전한다. 이것이 바로 수확가속법칙이다.
  • 많은 사람들이 기하급수적인 흐름을 낯설어 하는 것은 우리 인간의 뇌는 선형적으로 사고에만 익숙하기 때문이다.
  • 뇌과학의 중요한 수단이 되는 뇌스캐닝 기술의 해상도 역시 기하급수적인 궤도를 따라 발전하고 있다. 이러한 기술을 바탕으로 뇌에 대한 이해는 더욱 높아질 것이며 인공지능의 발전속도도 더 빨라질 것이다.

주석

1. 인간크기의 게놈을 축적하는 데 드는 비용

“DNA Sequencing Costs,” National Human Genome Research Institute, NIH.

2. 매년 전 세계에 축적되는 유전자 테이터의 양

“Genetic Sequence Data Bank, Distribution Release Notes,” December 15, 2009, National Center for Biotechnology Information, National Library of Medicine.

3. 전세계 인터넷에 사용되는 국가간 대역폭

TeleGeography © PriMetrica, Inc., 2012.

4. 게놈프로젝트의 유전자 데이터 양과 염기쌍 구축비용

“DNA Sequencing— The History of DNA Sequencing,” January 2, 2012.

6. 컴퓨팅 기기의 1000달러(고정가치) 당 초당 계산능력

  • 년도 | 1,000달러당 초당 계산 | 기계 | 자연대수(calcs/sec/$k)
  • 1900 | 5.82E-06 | Analytical Engine | -12.05404
  • 1908 | 1.30E-04 | Hollerith Tabulator | -8.948746
  • 1911 | 5.79E-05 | Monroe Calculator | -9.757311
  • 1919 | 1.06E-03 | IBM Tabulator | -6.84572
  • 1928 | 6.99E-04 | National Ellis 3000 | -7.265431
  • 1939 | 8.55E-03 | Zuse 2 | -4.762175
  • 1940 | 1.43E-02 | Bell Calculator Model 1 | -4.246797
  • 1943 | 5.31E+00 | Colossus | 1.6692151
  • 1946 | 7.98E-01 | ENIAC | -0.225521
  • 1948 | 3.70E-01 | IBM SSEC | -0.994793
  • 1949 | 1.84E+00 | BINAC | 0.6081338
  • 1951 | 1.43E+00 | Univac 1 | 0.0430595
  • 1953 | 6.10E+00 | Univac 1103 | 1.8089443
  • 1953 | 1.19E+01 | IBM 701 | 2.4748563
  • 1954 | 3.67E-01 | EDVAC | -1.002666
  • 1955 | 1.65E+01 | Whirlwind | 2.8003255
  • 1955 | 3.44E+00 | IBM 704 | 1.2348899
  • 1958 | 3.26E-01 | Datamatic 1000 | -1.121779
  • 1958 | 9.14E-01 | Univac Ⅱ | -0.089487
  • 1960 | 1.51E+00 | IBM 1620 | 0.4147552
  • 1960 | 1.52E+02 | DEC PDP-1 | 5.0205856
  • 1961 | 2.83E+02 | DEC PDP-4 | 5.6436786
  • 1962 | 2.94E+02 | Univac Ⅲ | 3.3820146
  • 1964 | 1.59E+02 | CDC 6600 | 5.0663853
  • 1965 | 4.83E+02 | IBM 1130 | 6.1791882
  • 1966 | 4.97E+01 | IBM 360 Model 75 | 3.9064073
  • 1968 | 2.14E+02 | DEC PDP-10 | 5.3641051
  • 1973 | 7.29E+02 | Intellec-8 | 6.5911249
  • 1973 | 3.40E+03 | Data General Nova | 8.1318248
  • 1975 | 1.06E+04 | Altair 8800 | 9.2667207
  • 1976 | 7.77E+02 | DEC PDP-Ⅱ Model 780 | 7.0157124
  • 1977 | 3.72E+03 | Cray 1 | 8.2214789
  • 1977 | 2.69E+04 | Apple Ⅱ | 10.198766
  • 1979 | 1.11E+03 | DEC VAX 11 Model 780 | 7.0157124
  • 1980 | 5.62E+03 | Sun-1 | 8.6342649
  • 1982 | 1.27E+05 | IBM PC | 11.748788
  • 1982 | 1.27E+05 | Compaq Portable | 11.748788
  • 1983 | 8.63E+04 | IBM AT-80286 | 11.365353
  • 1984 | 8.50E+04 | Apple Macintosh | 11.350759
  • 1986 | 5.38E+05 | Compaq Deskpro 386 | 13.195986
  • 1987 | 2.33E+05 | Apple Mac Ⅱ | 12.357076
  • 1993 | 3.55E+06 | Pentium PC | 15.082176
  • 1996 | 4.81E+07 | Pentium PC | 17.688377
  • 1998 | 1.33E+08 | Pentium Ⅱ PC | 18.708113
  • 1999 | 7.03E+08 | Pentium Ⅲ PC | 20.370867
  • 2000 | 1.09E+08 | IBM ASCI White | 18.506858
  • 2000 | 3.40E+08 | Power Macintosh G4/500 | 19.644456
  • 2003 | 2.07E+09 | Power Macintosh G5 2.0 | 21.450814
  • 2004 | 3.49E+09 | Dell Dimension 8400 | 21.973168
  • 2005 | 6.36E+09 | Power Mac G5 Quad | 22.573294
  • 2008 | 3.50E+10 | Dell XPS 630 | 24.278614
  • 2008 | 2.07E+10 | Mac Pro | 23.7534
  • 2009 | 1.63E+10 | Intel Core i7 Desktop | 23.514431
  • 2010 | 5.32E+10 | Intel Core i7 Desktop | 24.697324

7. 쿠퍼의 법칙

“Cooper’s Law,” ArrayComm.

8. 인터넷에서 초당 전송되는 비트 수는 15개월마다 두 배로 뛴다.

“The Zettabyte Era,” Cisco.

9. 다양한 슈퍼컴퓨터의 초당 부동소수점 연산능력

Top 500 Supercomputer Sites

10. 다양한 인텔 프로세서 칩 하나에 들어가는 트랜지스터 수

“Microprocessor Quick Reference Guide,” Intel Research.

11. 페이스북 일일 사용자

Facebook, “Stats”

12. 트랜지스터 하나의 평균가격

Dataquest/Intel and Pathfinder Research

  • 년도 | $ | Log ($)
  • 1968 | 1.00000000 | 0
  • 1969 | 0.85000000 | −0.16252
  • 1970 | 0.60000000 | −0.51083
  • 1971 | 0.30000000 | −1.20397
  • 1972 | 0.15000000 | −1.89712
  • 1973 | 0.10000000 | −2.30259
  • 1974 | 0.07000000 | −2.65926
  • 1975 | 0.02800000 | −3.57555
  • 1976 | 0.01500000 | −4.19971
  • 1977 | 0.00800000 | −4.82831
  • 1978 | 0.00500000 | −5.29832
  • 1979 | 0.00200000 | −6.21461
  • 1980 | 0.00130000 | −6.64539
  • 1981 | 0.00082000 | −7.10621
  • 1982 | 0.00040000 | −7.82405
  • 1983 | 0.00032000 | −8.04719
  • 1984 | 0.00032000 | −8.04719
  • 1985 | 0.00015000 | −8.80488
  • 1986 | 0.00009000 | −9.31570
  • 1987 | 0.00008100 | −9.42106
  • 1988 | 0.00006000 | −9.72117
  • 1989 | 0.00003500 | −10.2602
  • 1990 | 0.00002000 | −10.8198
  • 1991 | 0.00001700 | −10.9823
  • 1992 | 0.00001000 | −11.5129
  • 1993 | 0.00000900 | −11.6183
  • 1994 | 0.00000800 | −11.7361
  • 1995 | 0.00000700 | −11.8696
  • 1996 | 0.00000500 | −12.2061
  • 1997 | 0.00000300 | −12.7169
  • 1998 | 0.00000140 | −13.4790
  • 1999 | 0.00000095 | −13.8668
  • 2000 | 0.00000080 | −14.0387
  • 2001 | 0.00000035 | −14.8653
  • 2002 | 0.00000026 | −15.1626
  • 2003 | 0.00000017 | −15.5875
  • 2004 | 0.00000012 | −15.9358
  • 2005 | 0.000000081 | −16.3288
  • 2006 | 0.000000063 | −16.5801
  • 2007 | 0.000000024 | −17.5452
  • 2008 | 0.000000016 | −17.9507

13. RAM 칩이 1달러당 처리할 수 있는 비트

컴퓨터가격을 일정한 가치와 비교하기 위해 연방준비위원회의 CPI데이터를 바탕으로 달러가치를 2000년도 가치로 환산했다. https://minneapolisfed.org/ 우측하단의 “What is a dollar worth?” 예컨대, 1960년의 100만 달러는 2000년의 580만 달러와 같고, 2004년의 100만 달러는 2000년의 91만 달러와 같다.

14. D-RAM 칩이 1달러당 처리할 수 있는 비트

15. RAM 칩에 장착된 총 비트 수

Steve Cullen, In-Stat, September 2008, www.instat.com

  • 년도 | Mbits | Bits
  • 1971 | 921.6 | 9.216E+08
  • 1972 | 3788.8 | 3.789E+09
  • 1973 | 8294.4 | 8.294E+09
  • 1974 | 19865.6 | 1.987E+10
  • 1975 | 42700.8 | 4.270E+10
  • 1976 | 130662.4 | 1.307E+11
  • 1977 | 276070.4 | 2.761E+11
  • 1978 | 663859.2 | 6.639E+11
  • 1979 | 1438720.0 | 1.439E+12
  • 1980 | 3172761.6 | 3.173E+12
  • 1981 | 4512665.6 | 4.513E+12
  • 1982 | 11520409.6 | 1.152E+13
  • 1983 | 29648486.4 | 2.965E+13
  • 1984 | 68418764.8 | 6.842E+13
  • 1985 | 87518412.8 | 8.752E+13
  • 1986 | 192407142.4 | 1.924E+14
  • 1987 | 255608422.4 | 2.556E+14
  • 1988 | 429404979.2 | 4.294E+14
  • 1989 | 631957094.4 | 6.320E+14
  • 1990 | 950593126.4 | 9.506E+14
  • 1991 | 1546590618 | 1.547E+15
  • 1992 | 2845638656 | 2.846E+15
  • 1993 | 4177959322 | 4.178E+15
  • 1994 | 7510805709 | 7.511E+15
  • 1995 | 13010599936 | 1.301E+16
  • 1996 | 23359078007 | 2.336E+16
  • 1997 | 45653879161 | 4.565E+16
  • 1998 | 85176878105 | 8.518E+16
  • 1999 | 1.47327E+11 | 1.473E+17
  • 2000 | 2.63636E+11 | 2.636E+17
  • 2001 | 4.19672E+11 | 4.197E+17
  • 2002 | 5.90009E+11 | 5.900E+17
  • 2003 | 8.23015E+11 | 8.230E+17
  • 2004 | 1.32133E+12 | 1.321E+18
  • 2005 | 1.9946E+12 | 1.995E+18
  • 2006 | 2.94507E+12 | 2.945E+18
  • 2007 | 5.62814E+12 | 5.628E+18

16. 자기 데이터 저장장치의 1달러당 저장용량

Byte magazine advertisements, 1977― 1998; PC Computing magazine advertisements, 3/ 1999; Understanding Computers: Memory and Storage (New York: Time Life, 1990); http://www.cedmagic.com/history/ibm-305-ramac.html ; John C. McCallum, “Disk Drive Prices (1955― 2012)” ; IBM, “Frequently Asked Questions” ; IBM, “IBM 355 Disk Storage Unit” ; IBM, “IBM 3380 Direct Access Storage Device”

17. 뇌영상 기법의 벤다이어그램

http://www.KurzweilAI.net

18. 레이 커즈와일의 기술발전예측 정확도

How my predictions are faring — an update by Ray Kurzweil

19. 뇌스캐닝 도구

Amiram Grinvald and Rina Hildesheim “VSDI: A New Era in Functional Imaging of Cortical Dynamics,” Nature Reviews Neuroscience 5 (November 2004): 874― 85.

이 그래프는 뇌스캐닝에 사용되는 주요한 도구들을 망라한 것이다. 음영처리된 영역은 각각의 도구들의 성능을 의미한다.

공간해상도란 기술적으로 측정할 수 있는 공간 영역을 말한다. 시간해상도는 스캔시간 또는 지속기간을 의미한다. 뇌스캐닝 기술은 대개 이 두 척도 사이에 반비례하는 경향이 발생한다. 예컨대 뇌파(뉴런에서 나오는 전자신호)를 측정하는 EEG(뇌전도)는 매우 빠른 뇌파(짧은 시간 동안만 발생하는 신호)를 감지할 수 있지만 뇌의 표면에서 가까운 곳에서 발생하는 신호만 잡아낸다.

반면 fMRI (기능성 자기공명영상)은 뉴런으로 들어가는 피의 흐름(뉴런의 활동성을 알려주는 지표)을 측정하기 위한 특수한 MRI로 10마이크론까지 파고 들어가 뇌의 깊은 곳까지 (척수까지) 감지할 수 있다(마이크론은 100만분의 1미터). 하지만 fMRI는 EEG에 비해 매우 느리게 작동한다.

이들은 수술이나 약물을 사용하지 않고 측정하기 때문에 비침투성 기술이라고 한다. 또 다른 비침투성 기술로는 MEG(자기뇌파검사)가 있다. MEG는 뉴런에 의해 생성되는 자기장을 감지하며 1차 청각 영역, 체지각 영역, 운동 영역의 활동을 정확하게 찾아낸다. EEG와 MEG는 1밀리세컨드까지 내려가는 시간해상도로 변화를 측정할 수 있다. 이런 시간해상도는 fMRI보다 뛰어나지만, 공간해상도는 fMRI에 비해 크게 떨어진다.

광학영상은 공간해상도와 시간해상도 전체를 포괄하지만 침투성 기술이다. 광학영상은 다양한 기법을 활용할 수 있다.

VSDI(전압민감염료)는 주로 동물에게 적용하는 기법으로 노출된 신피질을 투명한 물질로 봉인하고 여기에 VSDI를 주입한다. VSDI가 적절하게 착색이 되었을 때 빛을 비추면서 고속카메라로 이미지를 연속촬영한다. 뇌의 활동을 가장 민감하게 측정할 수 있지만 신피질 표면에서 가까운 부분만 측정할 수 있다는 한계가 있다.

광학영상에 적용할 수 있는 또 다른 기법으로는 칼슘이온이나 소듐이온을 이용하는 이온영상과 형광영상시스템(공초점영상confocal imaging과 다중포톤영상multiphoton imaging)이 있다.

또 다른 실험기법으로는 3차원 영상을 만들어내는 핵의학 영상기법인 PET(양전자방출단층촬영)과 뇌에 2DG(2-deoxyglucose: 2-탈산포도당)를 이용한 사후조직학, 뉴런을 손상시키고 그 효과를 관찰하는 뇌병소기법, 생물학적 세포막을 통과하는 이온흐름을 측정하는 패치크램프, 전자광선으로 매우 미세한 크기의 조직이나 세포를 검사하는 전자현미경 기법 등이 있다. 이 기술들도 광학영상과 함께 사용할 수 있다.

20. 이탈리아~ 중국 1만 3,000킬로미터 자율주행테스트

“Without Driver or Map, Vans Go from Italy to China,” Sydney Morning Herald, October 29, 2010.

21. MRI의 공간해상도의 발전

22. 파괴성 뇌스캐닝 기법의 공간해상도의 발전

침투성 이미징기술의 공간해상도, 1983-2011:

23. 동물에 사용하는 비파괴성 뇌스캐닝의 공간해상도의 발전

동물을 대상으로 하는 비파괴성 이미징기술의 공간해상도, 1985-2012: