“이제는 기계가 뇌를 흉내 내는 세상”
인공지능을 오래 다루다 보면 자주 듣게 되는 말이 있다.
“이거 사람처럼 생각하네?”
근데 정말 그럴까?
우리가 지금까지 써온 대부분의 인공지능은 사실 ‘수학 계산기’에 더 가깝다.
하지만 최근에 주목받는 기술, Neuromorphic 인공지능은는 다르다.
이건 ‘기계가 뇌처럼 작동하는 방법’을 본격적으로 시도하는 거다.
나는 작년에 인공지능 하드웨어 관련 웨비나에서 이 기술을 처음 접했는데,
“이건 완전히 새로운 패러다임이다”라는 말이 나올 정도로 강한 인상을 받았다.
그날 이후 자료를 찾아보고 직접 체험 가능한 데모도 돌려봤다.
그 경험을 바탕으로 오늘 이 글을 쓴다.
Neuromorphic 인공지능이란 정확히 뭔가요?
단어 자체는 좀 어려워 보여도, 간단히 말하면
인간의 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공지능 시스템이다.
기존 인공지능은 대부분 GPU나 TPU에서 동작하면서 수학 연산을 반복해.
반면 Neuromorphic 인공지능은 신경세포(Neuron), 시냅스(Synapse), 스파이크(Spike) 같은
뇌 신경망의 메커니즘을 전자적으로 재현한다.
이런 방식으로 동작하는 하드웨어나 알고리즘 전체를 Neuromorphic라고 부른다.
진짜 뇌처럼 작동한다고? 어떻게?
사람 뇌는 전기신호를 아주 짧은 시간 동안, ‘스파이크’ 형태로 주고받는다.
이런 걸 Spiking Neural Network(SNN)라고 부르는데,
기존 딥러닝처럼 연속적인 수치 계산이 아니라,
필요할 때만 신호를 보내는 ‘이벤트 기반 구조’이다.
이 방식이 왜 특별하냐면?
- 에너지 효율이 미쳤고
- 병렬 처리에 강하고
- 시간 정보(time-series)에 강하다
딱 봐도 ‘뇌랑 닮았다’는 말이 나올 수밖에.
진짜 하드웨어가 따로 있다: Neuromorphic Chip
Neuromorphic 인공지능을 돌리려면 그에 맞는 하드웨어도 필요하다.
대표적인 게 바로 Intel의 Loihi, IBM의 TrueNorth 같은 칩이다.
이 칩들은 전통적인 GPU 구조와 달라서,
스파이크 신호 기반으로 동작하고,
메모리와 계산 유닛이 뇌처럼 연결돼 있다.
내가 직접 써보진 못했지만, 관련된 시뮬레이터를 돌려봤는데
메모리 사용량이 기존 CNN보다 1/10 수준으로 줄더라.
‘와, 진짜 이거 제대로 상용화되면 판도 바뀌겠다’ 싶었지.
논문 출처: Davies, M. et al. (2018). Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning. IEEE Micro.
기존 딥러닝과 뭐가 그렇게 다른데?
| 연산 방식 | 연속적(float 기반) | 이벤트 기반(스파이크) |
| 전력 소모 | 크다 | 매우 적다 |
| 구조 | GPU/TPU | Neuromorphic Chip |
| 학습 방식 | 주로 배치 학습 | 온라인 학습(On-chip Learning) 가능 |
| 장점 | 고정밀 작업에 강함 | 실시간, 저전력, 연속 학습에 강함 |
차이점이 명확하지?
실제로 어디에 쓰일 수 있을까?
- 웨어러블 디바이스
- 전력 소모가 낮으니 배터리 오래가고, 실시간 반응 가능
- 자율주행 센서 처리
- 주변 상황의 변화에 따라 빠르고 효율적으로 반응 가능
- 스마트폰 음성 인식
- 에너지 효율이 높아 마이크 항상 켜놔도 부담 적음
- 로봇의 실시간 판단
- 사람처럼 환경에 반응하면서 움직임 제어 가능
실제 체험 후기: SNN 기반 데모를 돌려보니…
나는 작년에 PyTorch 기반으로 공개된 SNN 예제를 로컬에서 돌려봤다.
딱 하나 느낀 점: 속도는 빠른데, 학습 정확도는 아직 아쉽다.
특히 MNIST 숫자 분류 같은 간단한 작업에서는 잘 돌아갔지만,
텍스트나 이미지 분류처럼 복잡한 데이터는 아직 정확도가 낮았다.
하지만 학습 데이터가 점점 쌓이고, 알고리즘이 개선되면
이 기술이 일반적인 딥러닝을 대체하진 않아도, 보완재로는 확실하다고 느꼈다.
왜 아직 많이 안 쓰일까?
- 개발 환경이 제한적
- GPU처럼 보편화된 생태계가 부족
- 전용 툴킷이나 하드웨어 접근성이 낮음
- 정확도 문제
- SNN은 시간에 강하지만, 복잡한 분류엔 아직 성능이 부족
- 학습 방법이 까다로움
- 기존 Backpropagation 방식이 적용 안 됨
- 새로운 학습 기법(Surrogate Gradient 등)이 필요함
앞으로는 어떻게 될까?
Neuromorphic 인공지능은 지금은 마이너하지만,
엣지 디바이스 시대에는 강력한 무기가 될 가능성이 크다.
인공지능을 서버에서만 돌리던 시대는 끝나가고 있다.
앞으로는 디바이스 자체가 사고하고, 반응하고, 학습해야 하는 시대니까.
그럴 땐 GPU보다 작고 똑똑한 뇌가 필요하다.
그 뇌를 만드는 기술이 바로 Neuromorphic 인공지능이다.
결론: 뇌를 닮은 인공지능은 결국 인간을 위한 인공지능이다.
내가 처음 이 기술을 봤을 땐,
“이거 뇌를 복사해 놓은 거 아냐?” 싶을 정도로 신기했다.
하지만 직접 다뤄보고, 데이터를 넣고, 결과를 보니
‘완벽하진 않지만, 확실히 방향은 맞다’는 느낌이 들었다.
우리는 이제 CPU 시대도, GPU 시대도 넘어
‘브레인 칩 시대’로 진입 중이다.
Neuromorphic 인공지능은 그 흐름의 핵심이 될 가능성이 크다.
지금은 작고 낯설지만, 몇 년 후엔
이 기술이 인공지능의 ‘뇌’를 책임질지도 모른다.
FAQ
1. Neuromorphic 인공지능은 지금 바로 쓸 수 있나요?
상용 제품은 제한적이지만, 일부 시뮬레이터나 연구용 툴킷으로 실험은 가능합니다.
2. 기존 인공지능과 병행해서 사용할 수 있나요?
물론입니다. 서버에서는 기존 딥러닝, 엣지에서는 Neuromorphic를 활용하는 하이브리드 구조가 유망합니다.
3. 꼭 전용 칩이 있어야 하나요?
아니요. 초기에는 GPU나 CPU에서도 SNN 구조를 시뮬레이션으로 돌릴 수 있습니다.
4. Neuromorphic가 정확도는 낮은가요?
아직은 복잡한 작업에서 정확도는 떨어지지만, 개선 속도가 빠릅니다.
5. 직접 써보려면 어떻게 시작하나요?
Brian2, NEST, Norse(PyTorch 기반) 같은 오픈소스 툴킷으로 시작해볼 수 있습니다.
오늘도 포스팅 읽어주셔서 정말 감사합니다!
다음엔 더 흥미로운 주제로 돌아올게요^^!