인공지능은 인간의 뇌를 모방해 에너지 소모를 줄인다

인공 지능(AI)은 복잡한 계산을 수행하고 모든 인간보다 더 빠르게 데이터를 분석할 수 있지만, 그렇게 하려면 엄청난 양의 에너지가 필요합니다. 인간의 뇌도 놀라울 정도로 강력한 컴퓨터이지만, 에너지를 거의 소모하지 않습니다.

기술 회사들이 점점 더 확장됨에 따라 텍사스 A&M 대학 엔지니어를 포함한 연구자들이 개발한 AI의 "사고"에 대한 새로운 접근 방식은 인간의 뇌를 모방하고 있으며 AI 산업에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다.

텍사스 A&M 공과대학의 전기 및 컴퓨터 공학 조교수인 수인 이 박사는 인간의 뇌와 더 비슷하게 작동하는 "슈퍼 튜링 AI"를 개발한 연구팀에 속해 있습니다. 이 새로운 AI는 현재 시스템처럼 분리한 다음 방대한 양의 데이터를 마이그레이션하는 대신 특정 프로세스를 통합합니다.

AI의 에너지 위기

OpenAI와 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 포함한 오늘날의 AI 시스템은 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요하며, 엄청난 양의 전기를 소비하는 광대한 데이터 센터에 보관됩니다.

"이러한 데이터 센터는 기가와트 단위로 전력을 소비하는 반면, 우리의 뇌는 20와트를 소비합니다." 수인이 설명했습니다.

"그것은 20와트에 비해 10억 와트입니다. 이 에너지를 소비하는 데이터 센터는 현재의 컴퓨팅 방법으로는 지속 가능하지 않습니다. 따라서 AI의 능력이 놀랍기는 하지만, 그것을 유지하는 데 필요한 하드웨어와 전력 생산은 여전히 ​​필요합니다."

상당한 에너지 수요는 운영 비용을 증가시킬 뿐만 아니라 대규모 데이터 센터와 관련된 탄소 발자국을 감안할 때 환경 문제도 제기합니다. AI가 더욱 통합됨에 따라 지속 가능성을 해결하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

뇌를 모방하다

이와 그의 팀은 이 문제를 해결하는 열쇠가 자연, 구체적으로는 인간의 뇌의 신경 과정에 있다고 믿습니다.

뇌에서 학습과 기억의 기능은 분리되지 않고 통합되어 있습니다. 학습과 기억은 "시냅스"라고 불리는 뉴런 간의 연결에 의존하며, 여기서 신호가 전달됩니다. 학습은 "시냅스 가소성"이라는 과정을 통해 시냅스 연결을 강화하거나 약화시켜 새로운 회로를 형성하고 기존 회로를 변경하여 정보를 저장하고 검색합니다.

대조적으로, 현재의 컴퓨팅 시스템에서는 훈련(AI가 가르쳐지는 방식)과 메모리(데이터 저장)가 컴퓨터 하드웨어 내의 두 개의 별도 장소에서 이루어집니다. 슈퍼 튜링 AI는 이러한 효율성 격차를 메우기 때문에 혁신적입니다. 따라서 컴퓨터는 하드웨어의 한 부분에서 다른 부분으로 엄청난 양의 데이터를 마이그레이션할 필요가 없습니다.

"전통적인 AI 모델은 역전파에 크게 의존합니다. 역전파는 훈련 중에 신경망을 조정하는 데 사용되는 방법입니다."라고 Yi는 말했습니다. "역전파는 효과적이지만 생물학적으로 타당하지 않으며 계산 집약적입니다.

"그 논문에서 우리가 한 일은 널리 퍼진 머신 러닝 알고리즘에 존재하는 생물학적 비가능성을 문제 해결한 것입니다."라고 그는 말했습니다. "저희 팀은 Hebbian 학습과 스파이크 타이밍 의존성 가소성과 같은 메커니즘을 탐구합니다. 이 과정은 뉴런이 실제 뇌가 학습하는 방식을 모방하는 방식으로 연결을 강화하는 데 도움이 됩니다."

헤비안 학습 원리는 종종 "함께 발화하는 세포는 함께 연결된다"로 요약됩니다. 이 접근 방식은 뇌의 뉴런이 활동 패턴에 따라 연결을 강화하는 방식과 더 밀접하게 일치합니다. 이러한 생물학적으로 영감을 받은 메커니즘을 통합함으로써 팀은 성능을 저하시키지 않으면서도 계산 능력이 덜 필요한 AI 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.

한 실험에서, 이러한 구성 요소를 사용하는 회로는 드론이 사전 훈련 없이도 복잡한 환경을 탐색하고 비행 중에 학습하고 적응하는 데 도움이 되었습니다. 이 접근 방식은 기존 AI보다 더 빠르고 효율적이며 에너지를 덜 사용했습니다.

이것이 AI의 미래에 중요한 이유

이 연구는 AI 산업에 게임 체인저가 될 수 있습니다. 기업들은 더 크고 강력한 AI 모델을 구축하기 위해 경쟁하고 있지만, 확장 능력은 하드웨어와 에너지 제약으로 인해 제한됩니다. 어떤 경우에는 새로운 AI 애플리케이션을 구축하려면 완전히 새로운 데이터 센터를 구축해야 하며, 환경 및 경제적 비용이 더욱 증가합니다.

이는 하드웨어 혁신이 AI 시스템 자체의 발전만큼이나 중요하다고 강조합니다. 그는 "많은 사람들이 AI는 소프트웨어에 불과하다고 말하지만 컴퓨팅 하드웨어 없이는 AI가 존재할 수 없습니다."라고 말했습니다.

미래를 바라보며: 지속 가능한 AI 개발

슈퍼튜링 AI는 지속 가능한 AI 개발을 향한 중요한 단계를 나타냅니다. 인간 두뇌의 효율성을 반영하도록 AI 아키텍처를 재구성함으로써 이 산업은 경제적, 환경적 과제를 모두 해결할 수 있습니다.

이와 그의 팀은 그들의 연구가 더욱 스마트하고 효율적인 새로운 세대의 AI로 이어지기를 바라고 있습니다.

"ChatGPT와 같은 현대 AI는 굉장하지만 너무 비쌉니다. 우리는 지속 가능한 AI를 만들 것입니다." 이는 "슈퍼 튜링 AI는 AI가 구축되고 사용되는 방식을 재편하여, AI가 계속 발전함에 따라 사람과 지구 모두에게 이로운 방식으로 발전할 수 있도록 할 수 있습니다."라고 말했습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/03/250326123554.htm