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신경과학-뇌와 인공지

-간호학과 988566 정윤경-

1. 정보처리방식에서의 직렬과 병렬, 컴퓨터와 뇌

정보 처리를 실행하는 고도의 장치로서, 현재 컴퓨터와 뇌 2개가 존재한다. 그러나, 이 두 가지는 정보처리방식이 전혀 다르다. 컴퓨터는 주어진 프로그램에 따라서 한번에 하나의 명령을 정보를 변환하고, 또 이 정보에 기초하여 다음에 무엇을 할 것인지를 결정한다. 한번에 하나의 명령어가 처리되기 때문에 이를 직렬의 정보처리라고 부른다. 모든 정보는 0, 1의 숫자에 의해 기호로 표현되고 프로그램에 의해 처리, 변환되는 것이기 때문에 컴퓨터에 의한 정보 처리의 기본은 기호조작이다.

 뇌에서는 다수의 뉴런이 복잡하게 연결된 네트워크를 이루고 있다. 입력정보가 들어오면 그것을 수용한 뉴런이 흥분하여, 이 흥분이 다른 뉴런에 전달된다. 뉴런간의 결합에는 흥분성과 억제성의 두 종류가 있다. 이러한 상호작용이 뇌 전체에 퍼져, 동시에 병렬적으로 흥분상태의 다이나믹스가 진행된다. 이것이 뇌의 정보처리 과정이다.

2. 직렬 정보처리의 원리-현재의 컴퓨터

먼저, 직렬정보처리의 원리를 생각해보자. 수학자 튜링은 인간이 의식적으로 하는 정보처리인 사고과정을 연구하여, 그 원리를 규명하려 하였다. 그는 순서에 의해 계산이나 논리조작을 행하는 알고리즘에 착안하여 이를 실행하는 장치로써 튜링머신이라는 가공의 기계를 고안하였다. 그 결과 만능 튜링머신이라는 것이 있고, 어떤 알고리즘도 이 기계를 사용하여 실행할 수 있음을 보였다. 현재의 용어로 표현하면 프로그램과 데이터를 기계에 주면 어떤 알고리즘도 실행가능하다는 것이다. 이처럼 튜링머신에 의한 직렬방식 기계 계산의 만능성을 보여줌과 동시에, 튜링은 그 한계도 명확히 했다. 즉, 함수 중에는 튜링머신으로 계산 불가능한 함수, 알고리즘으로는 풀 수 없는 문제가 있음을 보였다. 튜링머신인 컴퓨터는 1940년대 전자기술을 사용하여 기술적으로 실현되었다. 그러나 정보원리는 그 이전에 명확히 정립되어 있었다. 직렬 정보처리의 기초이론위에 알고리즘 이론, 언어이론, 데이터베이스의 이론등을 포함하는 컴퓨터과학이 탄생하였고, 그 위에 추가된 것이 인공지능이다.















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3. 병렬 정보처리의 기본원리-뇌

이에 반해, 병렬처리의 기본원리는 무엇인가? 많은 요소의 상호작용 다이나믹스에 의한 계산, 이것은 직렬의 알고리즘과는 다른 관점에서의 문제설정이다. 이런 다이나믹스에 의해, 어떤 계산은 용이하고, 또 어떤 계산은 불가능하다는 것을 제시하는 원리가 필요하다. 물론, 상호작용의 다이나믹스는 요소(뉴런)간의 결합치에 의존한다. 그러나 모든 결합치를 외부로부터 정밀히 설정하는 것이 어렵다면, 결합치는 학습과 자기조직에 의해 자동적으로 조정되어야 한다. 이러한 조정이 어디까지 가능하고, 어떤 만능성과 한계를 갖는가? 이것이 병렬정보처리 원리에 관계된 문제이다. 이런 원리를 규명하기 위해 신경회로망이라는 수리모델이 만들어졌다. 이것은 확실히 뇌에 비하면 너무 단순하고 일면적이다. 그러나 원리를 탐구하는 입장에서는 단순한 경우가 유리할 수도 있다. 이것으로 심오한 수리적인 해석이 가능하여 병렬 정보처리의 가능성과 한계성을 명확히 할 수 있을 것이다. 그러나 너무나 단순화 시키면 중요한 것을 간과해버릴 수도 있기 때문에 다소 복잡하고 특별한 모델을 만들어 이 동작을 시뮬레이션으로 조사하는 작업도 중요할 것이다.

4. 결론- 전망

사람은 지적기능을 실현하는데 있어서 동물의 병렬 사고만으로는 한계에 부딪혔다. 이것을 타파할 수 있었던 이유는 언어라는 기호를 써서 사고를 기호화 하였기 때문이다. 이것으로 순차적 기호처리가 가능해지고 논리가 싹트고 지적기능을 획득하였다. 의식이 생긴 것도 이러한 순차과정을 살펴 볼 필요성에 의한 것인 듯 하다. 사람은 뇌라는 병렬 하드웨어 위에 갖은 노력 끝에 기호처리 과정을 올려 놓았다. 우리는 이것을 현재 컴퓨터의 알고리즘으로 실현할 수 있으며, 구태여 신경회로망으로 실현할 필요는 없다. 현재의 컴퓨터는 직관적 사고나 학습의 능력은 가질 수 없다. 미래의 지적 기능 실현은 사람이 하듯이 순차형과 병렬형의 두 가지 기술의 협조위에 구축될 것이며, 여기에 인공지능의 장래 방향이 있다고 생각된다.





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