학습해서 판별하는 기능에 중점을 둔 AI인 인공지능에게 고차원의 기능을 구현하려면 뉴런의 기능을 생물학적으로 가깝게 모사해야 한다.
그럼 여기서 뭘 더 하냐, 사실은 빠진 게 있는데 뭐냐면 지금까지 나온 모든 거의 뉴로모픽 칩은 이 기능만 갖고, 전기적이거나 광학적이거나 이 기능만 갖고 했거든요. 그런데 이것 말고 뉴런이 주는 기능이 굉장히 다양한 기능들이 많이 있습니다. 사람들이 많이 까먹고 안 하는 것 중에 하나가, 특히 중요한 그걸 얘기한다 그러면 동기화 문제예요. 뉴런들이 전부 다 같이 움직이는 그런 것이 필요할 때나 또는 단기적인 기억이 아니라 long-term memory 같은 것들이 필요한데 지금까지 알려진 모든 인공지능은 그냥 학습해서 판별하는 기능에 중점을 둔 AI라고 생각하시면 됩니다. 그래서 그런 더 고차원의 기능을 구현하려면 뉴런의 기능들을 갖다가 생물학적으로 가깝게 모사하는 게 필요하죠. 그래서 저희가 들여다본 쪽은 그런 쪽이고요. 그래서 간단히 말씀드리면, 원래 뉴런이 있으면 거기 세포막에 나트륨이 지나다니는 길과 칼륨이 지나다니는 길이 있고, 그래서 이 안에 나트륨이 얼마나 들어오고 칼륨이 얼마나 들어왔냐에 따라서 그 비율에 따라서 이게 뉴런이 여러 가지 다른 기능을 주거든요. 지금까지 인공지능에서 쓰는 건 그 중에서 한 기능만 쓰는 거고. 그래서 여기 나트륨 채널과 칼륨 채널을 갖다가 광학적인 공진기 2개로 그다음에 여기, 이게 재미있는 게 뉴런을 보면 나트륨과 칼륨 채널이 이쪽 측과 이쪽 측이 그냥 선형이 아니라 이런 비선형성을 가지게 돼 있어요. 그것을 모사하기 위해서 저희가 비선형성을 가지는 공진기를 가정을 했고요. 그래서 해 보니까 뉴런에서 나타나는 모든 기능들을 다 재생을 할 수 있었습니다.