그래서 이런 하드웨어 기반에 이런 function을 갖다가 소프트웨어적으로 올리는 거예요. 그래서 이런 식으로 하면 굉장히 발열도 심하고 속도도 늦고 그래서 이 다이오드나 트랜지스터를 아예 이런 어떤 뉴런 비슷한 기능을 주는 칩 자체를 설계해서 넣자, 라는 시도들이 인공지능 붐 일자마자 하드웨어 하는 사람들, 반도체 하는 사람들 포함해서 시작이 됐고요. 우리가 그걸 갖다가 주로 '뉴로모픽(Neuromorphic) 칩'이라고 부릅니다.
제목이 좀 거창한데, 뭐를 했나 좀 알려드리기 위해서, 그 전에 우리가 얘기하는 인공지능이나 딥러닝이 뭔가, 그리고 현재... 이것도 사실 굉장히 어드밴스드 된 이야기이긴 하지만 그 상황에서의 한계점이 뭔가를 약간 짚고 넘어가야 될 것 같아서요. 일단 '딥러닝'이라고 그러면 우리 브레인 같은 경우 보면 이게 약 1,000억 개 정도의 뉴런세포를 갖고 있고, 거기당 한 7,000개 정도 다른 뉴런과 연결된 시냅스로 형성이 된 굉장히 복잡한 네트워크입니다. 그래서 기존에 컴퓨팅 시스템하고 다른 점은 이게 메모리소자가 없고, 이것 네트워크 자체, 이 형상 자체가 메모리 기능을 하는 거예요. 그런데 이 뉴런이, 생물학적인 뉴런이 굉장히 독특한 기능을 갖고 있는데 우리가 일반적으로 딥러닝을 구현할 때는 뉴런 자체를 만들어서 쓰는 게 아니라 우리가 잘 알고 있는 트랜지스터, 트랜지스터 기반의 컴퓨터를 만들고 이 네트워크를 그 위에 소프트웨어적으로 프로그램을 짜서 올립니다. 그래서 일종의 가상 네트워크를 시뮬레이션을 구현하는 거죠. 그렇게 됐을 때 문제는 뭐가 되느냐 하면 이게 일반적인 컴퓨터에 쓰이는 다이오드나 트랜지스터의 response Curve라고 할 수 있는데, 그게 생물학적인 Voltage와 Current Curve와는 상당히 보시기에도 모양이 다르잖아요. 그래서 이런 하드웨어 기반에 이런 function을 갖다가 소프트웨어적으로 올리는 거예요. 그러니까 사실 부자연스럽죠. 그래서 이런 식으로 하면 굉장히 발열도 심하고 속도도 늦고 그래서 이 다이오드나 트랜지스터를 아예 이런 어떤 뉴런 비슷한 기능을 주는 칩 자체를 설계해서 넣자, 라는 시도들이 인공지능 붐 일자마자 하드웨어 하는 사람들, 반도체 하는 사람들 포함해서 시작이 됐고요. 우리가 그걸 갖다가 주로 '뉴로모픽(Neuromorphic) 칩'이라고 부릅니다. 그러니까 트랜지스터 기반의 컴퓨터나 CPU보다는 이런 기능을 주는 칩으로 소자를 구성하자는 이야기죠.