회선신경망과 재귀신경망을 합쳐 다양한 인공진능 실현이 가능한 시도를 시작했고 다층신경망에서 뉴런 사이의 연결 크기인 결합강도에 의해 정밀도나 속도가 결정된다.
특히 회선신경망(CNN)이 가장 널리 쓰이는데, 대부분의 요즘에 나오는 알파고라든가 또는 대부분의 그런 것들이 회선신경망을 이용해서 물체를 인식하거나 얼굴을 인식하는 것이 대부분입니다. 또한 재귀신경망(RNN)이 요즘에는 다시 또 부각되고 있는데, 이것들은 음성인식이라든가 동작인식, 번역 같은 데에 많이 사용되고 있지만 아직은 널리 사용되고 있지는 않습니다. 이 둘을, 회선신경망과 재귀신경망을 같이 합친다면 다양한 인공지능이 실현이 가능하기 때문에 이런 것들에 대한 시도들이 요즘에 시작되고 있습니다. 또한 다층신경망에서 뉴런과 뉴런 사이의 연결의 크기를 ‘결합강도’라고 하는데, 그 결합강도를 얼마나 정밀하게 저희가 설정을 하는가에 의해서 정밀도라든가, 전체 인공지능의 정밀도라든가 속도가 결정이 됩니다. 그래서 그런 것들도 가변 할 수 있으면 아주 좋습니다. 기존의 방법들은 CNN과 RNN을 그냥 동일한 칩에 각각 따로따로 놓고 그것들을 붙여서 집적을 했습니다. 이렇게 되면 여러 가지... 아까 말씀드린 여러 가지 것들이 가능해지는데, 하지만 코어들이 분리돼 있습니다. 따로따로 만들었습니다. 한꺼번에 만들어서, 하나로 만들어서 따로 쓰는 게 아니라 따로 만들어서 그 안에 내장한 것이고요. 그리고 또한 정밀도도 4bit면 4bit, 또는 16bit면 16bit로 고정이 되어 있었습니다. 그래서 최적의 조건에 맞춰서 동작을 시킬 수 없다는 게 큰 단점이었습니다.