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「アルファGOがイ・セドル九段に勝ったが、それだけを持って人工知能（AI）が人間の知能を超越したと言うのは難しい。私たちの究極の目標は、人間の知能を完全に模写したコンピュータを作ることだ」。
去る23日、ソウル市城北区の韓国科学技術研究院（KIST）で会った次世代半導体研究所の研究者は、「人間の脳神経に似たチップ」を見せながら「コンピュータの助けがなくても、自己学習が可能な独自のAI半導体」だと紹介した。 2016年に始まった6カ年（年20億ウォン）の研究課題の第1段階の性能だが、KISTは2021年までにコンピュータの助けなしで自己学習が可能なニューラルネットワーク模写半導体チップを開発する計画だ。
研究陣によると、従来のアルファGOのようにコンピュータの演算に依存しているディープラーニング方式のAIは、電力効率の面で大きな問題を抱えている。
KISTのパク・チョンギル次世代半導体研究所上級研究員は、「アルファGOのニューラルネットワークは、ひたすら囲碁というゲームだけを学習したのにもかかわらず、演算を実行するために時間当たりのコンピュータ電力は170キロワットも費やした」とし、「これに反して、人間の脳は囲碁だけでなく他の活動も同時多発的に行うが、一時間にわずか20ワットのエネルギーを消費するだけだ」と語った。実際にアルファGOは、インターネットに接続された世界各国のコンピュータ資源を動員した。イ・セドル9段と対局した当時、1202個の中央処理装置（CPU）、176個のグラフィックス演算ユニット（GPU）を稼働した。人間の脳が使用するよりも8500倍も多い、膨大な量のエネルギーが投入された。
チャン・ヂュニョン次世代半導体研究所長は、「従来のディープラーニング方式で自律走行車を運行すると、自動車に搭載するCPUとGPUの数が膨大で、実際の車を駆動するために使われる電力よりも、自律走行のための消費電力がはるかに多い」とし、「自律走行電気自動車が200キロメートル移動するならば、20分ごとに充電しなければならないほどだ」と指摘した。
このようにソフトウェアに依存したディープランニング・ニューラルネットワークの代替として出現したのが、まさに外部コンピュータの助けなしに自分で人間のように思考するAIチップだ。ハードウェア中心のアプローチで、小さなチップの中に人間の脳神経細胞であるニューロンとニューロン間の情報伝達の原理をそのまま実装したことが特徴だ。
KISTが新たに開発した脳神経模写チップは16平方ミリメートルの面積に、ニューロンを模倣した1024個の電子回路と19万9680個のシナプス（神経接続部位）が集積されている。データを事前に入力しなくてもリアルタイムで自己学習が可能であり、データを順次注入することができるので学習は高速で費用も少ない。
現在、この分野のグローバルリーダーは米国「インテル」だ。インテルは昨年9月に「ロイヒ（Loihi）」という実験用の脳神経模写チップを発表した。
人間の脳のように思考するAIチップ…KISTが開発
外部コンピュータの助けがなくても自己学習が可能
KISTの研究グループが開発した人間の脳神経に似た人工知能の半導体チップ「Neo2C」。 写真提供＝ KIST
「アルファGOがイ・セドル九段に勝ったが、それだけを持って人工知能（AI）が人間の知能を超越したと言うのは難しい。私たちの究極の目標は、人間の知能を完全に模写したコンピュータを作ることだ」。
去る23日、ソウル市城北区の韓国科学技術研究院（KIST）で会った次世代半導体研究所の研究者は、「人間の脳神経に似たチップ」を見せながら「コンピュータの助けがなくても、自己学習が可能な独自のAI半導体」だと紹介した。 2016年に始まった6カ年（年20億ウォン）の研究課題の第1段階の性能だが、KISTは2021年までにコンピュータの助けなしで自己学習が可能なニューラルネットワーク模写半導体チップを開発する計画だ。
研究陣によると、従来のアルファGOのようにコンピュータの演算に依存しているディープラーニング方式のAIは、電力効率の面で大きな問題を抱えている。
KISTのパク・チョンギル次世代半導体研究所上級研究員は、「アルファGOのニューラルネットワークは、ひたすら囲碁というゲームだけを学習したのにもかかわらず、演算を実行するために時間当たりのコンピュータ電力は170キロワットも費やした」とし、「これに反して、人間の脳は囲碁だけでなく他の活動も同時多発的に行うが、一時間にわずか20ワットのエネルギーを消費するだけだ」と語った。実際にアルファGOは、インターネットに接続された世界各国のコンピュータ資源を動員した。イ・セドル9段と対局した当時、1202個の中央処理装置（CPU）、176個のグラフィックス演算ユニット（GPU）を稼働した。人間の脳が使用するよりも8500倍も多い、膨大な量のエネルギーが投入された。
チャン・ヂュニョン次世代半導体研究所長は、「従来のディープラーニング方式で自律走行車を運行すると、自動車に搭載するCPUとGPUの数が膨大で、実際の車を駆動するために使われる電力よりも、自律走行のための消費電力がはるかに多い」とし、「自律走行電気自動車が200キロメートル移動するならば、20分ごとに充電しなければならないほどだ」と指摘した。
このようにソフトウェアに依存したディープランニング・ニューラルネットワークの代替として出現したのが、まさに外部コンピュータの助けなしに自分で人間のように思考するAIチップだ。ハードウェア中心のアプローチで、小さなチップの中に人間の脳神経細胞であるニューロンとニューロン間の情報伝達の原理をそのまま実装したことが特徴だ。
KISTが新たに開発した脳神経模写チップは16平方ミリメートルの面積に、ニューロンを模倣した1024個の電子回路と19万9680個のシナプス（神経接続部位）が集積されている。データを事前に入力しなくてもリアルタイムで自己学習が可能であり、データを順次注入することができるので学習は高速で費用も少ない。
現在、この分野のグローバルリーダーは米国「インテル」だ。インテルは昨年9月に「ロイヒ（Loihi）」という実験用の脳神経模写チップを発表した。
- 毎日経済＿キム・ユンヂン記者 | (C) mk.co.kr
- 入力 2018-11-25 19:42:45
