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