광자 컴퓨팅" 분야에서의 놀라운 새로운 연구는 인간 수준의 인공지능 개발에 획기적인 영향을 미칠 수 있습니다.
최근 중국의 과학자들은 전기 대신 빛을 사용하여 계산을 수행하는 인공지능 훈련 칩을 개발했습니다. 팀에 따르면, 이 칩은 현재 시장에서 가장 인기 있는 AI 칩들보다 훨씬 더 효율적입니다.
한편, 옥스퍼드의 연구팀은 유사한 광 기반 컴퓨팅 기술이 고출력 레이저가 아닌 일반 광원을 사용하여 수행될 수 있음을 시연했습니다.
이 두 가지 혁신은 인공지능 일반(AGI), 즉 "인간 수준의 AI" 개발에 있어 중요한 전환점을 나타낼 수 있습니다.
인공지능 일반
AGI는 과학적 용어가 아닙니다. 그것은 본질적으로 "평균적인 인간이 동일한 자원을 갖춘다면 할 수 있는 모든 것을 할 수 있을 만큼 똑똑한 기계"를 의미하는 순수한 이론적 개념입니다.
과학자들은 AGI에 이르는 다양한 경로를 탐색하고 있으며, 생성적 사전 훈련 변환기(Generative Pre-trained Transformers, GPTs)가 가장 인기 있는 방법 중 하나입니다. 그러나 일부 연구자들은 GPT가 AGI로 가는 길에서 한계에 봉착했다고 주장하며, 또 다른 연구자들은 인간의 뇌를 모방하기 위해 고전적인 컴퓨터보다 더 강력한 것이 필요하다고 주장합니다.
광자 컴퓨팅
빛을 사용하여 계산을 수행하는 기술은 1960년대부터 존재해왔습니다. 이 기술은 종종 광학 컴퓨팅(optic computing)이라고 불리며, 이 분야에서 활동하는 물리학자들에 따르면, 빛을 생성하는 것이 전기를 생성하는 것보다 훨씬 적은 에너지를 소모하기 때문에 언젠가는 전기 신호 기반 컴퓨팅을 대체할 가능성이 있다고 합니다.
이제 중국의 한 팀이 AI 모델 훈련을 위해 특별히 설계된 광자 컴퓨터 칩을 개발하였고, 영국의 다른 팀이 일반 빛을 사용하여 광학 컴퓨팅을 시연함에 따라, AI 연구자들에게 새로운 옵션이 제공되는 것으로 보입니다.
양자 컴퓨팅
인간의 사고를 근사화하기 위해, AI 개발자들은 GPT-4o와 같은 모델을 계속해서 확장하고 있습니다. 그들은 언젠가 이 모델들이 우리의 뇌에서 발생하는 1,000억 개의 뉴런과 1,000조 개의 시냅스 간의 무수한 연결을 모방할 수 있을 만큼 충분히 커지기를 희망하고 있습니다.
그러나 연구에 따르면 우리의 뇌는 양자 컴퓨터처럼 작동할 가능성이 있습니다. 만약 그렇다면, 이론적으로 이진 AI 모델이 뇌의 복잡성에 근접하기 위해서는 인간 뇌보다 훨씬 더 많은 인공 뉴런과 시냅스를 포함해야 할 것입니다.
이로 인해 연구자들은 두 가지 가능성에 직면하게 됩니다: 첫째, 이진 컴퓨팅을 최대한 활용하거나, 둘째, 양자 기반 하드웨어와 훈련 솔루션을 새로 시작하는 것입니다.
만약 광자 AI 칩이 기존의 기술에 비해 유효하고 에너지 효율적인 대안이 된다면, 그들의 효율성 덕분에 GPT 모델을 현재 가능하다고 여겨지는 범위를 넘어서 발전시킬 수 있을 가능성이 있습니다.
미래에 잠재적인 양자 AI 솔루션과 인터페이스할 때, 빛이 전기보다 빠르게 이동한다는 자연의 간단한 사실이 중요합니다.