※ 예쁜꼬마선충. 학명은 Caenorhabditis elegans. 몸길이 1mm 에 불과한 작은 벌레이지만 학계에서는 매우 주목하고 있는 동물이라고 한다.
예쁜꼬마선층. 출처: 위키피디아
※ 다름아닌 DNA염기 서열이 모두 분석되었고, 신경망이 모두 분석된 생명체이기 때문이다. (DNA 염기 서열이 분석된 생명체는 많지만 신경망이 모두 분석된 생명체는 몇가지 없는 것으로 알고 있다)
※ 컴퓨터에서 인공지능을 구현하는 방법엔, 생명체의 신경망을 컴퓨터로 구현(시뮬레이션)하는 방법이 있다. 어차피 사람의 사고 능력은 신경망에 의해 구성된 피드백일 뿐이기 때문이다. 즉 '생각'이라는 것도 자극에 대한 피드백일 뿐이라 볼 수 있다. 그렇게 생각한다면 사람의 뉴런을 하나하나 컴퓨터에 시뮬레이션하면 사람처럼 생각할 수 있고, 지능을 가지며 행동할 수 있는 것이 아닌가 하는 생각을 할 수 있다. 그렇게 연구되는 것이 신경망이다.
※ 문제는 사람의 신경은 100억개가 넘고 이를 컴퓨터로 모두 구현하기엔 현존하는 컴퓨터의 성능이 너무 떨어진다는 것에 있다. 그래서 연구하는데에는 몇가지 분야에 한정하고 있다. 패턴 인식이라던가, 음성/영상 인식과 같은 분야 말이다.
※ 하지만 신경의 개수가 적은 동물을 시뮬레이션해보는건 가능하다. 필자는 개인적으로 신경망에 관심있어 이런 기사에 대해서는 그냥 지나치지 않는다.
※ 예쁜꼬마선충의 신경망은 이미 오래전에 밝혀졌다고 한다. 총 세포의 개수도 959개(수컷은 1031개)로 모두 알려져 있고, 이중 신경세포의 개수는 302개이다. 뉴런이 어떠한 회로로 서로 연결되어있는지 뿐만아니라, 신경에서 근육으로 어떻게 연결되어있는지 모두 알려져있다. 또한 신경세포를 전부 현존하는 컴퓨터로 시뮬레이션 하는 것이 가능해졌다. 슈퍼컴퓨터가 아닌, 우리가 일반적으로 쓰는 컴퓨터로도 충분히 신경망의 구현은 가능하다.
※ 그리고 시뮬레이션 결과 놀라운 사실이 밝혀졌다. 바로 예쁜꼬마선충의 행동 패턴 그대로 행동한 것이다. 이걸 로봇으로 만들어서 확인해봤는데, 역시 예쁜꼬마선충의 행동 처럼 움직이는 것을 확인했다고 한다. 장애물이 있으면 비켜나가는 행동 패턴과, 먹이가 있는 곳을 알아내 몸을 비틀면서 나아가는 패턴이 실제 예쁜꼬마선충과 유사했다고 한다. 하지만 여전히 왜? 그렇게 움질일 수 있는지는 명확하게 설명하진 못한다. 그게 AI연구의 난제기도 하고 말이다.
※ 생각하는 것 같아 보여도 결국 '자극에 대한 신경 회로의 피드백'일 뿐이라는게 증명된 셈.
※ 사람의 신경은 이와는 비교도 안되게 많지만, 언젠간 사람의 신경회로도 시뮬레이션 되지 않을까? 그렇다면 그 사람이 몇일 후에 무슨일을 할지 알아낼 수 있을지도 모른다. 좀 무서운 일이긴 하지만 말이다. 영리한 사람의 신경망을 전부 컴퓨터에 이식한다는 에니메이션의 소재가 현실화 될날도 머지 않았을 것 같다.
- 아래는 ㅁ 을 치고 한자키를 입력한 화면. 하단의 >> 을 클릭하면 큰 화면으로 나온다.
ㅁ을 입력한 상태에서의 한자키 화면
- 각 기호는 아래와 같이 구분되어있다.
ㄱ : 기술 기호 ㄴ : 괄호 기호 ㄷ : 학술 기호 ㄹ : 단위 기호 ㅁ : 일반 기호 ㅂ : 괘선 조각 ㅅ : 표제 기호 (한글) ㅇ : 표제 기호 (영문, 숫자) ㅈ : 숫자 (아라비아, 로마 숫자) ㅊ : 숫자 기호 (분수, 첨자) ㅋ : 한글 낱자 ㅌ : 한글 고어 낱자 ㅍ : 로마 문자 ㅎ : 그리스 문자 ㄲ : 라틴 문자 ㄸ : 일본 문자 (히라가나) ㅃ : 일본 문자 (가타가나) ㅆ : 러시아 문자
- 윈도 10 부터 아래와 같이 이모지도 입력 받을 수 있다. 윈도+. 키를 입력하면 마우스로 선택할 수 있다.
============================================================================ ㅆ => 러시아 문자 ---------------------------------------------------------------------------- 0 1 2 3 4 5 6 ============================================================================ 1 А 1 Й 1 У 1 Э 1 ж 1 р 1 ъ 2 Б 2 К 2 Ф 2 Ю 2 з 2 с 2 ы 3 В 3 Л 3 Х 3 Я 3 и 3 т 3 ь 4 Г 4 М 4 Ц 4 а 4 й 4 у 4 э 5 Д 5 Н 5 Ч 5 б 5 к 5 ф 5 ю 6 Е 6 О 6 Ш 6 в 6 л 6 х 6 я 7 Ё 7 П 7 Щ 7 г 7 м 7 ц 8 Ж 8 Р 8 Ъ 8 д 8 н 8 ч 9 З 9 С 9 Ы 9 е 9 о 9 ш 0 И 0 Т 0 Ь 0 ё 0 п 0 щ
※ 필요해서 사긴 했는데 뭔가 좋진 않은 느낌. 삼성이 너무 잘만드는거니 그려려니 한다. 그래도 가격은 저렴하니 나름 만족.
VT10 의 CPU-Z 캡처
※ 초기버전은 안드로이드 4.2.2 이 탑재되어있긴 하지만, 지원 사이트에 가보면 4.4까지 나왔다. 이건 그나마 괜찮은듯. 5.0으로 업그레이드는 안해주려나. 4.4를 설치하면 윤선생은 더이상 사용할 수 없기 때문에, 신중히 결정해야 한다. 아이 윤선생 끝나면 설치해봐야 할듯.
GDP: Gross Domestic Product. 국내 총 생산 GNP: Gross National Product. 국민 총 생산 GDI: Gross Domestic Income. 국내 총 소득 GNI: Gross National Income. 국민 총 소득 1인당 GDP: GDP를 국민 명수로 나눈 것 1인당 GNI: GNI를 국민 명수로 나눈 것 PGDI: Personal Gross Disposable Income. 개인총처분가능소득. GDI 에서 법인몫과 세금 뺀 금액 Ratio of PGDI to GNI: GNI 대비 PGDI 비율. 우리나라는 55%. 미국은 75%, 일본은 65% 정도.
※ 외국기업이 한국에서 생산한 것은 GDP에 포함되지만 GNP에는 포함되지 않는다. 반면 외국에 있는 한국 공장에서 생산한 것은 GNP에는 포함되지만 GDP에는 포함되지 않는다.
1960 ~ 2007년까지의 대한민국 GDP. 출처: 위키피디아
※ 예전에는 GNP 를 통해 국가 경제 규모를 측정했으나, 세계화가 진전된 요즘에는 주로 GDP를 사용해서 국가 경제력을 측정한다.
※ GNI 대비 PGDI 비율이 낮다는 의미는 법인에서 가져가는 몫과 세금이 많다는 의미다. 개인은 상대적으로 가난하고 기업은 부자라는 해석도 가능하다고 한다.