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2000/12/23 (04:44) from 147.142.196.118' of 147.142.196.118' Article Number : 56
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뇌와 인터넷





2000/05/14 (12:31) from 203.252.62.69' of 203.252.62.69'  Article Number : 1202  
 어느과학도 (deri5@hanmail.net)  Access : 46 , Lines : 149  

우리의 또다른 뇌가 될지도 모르는 인터넷  


순수히 추상적인 수학적 실재(abstract mathematical reality)가 외부세계(outer world)에 존재한다기보다 두뇌의 물리적 구조에 의존할 지 모른다는 주장이 힘을 얻는 것 같습니다.(mind-body problem에서 body dependent측이겠죠) 적어도 어제동안 제 안에서만은.. 세칭 "천재라도 10% 일반인은 5%밖에 뇌의 능력을 활용치 않는다."라는 말이 한갖 우습게 넘길 말은 아닌것 같습니다. 이러한 시각에서 현재 인터넷의 통합화와 network을 이용한 병렬컴퓨팅(리눅스가 중요한)의 발전상황은 이 주제에 좋은 시사가 되리라고 생각됩니다. 하여튼 인간과 이성의 능력은 무한하다는 게 제 신념입니다. conscious engine을 우리가 design하게 되길 바랍니다. 가장 먼저 문명을 만들었으니 충분히 그럴 수 있죠. AI가 나오면 겁먹을 필요도 없습니다. 그렇게 되면 우린 더 높은 사고들로 Jump하게 될 것입니다.


"What we are building now is the nervous system of mankind....The communications network, of which the satellites will be nodal points, will enable the consciousness of our grandchildren to flciker like lightning back and forth across the face of the planet."

- The World of the Communications Satellite (before 1950, Sir Arthur C. Clarke)


"We are leaving far ahead of our (old) thinking"

- Marshall McLuhan





Neural Network & 병렬 컴퓨팅의 수단으로서의 인터넷

1. ET를 찾을 프로그램 SETI@home
2. 리눅스 기반 PC 연결해 수퍼컴퓨팅 기술 개발
3. 과학자들, 유비큐토스 컴퓨팅에 몰두
4. 인공지능의 역사와 신경망
5. 아서 C. 클라크 어록






1. ET를 찾을 프로그램 SETI@home

⊙ 백 명의 운이 좋은 선발자들은 이번 달에 일생 일대의 기회를 가질 것이다. 그들은 자신들의 데스크탑 컴퓨터로 외계 지능체를 찾는 연구에 참여할 기회를 갖게 된 것이다. 이들 백 명의 사람들은 SETI@ hame이라고 불리는 일종의 컴퓨터 프로그램을 시험할 것이다. 이 프로그램은 데스크탑 PC에서 외계 지능체로부터 오는 신호를 찾기 위해 우주로부터 오는 전파 자료를 분석할 수 있도록 해준다.

⊙ 컴퓨터 프로그램은 본질적으로는 컴퓨터가 한가할 때 띄워지는 화면보호기이며 푸에르토리코에 있는 접시 안테나로부터 모아진 자료를 분해한다. "SETI@home은 한가한 컴퓨터들을 이용해 우리의 계산 능력과 외계인을 찾을 가능성을 증가시키는 한 가지 방법입니다."라고 SETI@home 계획에 참여한 과학자 Dan Werthimer는 말했다. 그는 버클리 주재 캘리포니아 대학교(UC Berkeley)의 우주 과학 연구소에 있는 연구 물리학자이다.

⊙ search for extraterrestrial intelligence의 머리 글자를 따서 이름 붙여진 SETI@home은 UC Berkeley의 SETI 물리학자들이 푸에르토리코의 Arecibo에 있는 거대한 접시 안테나를 이용해서 진행중인 그들의 하늘 조사로부터 얻는 자료를 좀더 완전하게 분석할 수 있게 해준다. .............. 전파 자료들은 대체로 특정 범위의 파장을 갖는 작은 덩어리로 분해된다. 이러한 덩어리들을 통해서 화면 보호기 프로그램은 멀리 있는 문명으로부터 오는 계획적인 방송을 의미할 수도 있는 패턴을 찾아낼 수 있다.

⊙ "당신은 5분이면 인터넷을 통해 며칠 동안 당신의 컴퓨터가 분석해야할 자료를 다운로드할 수 있습니다."라고 컴퓨터 과학자인 David Anderson은 말했다. 그는 또한 이 계획의 지휘자이며 장기 자원자이다. 그는 또 "컴퓨터는 자신이 찾아낸 흥미있는 결과를 요약해서 되돌려 보내고 또 다른 자료 덩어리를 가져옵니다."라고 말했다. ................

⊙ ............ 이 프로그램은 아직까지는 개인용 컴퓨터에서만 이용 가능하다. 그는 현재 매킨토시와 유닉스, 리눅스, 그리고 다른 시스템에서도 작동하는 프로그램을 개발 중이다. "현재 중요한 점은 4월에 100,000명에게 배포해서 연구를 진행할 수 있도록 소프트웨어의 버그를 찾아내는 것입니다."라고 Werthimer는 말했다. SETI@home 계획은 일반 대중들이 중요한 연구에 참여할 수 있는 기회를 제공한 최초의 "분산 컴퓨팅(distributed computing)" 계획이다.

⊙ 분산 컴퓨팅은 자료를 잘게 쪼개서 많은 계산이 필요한 문제를 세계의 구석구석에 분포되어 있는 수많은 작은 컴퓨터들을 이용해서 계산을 하는 방법이다. "우리의 방법은 실질적으로 유용한 계산을 수행하고 자료를 파이프를 통해서 양방향으로 보낼 수 있는 최초의 것입니다."라고 Anderson은 말했다. .......................

⊙ 분산 컴퓨팅을 하는데 주요 요구사항은 수의 분할(number crunching)인데 컴퓨터 용어로는 CPU 시간이라고 한다. "분산 컴퓨팅에 적당한 프로젝트는 전송해야할 자료가 많지 않은 CPU 집약적인 것들입니다. 현재 많은 그러한 프로젝트들이 있고 이것은 미래의 CPU 시장을 형성시킬 것입니다."라고 Anderson은 말했다. SETI@home은 대부분 자원자들의 도움으로 몇 년 동안 이러한 점에서 성장해왔다. 그러나 결국에 이 계획을 시작하게 한 것은 Planetary Society(올린이 주: 아서 클라크가 창설)가 기부한 50,000달러와 12월 11일에 새로운 영화 "Star Trek : Insurrection"을 시작할 계획을 가진 Paramount Studies가 기부한 50,000달러의 돈이다.


참고자료 http://www.sciencedaily.com/releases/1998/11/
참고자료 수록일 981130






2. 리눅스 기반 PC 연결해 수퍼컴퓨팅 기술 개발

(서울=연합뉴스) 김영미 기자= 수십억내지 수백억원대 가격의 슈퍼컴퓨터에서  가능했던 난해한 공학문제를 여러 대의 개인용 컴퓨터를 이용해 풀 수 있는  소프트웨어가 개발됐다.

과기부가 지난해 국가연구실로 지정한 서울대학교 초대형 구조해석 연구실(책임자: 김승조 항공우주공학과 교수)은 인터넷에 연결된 개인용 PC의 계산능력을  모아   병렬 수치해석이 가능한 소프트웨어를 개발, 이제까지 수퍼컴퓨터에서나  가능했던 공학상의 수치문제를 여러 대의 PC들로 푸는데 성공했다고 2일 밝혔다.
 이번에 성공한 인터넷 병렬수퍼컴퓨팅 기술개발의 핵심부분은 여러 곳에 분산된 컴퓨터들에서 연립방정식을 병렬 처리하는 소프트웨어 알고리즘이다.
 연구팀은 이 알고리즘을 통해 32대의 PC들을 이용해 270만 미지수를 가진  문제를 20시간내에 풀어낸데 이어 최근 64대의 PC를  연결,  400만 미지수의 해석문제를 20시간내에 풀어냈다. 이 정도의 계산은 국내에 있는 슈퍼컴으로는 불가능하다.
..............................................
 연구팀은 실제 계산을  PC 사용자가 퇴근한후 시작했다. 업무나 연구활동에는 PC가 주로 윈도환경에서 사용되므로 퇴근 시 PC를 네트워크 기능이 우수한 리눅스 운영체제로 전환하고 수퍼컴퓨팅이 필요한 연구원이 이들을 네트워크를  통해  연결해 병렬계산을 수행했다.
 먼저 개발된 소프트웨어를 이용, 해석하고자 하는 문제를 병렬화가  가능하게끔 분할한 다음에 인터넷 수퍼컴퓨팅에 동원되는 각각의 컴퓨터들의 하드웨어 사양  등을 고려해 각 컴퓨터들에게 적절한 계산량을 할당해 계산을 수행했다.
............................................
 이 계산을 위해 준비된 입력데이터는 100MB정도이고 계산 중 각각의 PC가  임시로 사용하는 하드디스크 총량은 90~100  GB에 달한다. 실제로 이 정도의 초대형  수치 해석문제는 수퍼컴퓨터 성능이 상대적으로 열악한 현재 한국 내의  수퍼컴퓨터에서는 계산이 거의 불가능하다.

 김승조 교수는 '비용이 거의 들지 않아 무료 컴퓨팅 이라고 말할 수 있는  새로운 이 수퍼컴퓨팅 기술은 복잡한 시스템인 항공기, 인공위성, 로켓 등의 대형복합시스템을 정밀 설계·해석하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 구조물의  균열    예측 손상 진단을 정교화해 안전성을 높이는데 쓰일 수 있다'고 말했다.
 또 이 연구개발의 핵심기술인 연립방정식 분산 병렬화 알고리즘은 자원탐사, 전자기장 해석, 정밀 진동해석, 고정밀 충돌해석, 고정밀 비선형 해석 등에 쉽게 활용될 수 있다는 것이다.
 연구팀은 개발된 소프트웨어 시스템을 이용하면 PC의 빠른 성능향상에 따라 2~3년만에 조기 용도폐기돼 버려지는 PC들도 네트워크를 형성하여 계산에  사용할수 있어 PC의 재활용이 가능하다고 밝혔다.

 kym@yonhapnews.co.kr (끝)





3. 과학자들, 유비큐토스 컴퓨팅에 몰두

[출처 : computer news daily : 2000년 03월 23일]


만약에 요즈음 실리콘 밸리에서 회자되는 말이 있다면 그것은 유비큐토스 컴퓨팅이다. 이것은 지구상의 모든 인간이 수천 종류의 컴퓨터를 보유한다는 개념이고 이러한 컴퓨터들이 서로 통신하고 인간 행동에 있어서 의사결정을 해준다는 것이다.지난 주 인텔 회사는 유비큐토스 컴퓨팅을 주제로 3일 간 샌프란시스코 하이야트 호텔에서 컨퍼런스를 가졌다. Santa Clara, Calif 칩 제조자는 인텔 인사이드를 갖는 수 십억 개의 컴퓨터의 미래 비젼을 보여주기 위해서 350 여명의 과학자를 초청했다. 유비큐토스 컴퓨팅의 대표적 사례는 자동차 충돌 후 에어백을 작동하고 가장 가까운 경찰서에 자동 통지하는 컴퓨터화 된 자동차이다.

버클리, MIT, AT&T, Xerox Group 등의 유수 기관의 저명한 학자들은 이 연구에 열중하고 있다. 청중들은 “knowbots”, “silicon inchworm motors” 의 용어들과 기계가 인간과 온화하게 공존하는 의미인 “robot ecology” 용어를 많이 들을 수 있었다. 피츠버그의 카넷기 멜론 대학의 Monika Woszczyna와 Mike Schneider은 큐빅 밀리미터 보다 작은 컴퓨터를 만드는 “smart dust” 프로젝트에 대하여 인상 깊게 설명했다. Schneider은 “인간들은 수백만의 작은 컴퓨터를 넓게 펼쳐서 도로 상태, 일기 예보 등을 컴퓨터와 계속 통신하면서 최신의 수정된 정보를 계속 제공 받을 수 있다”고 말하면서 “아마도 군대에서도 사용되는 것을 보게 될 것” 이라고 했다. 그러면서 이러한 컴퓨터로 인하여 자연적으로 “정부가 파괴 목적으로 향하는 기술을 제한하는데 책임이 있나? “ 과학자들은 신기술을 만들 때 인간의 사생활과 안전을 고려할 책임이 있나 ?” “너무나 많은 컴퓨터들에 의해 인간이 그들의 노예가 되지 않을까 “ 하는 윤리 문제가 제기되었다.






4. 인공지능(AI)의 역사와 신경망(Neural Network)                              (by 어느과학도, Z)

기존의 Neumann식 아키텍쳐 패러다임에서는 기호연산(symbolic processing)이라는 하향식(top-down) AI 연구가 주를 이룰 수 밖에 없습니다. 이에 반/보완하는 입장이 귀납적/상향적(bottom-up)인 신경망 컴퓨팅(neural network computing)입니다.-하지만 현재의 노이만식 컴퓨터로도 신경망 프로그래밍은 가능합니다. 이에 의하면 두뇌는 그저 신경(brain nerve cells, neuron)들의 물리적 구조-신경단위와 그 연결망(network)만 갖추어주면 반복된 input에 의해 자동적으로 1.패턴을 인식(pattern recognition)하고 2.그를 바탕으로 자가 프로그래밍(self programming)을 하게 된다고 주장합니다. 그리고 이것은 주장에 그치지 않고 비록 초보적인 수준이지만 실증되었습니다. 최초의 시도가 코넬대학교 행정학 교수였던(후에 신경생물학/인공지능학자가 된) Frank Rosenblatt의 Perceptron(추론기)입니다. 1957년 선보인 퍼셉트론은 미약하나마 자가학습 및 조직화를 보여주었고 이는 매우 큰 반향을 불러일으켰습니다. 인간 지능 및 학습을 모방하는 기계가 곧 나오리라는 기대는 당시 엄청난 것이었습니다.(지금도 미국언론은 신경망에 호의적입니다.) 주로 영국출신 논리학자 Chuch로부터 내려오는 오랜 기호연산(symbolic - :아마도 senkiu님이 호의적일) AI측은 이로 인해 큰 타격을 입을 지경이었습니다.(이들을 연역적/하향적 AI 연구라고 부릅니다. 주로 논리학,수학자들이 이 측입니다.)

그런데 초기에 신경망 연구에 뛰어들어 공헌을 했으나 기호연산측으로 전향한 MIT의 Marvin Minsky는 자신의 브롱크스 과학고교 동창생인 로젠블라트의 스타덤에 시기를 느꼈는지 어쨌는지(^^) 남아공 출신의 수학자 Saymour Peppert와 함께, 로젠블라트의 시도가 어떤 근본적 한계를 가지는가를 냉혹하게 밝힌 책을 썼습니다.(아이러니칼하게도 책 제목이 "Perceptron"입니다.1969) 그리고 이는 신경망의 사형선고나 다름없는 역할을 해 이 이후 신경망 연구는 큰 침체에 빠져버립니다. 한편 민스키는 강인공지능(SAI: Strong AI) 낙관론의 대표자로서 AI학계의 대부가 됩니다. 하지만 그의 장밋빛 낙관(십수년내로 인간을 모방하는 SAI가 나오리라는)이 빛을 바랠쯤 신경망 연구자들의 구세주와 같은 이가 나타났으니 Caltech의 bio-physicst John Hopfield입니다.(1982)

그는 신경망의 난제를 새로운 연결 퍼셉트론(connection perceptron) 및 그것이 담당하는 은닉부(hidden unit)가 추가된 모델로서 해결합니다. 사실 실험 과학의 성격을 더 보이는 신경망 연구는 이후 확률모형을 차용한 John Hopkins Univ의 Terrence Sejnowski의 Boltzmann machine과 NETtalk등 개량된 신경망 컴퓨터가 등장하면서, 또한 제록스 팔로알토 연구소의 스몰토크와 같은 관련 프로그래밍 언어의 개발로 다시 부흥합니다. (제가 신경망 옹호론자라 좀 더 쓰겠습니다. 여하튼 Caltech은 신경망 연구의 메카이고 존스 홉킨스는 언제나 그렇듯 북미방공망과 같은 군사적 용도에 응용하기 위한 연구를 하는 것 같습니다.) 이들은 전문가 시스템, 지식베이스등과 결합하여 수억달러의 가치를 지닌 광맥 탐사와 대규모 유전 탐사등에서 놀라운 효용를 보여주고 있으며-Texako, Exxon등 거대기업이 지원을 많이 하고 있습니다. 금융(선물, 옵션등)분야에서도 패턴인식에의 특출한 능력을 이용 가시적 성과를 내고 있습니다. 물론 신경망은 인간지능과 비교한다면 아직 달팽이 정도의 학습수준을 가지고 있다고 혹독히 말해지나 기존 성과들과 잘 결합하였을때는 놀랄만한 도움을 줄 수 있음이 입증되었습니다.(단순한 신경망이 노이만식 슈퍼컴퓨터의 성능을  보이는 경우가 있습니다. 바로 학습능력때문이죠. 긍정적 자기 피드백이라고나 할까요. 수확체증? ^^)

신경망은 넓은 관점에서 볼때는 아날로그 컴퓨팅 계열에 있다고 볼 수도 있겠으며 디지탈과 결합한 아날로그 컴퓨팅은 양자컴퓨터가 현실화될 무렵에는 선형적 성능향상을 뛰어넘는 경이적인 컴퓨팅 능력의 도약을 보이리라 많은 이들이 낙관하고 있습니다.(무어의 법칙이 깨지는 거죠) 다만 한국은 아직 이 분야의 인식이 뒤떨어져 지원이 미비한 것으로 보입니다.-예의 실증경시?  

한편 기호연산 계열 역시 발전을 계속하여 초보적인 수학증명 및 언어학과의 협조속에 실제적 산물들을 내놓고 있습니다.(써치엔진등) LISP, PROLOG등의 기호연산 언어로 대표되는 이 계열의 가장 야심적인 시도로 Cyc(encyclopedia의 약자입니다.)가 있으며 시각과 음성인식기술을 결합한 신경망 계열의 대표주자로 MIT의 Cog(cognition의 약자입니다.)가 있습니다. 이 둘이 기타 AI연구(자연어 인식, 필기 인식, 인체로봇-표정등을 조절)들과 결합될 수렴될때 비로소 인공지능 연구의 큰 진보의 계단을 오르게 되리라 희망하고 있지요. 우리 나라 AI 연구의 경우 주로(황의원님이 속해있을) 인지과학분야가 홍보와 활동이 활발한데 이 분들은 주로 하향식에 치중, 상향식 접근(실험접근)을 경시하는 면이 있다고 개인적으로 평가합니다. 이상에서 기호연산측을 Symbolist, 신경망측을 connectionist라고 칭하기도 합니다. 인공지능 연구가 흥미로운 또 하나의 이유는 연역과 귀납이 어느 한쪽이 만능이 아니라는 점입니다.

이제 지능에 관한 저의 가설을 밝힙니다. 촘스키는 그의 변형생성문법이론을 통해 언어이해능력이 개인에게 있어 선험적이라고 주장했습니다. 즉 보편문법이 존재하며 각 언어는 이것의 불완전한 표상에 불과하다는 관점이죠. 그에게 있어 우리의 시도는 결국 "발견"(보편문법 Universal grammer에 대한)으로 집중되어야 한다는 것 같습니다. 본유관념/감각의 실재를 믿는 저로서는 그의 주장에 동의합니다. 그런데 여기에는 지능이 생득(innate)된 것이냐 학습된 것이냐 그리고 그 보편문법이 전일적이냐 아니냐를 밝혀야 하는 까다로움이 있습니다. 민스키는 놀랍게도 생득론자이지만 이는 사실 용불용설을 배격해온 표준 진화론적 관점(제가 알기론)에 의하면 순순히 받아들여 질 수 없습니다. 하지만 저는.. 비록 언어와 문명이 형성되지 않았더라도 또한 물리적으로 유전되지 않더라도 전세대의 Gestalt를 전승하는 어떤 기제가 있지 않을까 하는 입장입니다. 물리적 환원주의자인 제가 Gestalt를 긍정한다는데 놀라실 분도 있으시겠지만 이 관점을 받아들일 경우(하여튼 진화론이 문제네요^^) 비교적 순조로운 root가 모습을 드러냅니다. 즉, 현재의 신경망측의 주장을 적당히 대입할 경우, 인간은 현생인류와 동일한 뇌를 가진 후 문명을 낳기까지 상당히 오랜동안 가진 공백기간동안 수많은 감각경험들의 축적으로부터 보편문법을 '실을' 어떤 Gestalt를 형성했으리라는 것이죠. 이 Gestalt는 신경망이 학습한 무엇이겠죠.(이것은 또한 최근 지배적인 '신경의 협동작용설'과도 일치합니다.) 물론 이런 가설을 입증하려면 신경망 연구, 언어학, 심리학, 생물물리학등의 연구가 뒷받침되어야 합니다. (솔직히 저는 이를 뭉뚱그려 인지과학으로 통합하기에는 아직 이르지 않나 하는 시각입니다.) 그저 저의 가설을 읊어보았습니다. 위에서 Gestalt라함은 '전체로서의 심리'를 뜻합니다. 하지만 이것은 단순히 전일론적인 동양적 그것이 아니고 철저히 환원주의적이고 실증적인 바탕위에서 '발견될지 모를' 그것입니다.

그리고.. 인터넷이 최초의 인공적인 거대한 신경망(Great Artificial Neural Network)이 되어간다고 저는 생각합니다.





5. 아서 C.클라크 경구 모음


THE WORLD OF COMMUNICATIONS

What we are building now is the nervous system of mankind....The communications network, of which the satellites will be nodal points, will enable the consciousness of our grandchildren to flciker like lightning back and forth across the face of the planet.'

- The World of the Communications Satellite (before 1950, Sir Arthur C. Clarke)

"우리가 지금 만들어가고 있는 것은 인류의 신경 시스템이다... 인공위성들이 연결부일 그 커뮤니케이션 네트워크는 우리의 후세로 하여금  지구의 한편과 반대편으로 마치 빛처럼 활약할 수 있게 해줄 것이다."

(올린이 주: 아서 클라크; 행성간 비행과 위성통신망, SETI와 현대적 인공지능, 그리고 Wireless 지구 커뮤니케이션 네트워크(인터넷)의 창안자. 20세기 최고의 지성. "2001;스페이스 오디세이"의 저자. 지난 세기 서구 과학기술자들의 정신적 지주.)


Clarke's First Law: When a distinguished but elderly scientist says that something is possible, he is almost certainly right. When he says it is impossible, he is very proabbly wrong.

Clarke's Second Law: The only way to find the limits of the possible is by going beyond them to the impossihble.

Clarke's Third Law: Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic.

클라크의 제 1법칙: 뛰어난 선대의 과학자들은 어떤것은 가능하지만 대부분은 불가능할 것이라고 말하곤 한다. 그가 불가능하다고 말한 것은 확실히 그가 틀린 것이다.

클라크의 제 2법칙: 가능성의 한계를 찾아내는 단 한가지 방법은 불가능의 건너편에 가보는 수 밖에 없다.

클라크의 제 3법칙: 모든 효과적이고 진보된 과학기술은 마술과 다를 바 없다.


'Arthus C. Clarke, distinguished author of science and fiction, says ideas often have three stages of reaction - first, "it's crazy and don't waste my time." Second, "It's possible, but it's not worth doing." And finally, "I've always said it was a good idea."'

- President Ronald Reagan, giving a speech before the National Space Club, on 29 March 1985, at the Shoreham Hotel, Washington DC, on the occasion of him being presented with the Goddard Award.

SF계에서 특출한 작가인 아서 C. 클라크는 보통 세가지 단계적 반응을 보이는 아이디어들을 내놓습니다. 처음엔 "그건 미친 생각이야. 내 시간을 허비하고 싶지 않아." 그 다음은 "그건 가능해. 하지만 가치있지는 않아" 마침내는 "나는 언제나 그것이 좋은 생각이라고 말해왔어"라는.

-로널드 레이건, 국립 우주 클럽에서 행한 연설에서.(1985) 클라크의 고다드상 수상식장에서.

(source: 클라크 재단 http://www.acclarke.co.uk/art%20life/a6.html)


http://urimodu.com/bbs1/bbs.cgi?db=socal&mode=read&num=1202&page=33&ftype=6&fval=&backdepth=1



 

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