일론 머스크의 수많은 회사 중 하나인 뉴럴링크 | 커리어리

일론 머스크의 수많은 회사 중 하나인 뉴럴링크는 '신경공학' 기업입니다. (개인적으로 대학원 때 열심히 파던 분야라, 애증의 대상이기도 ... ㅎㅎㅎ) 2016년 설립된 이 회사의 설립 취지는 단순하면서도 과감합니다. "시간이 지나면 사람은 결코 AI를 이길 수 없을 것이다. 이길 수 없으면 그냥 거기에 합류하자 ㅎㅎㅎ(We will not be able to be smarter than a digital supercomputer, so, therefore, if you cannot beat 'em, join 'em)" 신경망 위주로 구현된 최근의 AI는 뇌세포의 상호 연결을 분자 수준에서 조직 수준까지 연구하는 신경공학에서 상당히 많은 모티브를 받았고 유사한 점도 많은데, 이러한 AI에 대한 contingency plan으로 신경공학의 연구개발을 가속화해서 일종의 슈퍼휴먼으로 나아가자는, 머스크다운 발상입니다. (... 사실, 그 전에 신경공학 분야는 큰 기업도 없었고 - 제약 쪽 빼면 - 취직할 곳도 없었고 ... 십년만 일찍 출범했으면 제가 지원했을거에요 ... 킁 ... ) 기본적으로 뉴럴링크의 방향은 '임플란트형 전극 삽입'입니다. 수술을 필요로 하는 침습적(Invasive) 방식이기에 임상 수준에서만 실험이 가능하죠. (비침습적 방식은 두피에서 뇌파를 측정하는 EEG 정도인데, 유의미한 신호를 추출하기 너무 힘들다는 것이 오랫동안 증명되었습니다... ) 1,024개의 전극을 통해 두뇌의 활동을 정교하게 모니터링하고 있습니다. 즉 그 말은, 전극을 통해 두뇌의 의도를 읽고 이를 컴퓨터 시스템에 연결하면 뇌에서 손발을 거치지 않고 컴퓨터를 제어하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 만들 수 있는 것이죠. 사실 이런 기술이 새로운 것은 아닙니다. 신경과학/공학 분야에서 오랫동안 원숭이를 대상으로 진행했던 것이고요. 그런데 뉴럴링크는 여기에 한발 더 떠서 '임플란트 수술을 효율화하는 로봇'의 개발도 동시에 진행합니다. 라식 수술 정도의 수준으로 장벽을 낮추겠다는 의도인데요. 슈퍼휴먼에 가기 전에 일단 파킨슨, 알츠하이머 치료를 위한 효과적인 수단으로 많은 기대를 사고 있습니다. 일단, 이런 기술을 대학 실험실이 아닌 엔터프라이즈 수준에서 구현하는 작업을 진행한다는 것 자체가 굉장한 베팅입니다. 머스크는 지난 2월 클럽하우스에서 '인간 대상 실험을 연내에 진행할 수 있을 것 같다'라고 밝혔습니다. 장기적으로는 '공각기동대'와 같은 느낌으로 사람의 의식과 AI가 블렌딩되어 증강되는 미래를 꿈꾸고 있다고도 이야기하는데요, 굉장히 위험하게 들리고, 먼 미래처럼 들리기도 하고, 침습적 시술에 대한 위험성도 많은 사람들이 지적하는 부분이지만 ...... 아시잖아요 ... 요즘은 뭐든 예상한 것보다 빨리 이루어진다는 거. GPT-3 어쩔 거에요 ... (그런데 이것도 머스크 형이잖아? Hㅏ ...... )

Everything you need to know about Neuralink, Elon Musk's company that wants to put microchips in people's brains

Business Insider

2021년 3월 11일 오전 6:54

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지난 6월 11일 인공지능계에 상당히 흥미로운 이슈가 발생했었죠. 구글의 빅 모델 기반 챗봇인 '람다'를 테스트하던 엔지니어가, 람다와의 대화 중 람다가 '의식을 자각'했다고 확신하고 이를 주변에 알리는 과정에서 구글과 마찰을 빚고 정직 처분을 당하는 사건이었습니다. 링크한 기사에는 MSNBC의 전문가 인터뷰를 통해 아무리 정교한 언어 모델이라도 이것이 '의식'을 가졌다고 말할 수는 없다는 주장이 인용되어 있는데요, 상당히 많은 화두가 가지치기를 할 것 같습니다. - 기억과 지각은 의식의 필수 조건인가? - 빅 모델을 단세포 동물과 비교하면 의식이 있다고 말할 수 있는가? - 대규모 언어 모델이 가지고 있는 파라미터는 기억으로 해석될 수 있는가? - 기계학습 모델이 데이터 피드를 받고 있다면, 이것 역시 기억으로 해석될 수 있는가? - 지각, 즉 외부 세계와의 입출력이 의식의 필수 조건이라면, 기계학습 모델의 입출력에 대해서는 어느 정도의 규제가 필요한 것이 아닐까?

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