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인간 기억력이 가장 잘 작동하는 감각의 수는 7개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.10.10 17:17
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

스콜코보 과학기술대학교(Skolkovo Institute of Science and Technology)의 러시아 과학자들은 인간의 기억과 학습이 전통적인 5가지 감각보다는 7가지 감각 차원에서 가장 효율적으로 작동한다는 획기적인 수학적 모델을 개발했으며, 이는 인지와 인공지능 개발에 대한 우리의 이해를 혁신할 가능성이 있다.


2025년 10월 8일 Scientific Reports에 발표된 이 연구는 몬테카를로 시뮬레이션과 분석적 해법을 사용하여 뇌에서 경험을 암호화하는 신경 패턴인 기억 “엔그램”을 분석했다. 킹스 칼리지 런던(King’s College London)과 러프버러 대학교(Loughborough University)의 연구자들을 포함한 국제 연구팀은 기억 용량이 7차원에서 최고 효율에 도달한 후 추가적인 감각 입력과 함께 감소한다는 것을 발견했다.


수학적 모델이 최적의 기억 저장법을 밝혀내다


이 연구의 공동 저자인 Skoltech AI의 니콜라이 브릴리안토프(Nikolay Brilliantov) 교수는 “기억에 저장된 각 개념이 5개나 8개가 아닌 7개의 특징으로 특성화될 때 기억에 저장되는 구별되는 객체의 수가 최대화된다”고 설명했다. 이 모델은 기억을 다차원 개념 공간 내의 역동적 개체로 다루며, 각 기억흔적(engram)은 반복적인 자극으로 강화되거나 활성화 없이는 약해진다.


연구진들은 1904년 독일 생물학자 리하르트 제몬(Richard Semon)이 처음 도입한 100년 된 기억흔적 개념을 바탕으로 그들의 동역학적 모델을 구축했다. 그들의 프레임워크에서 인간의 기억은 우리의 전통적인 감각인 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각에 해당하는 5차원 객체로 존재하지만, 수학적 분석 결과 7차원이 저장 용량을 최적화할 것으로 밝혀졌다.


브릴리안토프는 “우리는 개념 공간의 기억흔적들이 정상 상태로 진화하는 경향이 있음을 수학적으로 증명했다”고 언급했다. “일정한 과도 기간 후에 ‘성숙한’ 기억흔적 분포가 나타나며, 이는 시간이 지나도 지속된다. 우리는 기억에 저장되는 구별되는 기억흔적의 수가 7차원의 개념 공간에서 가장 크다는 것을 발견했다”.

 

AI와 미래 인류 진화에 대한 함의


이 연구 결과는 심리학자 George A. Miller의 유명한 1956년 관찰, 즉 인간이 작업 기억에서 동시에 약 “7개, 더하거나 빼기 2개”의 정보를 보유할 수 있다는 관찰과 연결된다. 새로운 연구는 이러한 인지적 한계에 대한 잠재적인 수학적 설명을 제공하며, 7이라는 숫자가 새로운 정보를 학습하는 것과 뚜렷하고 선명한 기억을 유지하는 것 사이의 최적의 균형을 나타낸다고 제시한다.


연구자들은 인간 진화에 관한 그들의 결론이 “매우 추측적”이라고 인정하면서도, Brilliantov는 “미래의 인간은 방사선이나 자기장에 대한 감각을 진화시킬 것”이라고 제안했다. 더 즉각적으로, 이 연구는 로봇공학과 인공지능에 실용적인 응용 가능성을 가지고 있으며, 7개의 감각 입력으로 설계된 시스템이 우수한 학습 및 기억 능력을 달성할 수 있다.


이 연구는 기억 시스템의 근본적인 긴장 관계를 드러낸다: 새로운 자극에 대한 높은 수용성은 흐릿하고 겹치는 기억을 만들어내는 반면, 과도한 선택성은 새로운 경험을 완전히 놓칠 위험이 있다. 이러한 균형은 기계 학습의 과제를 반영하는데, 시스템이 데이터에 대한 과일반화와 과적합을 모두 피해야 하는 상황과 유사하다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)주요 제조업체들은 최근의 기술적 과제를 부각시키는 어려움에도 불구하고, 인공지능의 발전으로 이러한 인간형 기계가 산업 작업에 점점 더 실용적이 되면서 공장 현장에 휴머노이드 로봇 배치를 가속화하고 있습니다.Boston Dynamics의 Atlas 로봇은 이번 달 조지아주에 있는 현대 전기차 공장에서 현장 테스트를 시작했으며, 이는 이족보행 로봇의 첫 실제 제조 현장 배치를 의미합니다. 이 로봇은 초기에 부품 순서 배열 작업을 담당하며, 조립 전에 차량 사양에 따라 부품을 정확한 순서로 정리합니다. 이는 Atlas가 연구 시연에서 실제 생산 작업으로 전환됨에 따라 휴머노이드 로봇 공학의 중요한 이정표를 나타냅니다.업계 선두주자들 사이의 혼재된 진전그러나 이 분야는 역풍에 직면하고 있습니다. Tesla 는 로봇 손과 정교한 조작 시스템의 중대한 설계 문제로 인해 이번 달 야심찬 Optimus 로봇 생산 계획을 축소한 것으로 알려졌습니다. 회사는 2025년 생산 목표를 5,000대에서 2,000대로 낮췄으며, 소식통에 따르면 Tesla는 기능적인 손과 팔뚝이 없는 부분적으로 완성된 로봇들을 축적해왔습니다.한편, BMW는 사우스캐롤라이나주 스파턴버그 공장에서 Figure AI의 Figure 02 로봇 시험을 성공적으로 완료했으며, 이 휴머노이드 로봇들은 밀리미터 수준의 정밀도를 요구하는 판금 삽입 작업을 수행했습니다. 로봇들은 하루 최대 1,000개의 작업을 처리할 수 있는 능력을 보여주었지만, 2025년 말 기준으로 해당 시설에 영구 배치된 Figure 로봇은 없습니다.도전 과제에도 불구하고 경제성이 도입을 주도하다휴머노이드 로봇의 경제성 개선으로 산업계의 관심이 가속화되고 있습니다. Goldman Sachs 는 예측을 뛰어넘는 제조 비용 급락을 기록했는데, 저가형 모델의 생산 비용이 단 1년 만에 50,000달러에서 30,000달러로 40% 하락했으며, 이는 회사의 초기 예측치인 15-20% 감소를 훨씬 초과하는 수치입니다. 30,000달러 가격대에서 22시간 교대 근무를 하는 로봇의 운영 비용은 시간당 단 1.20달러까지 떨어질 수 있습니다.산업 보고서에 인용된 삼성증권 분석에 따르면 “단가가 30,000달러로 떨어지면 비용은 시간당 1.20달러로 더욱 낮아집니다”. 이러한 비용 구조는 특히 기존 로봇이 인간을 위해 설계된 작업 공간을 쉽게 탐색할 수 없는 24시간 연중무휴 작업에서 휴머노이드 로봇을 인간 노동력과 점점 더 경쟁력 있게 만듭니다.글로벌 휴머노이드 로봇 시장은 2035년까지 380억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 이전 예측치보다 6배 이상 증가한 수치이며, 출하량은 4배 증가한 140만 대에 이를 것으로 예상됩니다. 현재 배치는 주로 파일럿 프로젝트에 머물러 있으며, 분석가들은 2025-2026년까지 수백 대에서 수천 대의 산업용 휴머노이드 로봇이 배치될 것으로 예상하고 있습니다.
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2025.10.13 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)일론 머스크의 인공지능 스타트업 xAI가 전통적인 텍스트 기반 언어 모델을 넘어 물리적 환경을 이해하고 탐색하도록 설계된 AI 시스템인 고급 “월드 모델” 개발을 가속화하기 위해 엔비디아 출신 연구원 두 명을 영입했습니다. 이번 조치로 xAI는 실제 세계와 상호작용하고 시뮬레이션할 수 있는 AI를 만들기 위한 경쟁에서 메타와 구글 같은 거대 기술 기업들과 직접 경쟁하게 되었습니다.회사는 엔비디아에서 월드 모델링 경험을 쌓은 AI 연구원인 지샨 파텔(Zeeshan Patel)과 이단 허(Ethan He)를 영입했습니다. 파이낸셜 타임스 보도와 파텔의 개인 웹사이트에 따르면, 그는 현재 “멀티모달/월드 모델 연구에 집중하는 xAI의 기술 스태프 멤버”로 근무하고 있습니다. 엔비디아는 디지털 세계를 위한 시뮬레이션을 생성하고 실행하는 옴니버스 플랫폼을 통해 이 분야의 선두주자였습니다.게임 애플리케이션이 초기 집중을 주도월드 모델은 훈련 데이터에서 시각적 패턴을 예측하여 콘텐츠를 생성하는 OpenAI의 Sora와 같은 현재의 비디오 생성 시스템에서 크게 도약한 기술을 나타냅니다. 대신, 월드 모델은 물리학과 다양한 환경에서 객체가 상호 작용하는 방식에 대한 실시간 인과 관계 이해를 제공합니다. 이 기술은 비디오 영상과 로봇 데이터를 학습하여 실제 세계의 역학, 움직임 및 인과 관계를 이해합니다.머스크는 X에서 xAI가 “내년 말까지 훌륭한 AI 생성 게임을 출시할 계획”이라고 확인하며, 2024년에 처음 설정한 목표를 재확인했습니다. 회사는 이미지, 비디오 및 오디오를 포함한 여러 형식에 걸쳐 AI 시스템을 만드는 데 중점을 둔 “옴니 팀”을 위해 적극적으로 채용하고 있으며, 연봉은 180,000달러에서 440,000달러까지입니다. 전문화된 “비디오 게임 튜터” 직책은 xAI의 챗봇인 Grok이 게임 디자인을 학습하도록 돕기 위해 시간당 45~100달러를 제공합니다.더 넓은 로봇공학 포부게임을 넘어서, xAI의 계획에 정통한 소식통들은 동일한 월드 모델 기술이 궁극적으로 로봇공학 응용 분야에 적용되어 기계가 실제 공간을 이해하고 설계하도록 가르칠 수 있다고 밝혔다. 이는 Nvidia가 월드 모델의 잠재적 시장 규모가 전 세계 경제 전체만큼 클 수 있다고 제안한 것처럼, 더 광범위한 산업 트렌드와 일치한다.이 시기는 xAI가 최근 새로운 이미지 및 비디오 생성 모델인 Grok Imagine을 출시한 것과 맞물려 있으며, 회사는 이를 “대대적인 업그레이드”를 특징으로 하며 사용자들에게 무료로 제공된다고 설명했다. 그러나 업계 베테랑들은 게임에서 AI의 역할에 대해 회의적인 입장을 유지하고 있다. Larian Studios의 퍼블리싱 책임자인 Michael Douse는 게임 산업의 주요 과제가 기술적인 것이 아니라 “리더십과 비전”이라고 주장하며, “수학적으로 생성되고 심리학적으로 훈련된 게임플레이 루프”보다는 더 많은 창의적 표현이 필요하다고 제안했다.
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2025.10.13 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)한국이 글로벌 인공지능(AI) 인재 확보 경쟁에서 심각한 유출을 기록하며 경제협력개발기구(OECD) 최하위권에 머물고 있다는 우려가 제기됐다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 이상휘 의원이 12일 공개한 자료에 따르면, 한국의 AI 인재 순유출 규모는 인구 1만 명당 0.36명으로 OECD 38개국 중 35위를 기록했다.정부 장학생도 이공계 이탈 급증더욱 심각한 것은 정부가 과학기술 발전을 위해 양성한 인재들마저 이탈하고 있다는 점이다. 과학기술정보통신부 자료에 따르면, 최근 5년간 정부 과학장학금을 받은 학생 중 316명이 의학계열 등 비이공계 분야로 진로를 변경했다. 이들은 장학금 수혜 후 학업을 중도 포기하거나 졸업 후 비이공계에 취업해 장학금 환수 대상이 됐다.연도별로는 2020년 29명에서 2023년 73명으로 증가했고, 올해는 7월까지 58명이 환수 대상에 포함됐다. 정부가 반도체 인재 양성을 위해 2023년부터 KAIST, GIST, DGIST, UNIST에 개설한 계약학과도 일부에서 중도 탈락률이 10%를 넘는 등 부진을 겪고 있다.하락세 가팔라진 AI 인재 순위미국 스탠퍼드대학교 ‘AI 인덱스 보고서 2025’에 따르면, 한국의 AI 인재 유출 상황은 지속적으로 악화되고 있다. 2020년 인구 1만 명당 +0.23명(14위)으로 순유입 상태를 보였던 한국은 2021년 +0.02명(24위)로 떨어진 뒤, 2022년 -0.04명(27위)으로 마이너스 전환됐다. 이후 2023년 -0.03명(34위), 2024년 -0.36명(35위)으로 유출 규모가 급속히 확대됐다.이는 룩셈부르크(8.92명), 독일(2.13명), 미국(1.07명) 등 AI 강국들이 인재를 적극 유입하는 것과 대조적이다. 대한상공회의소는 올해 6월 보고서에서 “국내 전문인력 해외 유출은 2019년 12만5000명에서 2021년 12만9000명으로 증가한 반면, 외국 전문인력 국내 유입은 4만7000명에서 4만5000명으로 감소했다”며 ‘두뇌수지 적자’가 확대되고 있다고 지적했다.이상휘 의원은 “국가가 어렵게 키운 과학 인재가 의대로 향하거나 중도 포기하는 현실은 두뇌 엑소더스의 전조”라며 “정부는 단순히 숫자를 채우는 인재 양성이 아니라, 현장과 연계된 지원과 인센티브 체계를 마련해 고급 인재가 국내에 머물 수 있도록 해야 한다”고 강조했다.
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2025.10.12 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)전 OpenAI 최고기술책임자(CTO) 미라 무라티가 ChatGPT 개발의 핵심 제품 관리자 중 한 명인 안젤라 장이 설립한 스텔스 스타트업 Worktrace AI에 투자했다. 이번 투자는 실리콘밸리 인공지능 생태계에서 OpenAI 출신들의 영향력이 확대되고 있으며, 이들이 상용 제품을 출시하기 전에도 막대한 가치 평가를 이끌어낼 수 있는 능력을 가지고 있음을 보여준다.OpenAI 베테랑들이 엔터프라이즈 AI 벤처 출범OpenAI의 세 번째 제품 관리자로 합류한 Jiang은 2022년 말 ChatGPT의 입소문 성공을 이끈 GPT 모델 개발에 중추적인 역할을 했습니다. 그녀는 이후 OpenAI의 공공 정책 팀으로 자리를 옮겼다가 2024년 12월 일리노이 대학교 컴퓨터 과학 조교수인 공동 창업자 Deepak Vasisht와 함께 Worktrace AI를 출범하기 위해 퇴사했습니다.Business Insider가 검토한 문서에 따르면, Worktrace AI는 올 여름 5천만 달러 가치 평가로 1천만 달러의 시드 투자를 유치하기 위한 논의를 진행 중이었습니다. 이 스타트업은 웹사이트에 따르면 기업 자동화에 집중하며, 기업이 “직원들을 관찰하여 반복적인 작업을 찾고 자동화”할 수 있도록 돕습니다.이 회사는 ChatGPT 책임자 Nick Turley, OpenAI의 최고 전략 책임자 Jason Kwon, ChatGPT의 동작 형성을 담당한 팀을 이끈 Joanne Jang 등 OpenAI 주요 인사들의 지원을 받고 있습니다. Worktrace AI는 또한 OpenAI Startup Fund와 벤처 캐피털 회사인 8VC 및 Conviction의 지원을 받고 있습니다.억만장자 동문 네트워크Worktrace AI는 OpenAI 출신 직원들이 설립한 높은 가치를 인정받는 스타트업들의 놀라운 물결에 합류했으며, 이들 중 다수는 제품 출시나 매출 발생 이전에 이미 10억 달러 가치 평가를 달성했습니다. 무라티 자신의 벤처인 Thinking Machines Lab은 올해 초 120억 달러 가치 평가로 20억 달러의 시드 펀딩을 유치했습니다. OpenAI의 전 수석 과학자 일리야 수츠케버가 설립한 Safe Superintelligence는 320억 달러의 가치 평가에 도달했습니다.이러한 스타트업들이 목표로 하는 엔터프라이즈 AI 시장은 폭발적인 성장을 경험하고 있습니다. 글로벌 엔터프라이즈 인공지능 시장은 2025년 약 980억 달러 규모로 평가되며, 2035년까지 5,580억 달러에 달할 것으로 예상되어 연평균 19%의 성장률을 나타냅니다.활성화된 웹사이트와 LinkedIn 프로필을 보유하고 있음에도 불구하고, Worktrace AI는 출시에 대한 공식 발표를 하지 않았습니다. 이러한 스텔스 접근 방식은 OpenAI 출신 벤처들 사이의 광범위한 트렌드를 반영하며, 이들은 비밀리에 운영하면서 총 420억 달러 이상의 펀딩을 유치했습니다.
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2025.10.12 등록
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