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인간 기억력이 가장 잘 작동하는 감각의 수는 7개

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작성자 xtalfi
작성일 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)기술 대기업들이 AI 서버를 식히기 위해 경쟁하는 가운데, 다이아몬드 기술이 데이터 센터의 열 위기를 해결할 신기술로 등장하고 있습니다. 다이아몬드는 구리보다 다섯 배나 뛰어난 열전도성을 지녀, 고성능 프로세서의 냉각 문제를 혁신적으로 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다.혁신적인 열 전달 기술인공지능 워크로드가 데이터 센터를 열 한계까지 밀어붙이면서 합성 다이아몬드가 컴퓨터 칩을 위한 궁극의 냉각 소재로 부상하고 있습니다. 이번 주에는 업계의 여러 동향을 통해 다이아몬드의 열 관리에 대한 독특한 특성이 다시금 주목받고 있습니다.다이아몬드의 원자 구조는 각 탄소 원자가 네 개의 다른 탄소 원자와 강하게 결합해 있어 명견할 만한 열 전도 경로를 형성합니다. 이는 민감한 전자 장치를 손상시키기 전에 열 에너지를 급속도로 소산시키는 역할을 합니다. 열 전도율은 2,200 W/(m-K)에 달하며, 이는 실리콘보다 13배, 구리보다 5배나 더 뛰어난 수치입니다. 합성 다이아몬드는 칩 냉각 능력에서 양자 도약을 이룰 수 있는 소재로 평가받고 있습니다.주요 산업 배치Akash Systems는 다이아몬드 쿨링 기술로 인도 데이터 센터에 다이아몬드 쿨링 서버를 배치하는 2,700만 달러 규모의 계약을 체결하면서 큰 성과를 거두었습니다. 이 회사의 GPU 냉각 시스템은 온도를 10~20°C 낮추는 동시에, 열 스로틀링 없이 더 높은 클럭 속도를 구현할 수 있는 것으로 알려져 있습니다.이 기술은 CHIPS 법을 통한 상당한 정부 지원도 이끌어냈으며, Akash Systems는 다이아몬드 쿨링 제조 확대를 위해 최대 6,800만 달러의 연방 자금을 확보했습니다. 이러한 지원은 미국 반도체 경쟁력에서 다이아몬드 쿨링의 전략적 중요성을 부각시킵니다.차세대 애플리케이션선도적인 소재 회사들은 다이아몬드 통합을 단순한 열 확산재 수준을 넘어 확장하고 있습니다. De Beers의 자회사인 Element Six 는 열전도율이 800 W/mK에 이르는 구리-다이아몬드 복합재를 출시했으며, 이는 비용 효율성을 유지하여 광범위하게 채택될 수 있습니다. 스탠포드 대학 연구진은 갈륨 나이트라이드(GaN) 장치용 후처리 다이아몬드 통합 기술을 개발하고 있는데, 이는 전력 전자 분야에 혁신을 가져올 수 있습니다.이 기술은 AI 인프라 효율성에도 폭넓은 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 현재 데이터센터는 미국 전체 전력의 3.7%를 소비하고 있는데, 2029년에는 10%에 이를 것으로 전망됩니다. 다이아몬드 냉각 기술은 프로세서의 성능 저하를 야기하는 열 병목 현상을 제거함으로써 이 에너지 부담을 현저히 줄일 수 있으며, 급속히 성장하는 AI 경제에 비용 절감과 환경적 이점을 동시에 제공할 수 있습니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)피겨 AI, 가정 생활 혁신을 목표로 한 5피트 6인치 휴머노이드 로봇 ‘피겨 03’ 공개피겨 AI는 올해 10월 공식적으로 휴머노이드 로봇 ‘피겨 03’을 출시하며, 범용 로봇을 일상 가정에 도입하려는 회사의 여정에서 중대한 순간을 맞이했습니다. 키 5피트 6인치인 피겨 03는 전작과는 완전히 다르게 설계되었으며, 대량 생산과 가정용 사용을 위해 특별히 제작되었습니다. 다만, 실제 가정에 배치되기까지는 2026년까지 기다려야 합니다.고급 역량이 국내 도전에 맞서다Figure 03은 Figure 02에 비해 상당한 개선 사항을 보여줍니다. 여기에는 더 작고 강력한 관절, 90% 저렴한 제조 비용, 촉감이 있는 슬림한 손가락, 정교한 작업을 위한 손바닥 장착 카메라 등이 포함됩니다. 이 로봇은 식기세척기 적재, 식탁 위 정리, 기본 세탁 작업을 성공적으로 수행할 수 있지만, 아직 티셔츠 개기와 같이 복잡한 활동에는 어려움을 겪으며 물건을 떨어뜨렸을 때는 인간의 도움이 필요합니다.Figure의 독자적 “Helix” 신경망으로 구동되는 이 로봇은 전작에 비해 두 배의 프레임 속도와 60% 넓은 시야를 갖춘 향상된 비전 시스템을 특징으로 합니다. 시스템은 균형 및 반사에 사용되는 “system zero”, 신경계 반응에 해당하는 “system one”, 논리적 추론 및 의사결정에 사용되는 “system two” 등 세 가지 수준의 AI가 통합되어 있습니다. 이러한 발전에도 불구하고, CEO Brett Adcock은 출시 시점에서는 로봇이 “실제로 가정용으로 준비되지 않을 것”임을 인정했으며, 2026년을 자율 가정 운영 목표 시기로 설정했습니다.십억 달러 지원과 상업적 야망Figure AI는 2025년 9월 시리즈 C 펀딩에서 10억 달러 이상의 투자를 유치하며 390억 달러의 기업 가치를 달성했습니다. 이 과정에는 Nvidia OpenAI, Microsoft, 제프 베조스 등 주요 투자자들이 참여했습니다. 회사는 휴머노이드 로보틱스 시장이 전 세계 경제의 모든 육체노동 가치에 해당하는 40조 달러 규모의 기회를 제공할 것으로 추정하고 있습니다.회사의 새로운 산호세 BotQ 제조 시설은 연간 최대 12,000대의 로봇을 생산할 수 있으며, 4년 내에 100,000대까지 확대할 계획입니다. Figure 02 로봇은 이미 BMW의 사우스캐롤라이나 공장에서 하루 10시간 교대로 근무하며 산업 환경에서 휴머노이드 로봇의 상업적 성공 가능성을 입증하고 있습니다. 회사는 로봇이 다른 로봇을 조립하는 생산 방식을 통해, Adcock이 “플라이휠 효과”라고 부르는, 대규모 플릿이 더 저렴한 생산과 더 나은 AI 훈련을 가능케 하는 선순환 구조를 만들 계획입니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)영국 중앙은행은 수요일 인공지능 투자에 대해 지금까지 가장 강력한 경고를 내놓으며, AI 중심의 기술 기업들에서 “과대 평가”가 발생할 경우 닷컴 버블을 연상시키는 “급격한 시장 조정”을 초래할 수 있다고 경고했다. 몇 시간 후, 국제통화기금(IMF) 총재 크리스탈리나 게오르기에바도 비슷한 우려를 표하며, 현재의 주식 평가가 “25년 전 인터넷 열풍 때 보았던 수준으로 향하고 있다”고 경고했다.이 두 주요 금융기관의 동시 경고는 S&P 500이 2025년 들어 33번째 사상 최고치를 기록한 수요일에 나왔으며, AI 관련 주식들이 시장 상승을 계속 이끌고 있다. 중앙은행은 현재 단 5개 기업이 S&P 500 전체 가치의 거의 30%를 차지하고 있다며, 이는 50년 만에 가장 높은 집중도라고 지적했다.월가, 버블 우려에 대해 의견 분분기관의 경고에도 불구하고, 월가의 애널리스트들은 여전히 크게 의견이 갈리고 있다. 골드만삭스 는 “아직 주식시장 거품은 없다”고 주장하지만, 일부 요소들이 “이전 거품들과 유사하다”고 인정한다. 그러나 골드만삭스 CEO 데이비드 솔로몬은 지난주 보다 신중한 어조를 보이며, 앞으로 12~24개월 내 “AI 주도의 주식시장 조정”을 예상하며 닷컴 시대와의 유사점을 언급했다.뱅크오브아메리카 애널리스트들은 순환 투자에 대한 우려를 “지나치게 과장됐다”고 일축하며, 이러한 거래가 2030년까지 예상 AI 투자에서 5~10%에 불과할 것으로 추정한다. 하지만 비평가들은 Nvidia 가 자신의 고객이기도 한 OpenAI와 같은 기업에 투자하는 사례, 그리고 AMD 가 최근 OpenAI에 주당 1센트로 10% 지분을 제공한 계약 등 우려스러운 패턴을 지적한다.Advanced Micro Devices는 OpenAI 파트너십 발표 이후 월요일에 약 24% 급등하며, 거품에 대한 경고에도 불구하고 시장의 AI 거래에 대한 꾸준한 수요를 보여줬다.시장 집중도가 역사적인 수준에 도달하다모건 스탠리의 리사 셀렛은 AI 관련 주식이 ChatGPT 출시 이후 S&P 500 수익의 약 75%, 이익 성장의 80%, 자본 지출의 90%를 차지했다고 경고했다. 이러한 집중은 영란은행에 따르면 AI의 영향에 대한 기대감이 다소 덜 낙관적이 될 경우 주식 시장이 “특히 취약하게 될 것”이라고 한다.이러한 경고는 순환 자금 조달 구조에 대한 우려와 기업들이 현재의 가치 평가를 정당화할 수 있는 수익을 낼 수 있는지에 대한 의문을 반영한다. 최근 MIT 연구에서는 조직의 95%가 생성형 AI 투자에서 수익을 전혀 내지 못하고 있다고 밝혔으며, 오라클은 자사의 AI 클라우드 사업에서 겨우 14%의 이익률을 보고했다.골드만 삭스의 솔로몬은 AI가 진정한 기술적 진보를 나타내지만 “많은 자본이 배치되었지만 수익을 내지 못할 것”이라고 강조했다. 게오르기에바는 다음 주 IMF 회의를 준비하는 재무장관들에게 “안전을 준비하라—불확실성이 새로운 정상”이라고 경고했다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)구글은 목요일에 제미니 엔터프라이즈를 출시하며, 포괄적인 AI 플랫폼을 마이크로소프트와 오픈AI가 주도하는 업무용 인공지능 도구 시장에 대한 직접적인 도전장으로 내세웠습니다. 이번 행보는 엔터프라이즈 AI 시장이 폭발적으로 성장하고 있는 가운데 나온 것으로, 구글 클라우드는 AI 수요에 힘입어 전년 대비 32%의 매출 증가를 보고하고 있습니다.마이크로소프트의 AI 지배에 대한 직접적인 도전Gemini Enterprise는 엔터프라이즈 에디션의 경우 사용자당 월 $30, 소규모 비즈니스의 경우 사용자당 월 $21에 가격이 책정되며, Microsoft의 Copilot 및 OpenAI의 ChatGPT Enterprise와 동일한 시장을 타겟으로 합니다. 이 플랫폼은 Google Workspace와 Microsoft 365 모두와 통합되어 기업들이 기존 인프라 전반에 AI 에이전트를 배포할 수 있도록 합니다.Google Cloud CEO 토마스 쿠리안은 “Google Cloud는 엔터프라이즈 AI를 대규모로 사용하기 위해 필요한 모든 레이어를 제공한다는 점에서 독보적인 입지를 가지고 있다”며, 이 플랫폼을 “직장에서 AI를 위한 새로운 관문”이라고 설명했습니다. 이번 출시는 Microsoft Copilot이 상당한 점유율을 확보하여 2025년 시장 점유율을 1% 미만에서 4.83%로 늘린 가운데 이루어졌으며, ChatGPT의 점유율은 84%에서 80% 미만으로 감소했습니다.초기 고객들은 이미 상당한 생산성 향상을 보고하고 있습니다. Virgin Voyages는 50개 이상의 전문 AI 에이전트를 배치해 콘텐츠 제작 속도를 40% 향상시키고 에이전시 의존 비용을 35% 절감했습니다. Macquarie Bank는 과잉 경보를 40% 줄이고 더 많은 사용자(38%)를 셀프 서비스 기능으로 유도했습니다.AI 경쟁이 치열해지면서 시장 역학이 변화하고 있다이번 시점은 기업용 AI 수익을 둘러싼 경쟁이 더욱 치열해지고 있음을 반영합니다. 최근 OpenAI는 ChatGPT의 주간 사용자 수가 8억 명에 달한다고 발표했으며, Microsoft는 Copilot의 월간 사용자 수가 1억 명이라고 보고했지만 전체 기업의 94%가 실질적인 혜택을 보고 있다고 응답했음에도 불구하고 6%만이 글로벌 배포를 완료해 실제 도입에는 어려움을 겪고 있습니다.Google Cloud의 성장세는 강력해 보입니다. 이미 1,060억 달러 규모의 계약된 수익 백로그를 확보하고 있으며, 향후 2년간 최소 580억 달러를 수익으로 전환할 것으로 기대됩니다. 회사의 AI 인프라는 월간 980조 개 이상의 토큰을 처리하고 있는데, 이는 5월 대비 거의 두 배로 증가한 수치입니다. 또한, 현재 10대 주요 AI 연구소 가운데 9곳에서 Google Cloud 서비스를 이용하고 있습니다.하지만 기업용 AI 시장은 여전히 분산되어 있습니다. Microsoft 클라우드 부문이 분기당 467억 달러의 수익을 창출하는 반면, Google Cloud는 136억 달러를 기록하고 있지만, Google의 32% 성장률은 경쟁 업체들을 크게 앞질러가고 있습니다. 경쟁 압박으로 인해 Microsoft는 Copilot 파트너 인센티브를 50% 상향하고, 지난 25년 간 가장 큰 Enterprise Agreement 가격 정책 변화를 단행했습니다.
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