AI를 사용한다고 해도 AI의 패러미터와 뇌의 시냅스를 비교했을때

수행할 수 있는 작업과 역할의 차이가 어마어마함

단순히 패러미터의 숫자만 뻥튀기 시킨다고 해도 시냅스 숫자보다 3~10배는 더 많아야 기능을 할 수 있을 것이라고 생각함

애초에 한 아키텍쳐에서 다른 아키텍쳐를 시뮬레이션 할때 드는 성능은 해당 아키텍쳐를 네이티브로 구동했을때의 2배에서 최대 10배이상 높은 성능이 필요하기도 하고
(PC에서 콘솔 게임들을 에뮬레이팅 할때 프레임이 안나오는 이유 중 하나)



또 에뮬레이팅 해야하는 아키텍쳐가 코드로 이루어진 프로그램이 아니고

지금의 기술력으론 비교할 수도 없는 매우 고도화된 생물학적인 부분이라는 것도 큰 난관임.

정말 효율적인 방법을 찾아내는게 아닌 한 뇌 전체를(생물학적과 비 생물학적인 부분을 포함한) 에뮬레이팅 하기 위해서는 터무니없는 성능이 요구될 가능성이 매우매우매우 높음.


지금 뇌를 에뮬레이팅 하기 위해서 필요한 성능이 64엑사다 100엑사다 하면서 학자들끼리의 의견도 분분하지만

어디까지나 해부학적인 네트워크 구조를 에뮬레이팅하여 판명하는 것에만 그정도의 성능이 든다고 생각하는게 맞음.

지금은 뇌의 구조를 데이터화 시키고 그걸 컴퓨터에서 굴렸을때 시뮬레이션 되는 신경 활동이 지성을 갖추고 있을 것이라는 이론에 따라 기대감이 모아지고 있지만

그렇지 않을 가능성도 분명히 존재한다는 것을 염두해두었으면 함.


다소 부정적인 내용이라 실망 할 수도 있겠지만

뇌분석보다 AI기술이 독자적으로 발전해나가면서 어느 순간 지성을 갖춘 AI가 발생할 것이라는 이론도 있고

어차피 이것도 완몰가의 중요 제반 기술 중 하나이기 때문에

결과적으로는 완몰가에 한발자국 더 나아간 것이라고 볼 수 있음.