딥러닝은 (거의 다) 입력이 여러 뉴런(신경세포) 계층을 거쳐 마지막 계층의 뉴런에서 결론을 내는 방식이다. 우리 뇌는 이렇게 선형적으로만 동작하지 않는다. 이로 인해 인간이 단순하게 처리하는 일도 엄청난 계산을 거쳐 결론을 낸다. 가볍고 효율적인 AI가 필요하다.

버넌 마운트캐슬 스탠퍼드대 교수는 촉각, 언어, 고등사고가 모두 동일한 기본원리에 의해 작동할 것이라고 주장했다. 제프리 호킨스는 이를 "생각은 움직임의 한 형태"라고 표현했다. 웬 헛소리인가 싶었지만 공부를 좀 해보니 그럴 수밖에 없겠다는 생각이 든다.

우리 대뇌피질은 15만개 정도 피질 기둥으로 구성돼 있음이 밝혀졌다. 각 기둥에는 10만개 정도의 뉴런이 6개 층에 걸쳐 뻗어 있다. 15만개 기둥의 구조는 거의 동일하다고 말할 수 있다. 뉴런 간 연결은 대부분 피질 기둥 내부에서 층간 수직으로 연결돼 있고, 일부는 뇌의 먼 영역까지 수평으로 연결돼 있다. 호킨스는 각각의 피질 기둥이 수백 개 대상의 모형을 배울 수 있다고 주장한다. 복잡한 개념에는 여러 피질 기둥(수백 개일 수도)이 동원될 것이다. 피질 기둥이 사고 작용의 중요한 단위가 된다면 연구 범위가 극적으로 좁혀진다.

낮은 수준의 생각을 처리하던 기관(피질 기둥)을 복제해 공간을 더 확보해놓고 나니 언어 처리나 수학적 사고가 창발되었을 것이다. 우리의 고등사고가 생존에 절대적으로 필요했던 감각-운동 메커니즘이 변형된 것이라면, 고등사고의 규명에도 결정적 힌트를 줄 수 있다.



뇌에 대해 알면 알수록 생각보다 단순하면서도 우아한 기관이라는 생각이 들거든

마스터 알고리즘이 존재할거라는 의견에도 동의함