5분 27초에 시냅스가 1000 조개로 추정된다고 함 (1개의 뉴런 세포가 다른 신경세포 1 만개와 연결되어 있다고 가정할 시)
앞에서 100 조개는 (1개의 뉴런 세포가 1 천개와 연결 시 100조가 된다고한다)
이렇게 수치 값이 크게 차이가 나는 이유는 잘 모르기 때문이라고 함,
뉴런 개수마저도 1천억 개인지 860억 개인지 대략적인 추정 수치일 뿐, 정확하게 측정된 수치는 전무하다고 함
그리고 현 기술로는 최대 마이크로 단위까지 관찰할 수 있다는 데
실질적으로 기능을 알고 물리 작용을 관찰하려면 기존 마이크로 단위의 현미경보다 1000 배 이상의, 나노 단위를 관찰할 수 있는 정도의 성능이 필요하다고 함
1. 현재 뇌에 관한 규모와 수치는 추측 값이지, 정확하게 측정 된 자료는 없다고 함
2. 현재 뇌 연구에 동원된 가장 좋은 현미경의 1000배 이상의 해상도를 가진 최점단 현미경이 동원되어야만, 뇌에서 일어나는 실질적인
물리 작용을 연구할 수 있을 예정이라고 함.
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인간시냅스 100 조~ 1000 조 추정인데 엔비디아에서는 2023년~2024년에 1000조 규모 도달할 걸로 추정 중임
그래서 gpt4 언제나옴
https://youtu.be/eAn_oiZwUXA?t=2966
https://deeplearning.hatenablog.com/entry/scaling_law
GPT4 의 규모가 어느정도 인지 봐야알듯
1. 추측값이라고 해도 근거 없는 건 아니므로(뉴런들의 평균 조밀도 x 뇌 부피) 오차를 감안하더라도 AI가 규모상 따라잡는 시점은 몇개월~1년 정도밖에 차이 안남. 2. 뉴런 하나당 시냅스는 7천여개지만, 시냅스 하나당 7초에 한번 정도 스파이킹하고, 스파이킹한다고 모두 유의미한 연쇄반응을 하는 건 아님(자극이 부족해서 반응하지 않거나, 그냥 랜덤하게 반응하지 않는 경우도 있음. 뇌는 기계와 달리 오류와 오차가 심함. 그럼에도 불구하고 작동하도록 만들어져있음. 따라서 인위적으로 설계될 인공뇌는(시냅스 연결망을 구성하는 방법만 안다면 규모상으로는) 그보다 훨씬 적은 수의 인공시냅스(파라미터?)로도 가능할 것으로 예상됨(그럼에도 불구하고 파라미터 규모와 효율성의 발전 속도가 어마어마하지만)
단 스파이킹이나 전달속도에서 우위에 있다고 하여도 파라미터가 뉴런과 시냅스의 모든 논리과정을 재현하여 구성할 수 있을지
모든 과정은 뇌 에뮬레이션이나 마인드 업로드를 목적으로 할때나 필요한거고 기능적 시뮬레이션이나 AGI개발에 참고할 때는 뉴런 간 전달되는 정보 위주로 연구함. 신호가 전달됐냐 안됐냐로 2진법으로 모사할 수 있음. 파라미터와 시냅스를 비교할 때 파라미터가 더 우월하다고 보는 의견도 있음.
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