오가노이드 인텔리전스: 2023년 연구 계획과 가능성

양자 컴퓨팅은 미래의 주요 컴퓨팅 혁신 후보로 자주 거론됩니다. 2023년 연구자들은 또 다른 가능성으로 오가노이드 인텔리전스(OI)를 제안했습니다.

무어의 법칙은 집적회로의 트랜지스터 수가 증가하는 추세를 설명합니다. 고든 무어는 1965년 약 1년마다 두 배가 된다고 전망했고, 1975년에는 그 간격을 약 2년으로 수정했습니다. 컴퓨터 가격이 언제나 절반으로 떨어진다는 일반 법칙은 아닙니다. 발열, 전력 소비, 제조 공정의 물리적 한계는 지속적인 소형화를 어렵게 합니다.

이러한 한계는 대안적인 계산 방식의 연구를 촉진합니다. 그렇다고 무어의 법칙이 특정 연도에 끝나거나 OI가 실리콘 기반 컴퓨터를 반드시 대체한다는 뜻은 아닙니다.

오가노이드 인텔리전스란 무엇인가?

2023년 존스홉킨스대학교 연구자들과 공동 연구진은 OI의 개념과 연구 계획을 구체화했습니다. 이들은 OI를 인간 뇌세포의 3차원 배양체인 뇌 오가노이드와 세포 배양체를 기계에 연결하는 인터페이스를 이용해 생물학적 컴퓨팅을 연구하는 신흥 다학제 분야로 설명했습니다.

OI는 세포 배양체를 자극을 전달하고 반응을 측정할 수 있는 전자 인터페이스와 결합하려는 접근입니다. 연구자들은 이러한 시스템이 학습하고 특정 과제를 수행할 수 있는지 조사하고 있습니다.

고도화된 OI 시스템을 구현하려면 수십 년이 더 걸릴 수 있습니다. 실험실 배양 조직에 관한 오랜 연구가 기반이지만, 실용적인 생물학적 컴퓨터에는 여전히 많은 기술 개발이 필요합니다.

2022년 브렛 케이건과 코티컬 랩스 연구진은 공동 연구자들과 함께 디시브레인 실험을 보고했습니다. 이 실험에서는 실험실에서 배양한 신경세포가 단순화된 Pong 게임의 수행 능력을 개선하도록 학습했습니다. 인간 또는 생쥐 신경세포의 2차원 배양체와 전극 배열을 사용했으며, 3차원 뇌 오가노이드를 사용한 것은 아닙니다. 인간과 같은 의식을 입증한 결과도 아닙니다.

왜 오가노이드 인텔리전스를 개발해야 하는가?

생물학적 시스템과 실리콘 기반 시스템은 서로 다른 강점이 있습니다. 인간의 뇌는 비교적 적은 에너지로 학습하고 복잡한 정보를 처리하며, 현재의 컴퓨터는 정확한 계산을 매우 빠르게 수행합니다. OI 연구는 생물학적 학습의 특성을 계산에 활용할 수 있는지 탐구합니다.

OI 연구자인 토마스 하르퉁은 에너지 소비의 차이를 설명하기 위해 뇌와 프런티어 슈퍼컴퓨터를 비교했습니다. 프런티어는 테네시주 오크리지에 있으며 2022년 5월 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 되었습니다. 하르퉁은 약 6억 달러의 비용과 6,800제곱피트의 규모를 예로 들었습니다. 뇌의 계산 능력과 에너지 소비에 대한 이 비교는 설명을 위한 것으로, 동일한 조건의 성능 시험에서 인간 뇌를 뛰어넘었음을 입증한 것은 아닙니다.

OI는 학습과 계산에 새로운 방법을 제공할 가능성이 있습니다. 그러나 모든 과제에서 기존 컴퓨터보다 빠르고 지능적이며 에너지 효율적이라는 점은 입증되지 않았습니다. 2023년 연구 계획은 후속 실험과 기존 기술을 보완할 수 있는 접근의 토대를 마련했습니다.

한 가지 과제는 더 크고 생존력을 유지하는 오가노이드를 배양하는 것입니다. 당시 하르퉁 연구실에서 사용한 오가노이드는 약 5만 개의 세포를 포함했지만, 이 수치가 모든 뇌 오가노이드에 해당하지는 않습니다. 규모를 키우려면 영양 공급, 장기 생존, 정보 입력과 판독 방법도 필요합니다. 실리콘 기반 AI가 이러한 시스템의 개발과 분석을 도울 수 있습니다.

잠재적 활용 사례

2050년에 OI가 실용적인 기술로 발전한 미래를 상상해 봅시다. 이는 사고 실험이지 완성 시점에 대한 예측이 아닙니다. 생물학적 컴퓨터와 그 개발 연구는 어떤 분야의 이해를 높일 수 있을까요?

뇌 질환과 발달

뇌 오가노이드는 알츠하이머병과 조현병의 기전, 자폐 스펙트럼과 관련된 신경 발달을 연구하는 데 도움이 될 수 있습니다. 서로 다른 질환과 발달상의 상태를 하나의 뇌 손상으로 취급해서는 안 됩니다.

이러한 연구 모델은 의약품 개발과 치료 효과 평가에도 활용될 가능성이 있습니다. 이는 잠재적인 연구 용도이며 OI가 이미 해당 치료법을 만들어 냈다는 증거는 아닙니다.

정보 수용, 해석, 통합

OI 연구는 건강한 뇌의 기능과 발달에 관한 이해에도 기여할 수 있습니다. 예를 들어 인간의 뇌가 다음 과정을 수행하는 방식을 연구합니다.

• 정보를 받아들인다
• 정보를 해석한다
• 새로운 정보를 이미 배운 지식과 연결한다

이러한 과정을 더 잘 이해하면 교육을 개선하고 평생 학습을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실제 효과는 추가 연구가 필요합니다.

주요 우려 사항

OI 연구에는 실험실에서 배양한 신경세포를 조작하고 시험하는 과정이 포함됩니다. 따라서 기대되는 이점과 함께 연구의 한계와 윤리 문제도 검토해야 합니다. 다음은 논의되는 두 가지 주제입니다.

특이점

기술적 특이점은 AI의 발전이 인간이 통제하거나 예측하기 어려울 정도로 가속되는 가설상의 상황입니다. OI가 이러한 사건을 일으킨다는 생각은 추측에 머뭅니다. 2050년의 가상 시나리오는 오가노이드가 인간의 지능이나 의식을 획득한다는 증거가 아닙니다.

특이점에는 자의식을 가진 기계라는 생각이 연결되기도 합니다. 레이 커즈와일은 저서 ‘The Singularity is Near’에서 기술 발전의 가속을 논하며 특이점이 2045년 무렵에 올 것으로 전망했습니다. 이는 그의 예측이며 OI 연구로 입증된 일정은 아닙니다.

소설과 영화는 자의식을 가진 기술을 위협적으로 묘사하곤 합니다. 이러한 이야기는 변화와 통제에 대한 우려를 표현하지만, 실제 시스템의 행동에 관한 증거는 아닙니다.

윤리

오가노이드가 복잡해질수록 윤리적 지위, 감각을 경험하는 능력의 잠재적 징후, 실험의 한계를 지속적으로 평가해야 합니다. 2023년 OI 제안은 개발 과정에서 연구자, 윤리 전문가, 대중의 참여와 세포 기증자의 동의 및 개인정보 보호를 강조했습니다. 자극에 반응한다는 사실만으로 인간과 같은 의식이 있다고 볼 수는 없습니다.

마무리

2023년 OI는 형성 중인 다학제 연구 계획이었으며, 범용 계산에 사용할 수 있는 완성된 기술이 아니었습니다. 뇌 연구와 새로운 계산 방식에 대한 가능성은 흥미로웠지만, 추가 실험과 기술 개발 및 윤리적 평가가 필요했습니다.