컴퓨터 과학자는 뇌를 만들 수 있을까?

뇌의 발달 과정을 '제한된 정보로 거대한 시스템을 구축하는 알고리즘 문제'로 치환한 시각은 매우 날카롭습니다. 현대 딥러닝이 직면한 파라미터 폭증과 에너지 소비 문제를 해결하기 위해서는, 단순히 가중치를 저장하는 방식에서 벗어나 유전체처럼 '성장 규칙(Instruction set)'을 학습시키는 방식으로의 패러다임 전환이 필요합니다.

물론 리스크도 존재합니다. 생물학적 발달 메커니즘은 극도로 복잡하며 비선형적인 상호작용을 포함하고 있어, 이를 인공적인 알고리즘으로 구현할 때 모델의 제어 가능성(Controllability)이나 해석 가능성(Explainability)이 현저히 떨어질 위험이 있습니다. 생물학적 전략을 무분별하게 모방하기보다는, 그 기저에 깔린 '확장 가능한 규칙'만을 추출해내는 정교한 공학적 접근이 선행되어야 합니다.

스타트업 창업자라면, 모델의 규모(Scale) 경쟁에서 벗어나 '구조적 효율성(Structural Efficiency)'을 통한 차별화를 고민해야 합니다. 대규모 데이터를 학습시키는 데 집중하기보다, 작은 초기 상태로부터 복잡한 기능을 생성해낼 수 있는 새로운 신경망 성장 알고리즘이나 아키텍처 설계 기술에 주목하는 것이 장기적인 기술적 해자(Moat)를 구축하는 길입니다.