를 쓴다. 자율주행보다 효율적인 인간 운전자 이것만 해도 엄청난 에너지다. 그런데 데이터양이 폭증하고, 이를 이용해 소위 ‘ 빅데이터 서비스 ’ 까지 본격적으로 이뤄지면 문제가 심각해진다. 빅데이터의 속성 때문에 데이터가 늘어나는 것보다 더 빨리 에너지 소모가 증가하기 때문이다. 최대치로 예측하면 20년 뒤에는 데이터양이 지금보다 10만 ~ 100만 배쯤 늘어날 것이다. 이만큼의 데이터를 유지하고 이용하려면 발전소 1000억 개가 필요하다. 이건 사실상 불가능한 일이다. 따라서 뭔가 전혀 다른 방식의 컴퓨터 · 데이터 사용법이 필요하다. 우리는 대개 컴퓨터를 사용할 때 전기 사용량에 크게 주의
컴퓨터 과학자의 수입 원천이 됐다. 현재 인류가 보유한 디지털 데이터의 총량은 대강 50제타바이트 ( 1제타바이트 = 1조 기가바이트 ) 쯤이다. 노트북PC에 내장된 1테라바이트 ( 1000 기가바이트 ) 짜리 하드디스크 500억 개를 채울 양이다. 데이터의 대부분은 전 세계 600곳 정도의 데이터 센터에 보관돼 있다. 이 데이터 센터들은 대강 원자력발전소 50 ~ 60개 정도의 에너지를 쓴다. 자율주행보다 효율적인 인간 운전자 이것만 해도 엄청난 에너지다. 그런데 데이터양이 폭증하고, 이를 이용해 소위 ‘ 빅데이터 서비스 ’ 까지 본격적으로 이뤄지면 문제가 심각해진다. 빅데이터의 속성
하고 이용하려면 발전소 1000억 개가 필요하다. 이건 사실상 불가능한 일이다. 따라서 뭔가 전혀 다른 방식의 컴퓨터 · 데이터 사용법이 필요하다. 우리는 대개 컴퓨터를 사용할 때 전기 사용량에 크게 주의를 기울이지 않지만, 이런 문제는 먼 훗날의 얘기가 아니다. 해결책이 엿보이기는 한다. 바로 사람의 두뇌를 모사하는 것이다. 전기자동차를 자율주행 모드로 운행하면, 사람이 직접 운전할 때에 비해 똑같은 전기량으로 갈 수 있는 거리가 약 절반으로 줄어든다. 자율주행을 할 때는 센서 등이 모은 수많은 주위 상황 정보를 자동차에 탑재된 상대적으로 비효율적인 컴퓨터
두뇌는 대강 1초에 1경 ( 1 뒤에 ‘ 0 ’ 이 16개 ) 번 전기신호를 만든다. 두뇌를 이루는 뉴런 · 시냅스 등 물리적 존재들이 물리화학적 법칙에 따라 작용한 결과다. 어떻게 그런 작용들이 모여 의식 또는 마음을 만들어내는가 하는 문제는 오랜 기간에 걸쳐 철학자 · 심리학자 · 신경과학자에게 밥벌이 수단을 제공했다. 오늘날에는 이 문제가 많은 물리학자나 컴퓨터 과학자의 수입 원천이 됐다. 현재 인류가 보유한 디지털 데이터의 총량은 대강 50제타바이트 ( 1제타바이트 = 1조 기가바이트 ) 쯤이다. 노트북PC에 내장된 1테라바이트 ( 1000
컴퓨터의 진화우주에 인간의 두뇌만큼 복잡한 물체도 없을 것이다. 인간의 두뇌에는 대강 1000억 개의 뉴런과 그 1000 ~ 1만 배 정도의 시냅스 ( 뉴런 사이의 연결 ) 가 있다. 뉴런과 시냅스는 아직도 정확히 이해되지 않은 복잡한 알고리즘에 따라 번쩍번쩍하는 전기 신호 ( 펄스 ) 를 발생시켜 의식과 기억을 만들어낸다. 평균적인 인간의 두뇌는 대강 1초에 1경 ( 1 뒤에 ‘ 0 ’ 이 16개 ) 번 전기신호를 만든다. 두뇌를 이루는 뉴런 · 시냅스 등 물리적 존재들이 물리화학적 법칙에 따라 작용한 결과다
직접 운전할 때에 비해 똑같은 전기량으로 갈 수 있는 거리가 약 절반으로 줄어든다. 자율주행을 할 때는 센서 등이 모은 수많은 주위 상황 정보를 자동차에 탑재된 상대적으로 비효율적인 컴퓨터가 처리하기 때문이다. 즉 사람이 훨씬 효율적인 컴퓨터라는 뜻이다. 왜 그럴까.
그런데 데이터양이 폭증하고, 이를 이용해 소위 ‘빅데이터 서비스’까지 본격적으로 이뤄지면 문제가 심각해진다. 빅데이터의 속성 때문에 데이터가 늘어나는 것보다 더 빨리 에너지 소모가 증가하기 때문이다. 이만큼의 데이터를 유지하고 이용하려면 발전소 1000억 개가 필요하다. 따라서 뭔가 전혀 다른 방식의 컴퓨터·데이터 사용법이 필요하다. 현재 인류가 보유한 디지털 데이터의 총량은 대강 50제타바이트(1제타바이트=1조 기가바이트) 쯤이다. 이 데이터 센터들은 대강 원자력발전소 50~60개 정도의 에너지를 쓴다.