문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 바이오 컴퓨터 (문단 편집) === [[인공신경망]]과 [[뉴로모픽 컴퓨팅|뉴로모픽 컴퓨터]] === [[인공신경망]]과 [[뉴로모픽 컴퓨팅|뉴로모픽 컴퓨터]]는 기존의 [[반도체]] 기반 [[컴퓨터]]를 기반으로 [[인간]]의 [[뇌]]의 [[정보]]처리를 모사하여 인간의 뇌를 복제하는 기술이다. 일단 이론상으론 기존의 반도체 기반 컴퓨터의 연장선상의 존재인 [[양자 컴퓨터]]를 기반으로 할 수도 있다. 이들 중에서도 인공신경망 기술은 [[인공지능]] 기술 및 [[기계학습]] 기술의 중핵을 이루는 기술로서 실용화가 진척되고 있다. [[2000년대]]~[[2010년대]]에 들어와서 인공지능의 구현을 위한 핵심 기술로 떠오르고 있는데, [[구글 딥마인드]]의 [[DQN#s-2|DQN]] 및 [[알파고]]가 이 기술을 대표하는 실용화 사례로 꼽힌다. 이 경우 광의적 의미의 바이오 컴퓨터이긴 해도 생체 부품을 사용하지 않는 관계로 협의적 의미의 바이오 컴퓨터에는 해당되지 않기 때문에 오해를 살 수도 있는 중의적인 명칭인 '바이오 컴퓨터(Biocomputer)'라는 명칭은 쓰지 않으며, ''''뉴로 컴퓨터(Neurocomputer)'''' 등의 다른 명칭으로 호칭한다. 제조 및 유지나 제어 면에서 어려움이 있는 불안정한 유기물 기반 생체 부품을 사용할 필요가 없고 기존의 [[반도체]] 소자를 이용하는 [[컴퓨터]]에 그대로 적용되는 기술이기에 실용성과 범용성이 높으며, 기존의 [[컴퓨터공학]]의 연장선에 있는 기술 개념이니만큼 향후에는 [[양자 컴퓨터]]와 같은 다른 기술과의 접목도 전망할 수 있기에 앞으로의 잠재성 역시 높다.[* 실제로 [[영국]]의 [[옥스포드 대학교]]에서는 [[양자 컴퓨터]]에 [[기계학습]] 기술을 [[https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=shm&sid1=105&oid=584&aid=0000003593|접목시키기 위한]] 학습 알고리즘의 개발을 시도하고 있기도 하다.] 하지만 기존의 반도체 소자를 기반으로 하고 있다는 점이 역으로 기술적인 한계로 작용하고 있기도 하다. 상기한 대로 기존의 반도체 소자가 지닌 [[물리학]]적인 한계는 이미 자명한 상황이기 때문에, 기존의 반도체 소자의 물리학적 한계를 극복할 수 있는 수단인 양자 컴퓨터 등과의 접목이 없이는 기술적인 한계의 극복이 어려운 형편이다. 딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘 등의 [[기계학습]] [[알고리즘]]을 활용하여 [[뇌]]의 [[신경]]구조를 본뜬 '[[소프트웨어]]'로 [[인간]]의 뇌의 신경망을 복제하는 기술은 ''''[[인공신경망]](Artificial Neural Network)''''이라 부르고, 이와 반대로 뇌의 신경구조를 본뜬 '[[하드웨어]]'로 인간의 뇌의 신경망을 복제하는 기술은 ''''[[뉴로모픽 컴퓨팅|뉴로모픽 컴퓨터]](Neuromorphic Computer)''''[* 직역하자면 "뉴런을(nuero-) 모방한(-morphic) 컴퓨터"라고 할 수 있다. 뉴런의 구조를 모방했을 뿐 실제 뉴런을 사용한 게 아니므로 혐의적 의미에서는 바이오 컴퓨터가 아니다.]라 부른다. 둘 다 개별 문서가 있으니 자세한 사항은 개별 문서에서 설명한다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기