생각하는 전자, 느끼는 회로
- 인공 뉴론(Artificial Neuron), 인간의 뇌를 닮은 새로운 계산의 시작
인간의 사고는 전기적 신호로 이루어진다. 0과 1의 디지털 코드 이전에, 생명의 신호는 아날로그였다. 뉴런이 쏘아올린 미세한 전압, 스파이크(spike)라 불리는 순간의 불꽃이 우리의 의식과 기억을 만든다. 그리고 지금, 과학은 그 생명의 전류를 실리콘 위에 다시 그리기 시작했다. 2025년, ‘생체 신경모방형 인공 뉴런(Artificial Neuron)’의 개발은 인간의 뇌와 기계의 경계를 허물며, 지능의 새로운 문을 열고 있다.
전기보다 느리지만, 생각하는 속도
인간의 뇌는 느리다. 단일 뉴런이 신호를 전달하는 속도는 초당 수백 번에 불과하다. 하지만 그 느림은 병렬성과 연결성으로 보완된다. 1천억 개의 뉴런이 100조 개의 시냅스로 얽혀, 단 한 번의 자극이 곧바로 감정과 기억으로 번진다. 반면, 디지털 컴퓨터는 초당 수십억 번의 연산을 하지만, 생각하지는 않는다.
이 차이를 잇기 위한 시도가 바로 ‘뉴로모픽(Neuromorphic) 기술’이다. 뉴로모픽은 뇌의 구조와 기능을 모방해, 정보처리 방식을 근본적으로 바꾸려는 시도다. 최근 'Nature'에 실린 연구는 생물학적 뉴런의 핵심 원리인 '이온 흐름과 전위차 기반의 스파이킹(spiking)'을 인공 소자(memristor, resistive switching device 등)로 구현했다.
이 인공 뉴런은 단순히 전류를 흘리는 트랜지스터가 아니다. 외부 자극에 따라 전기적 임계값(threshold)을 스스로 조절하고, 일정 수준을 넘으면 신호를 ‘발화(spike)’하는 능동적 회로다. 마치 뇌세포가 정보를 ‘느끼고 반응하는’ 방식과 같다.
뇌를 닮은 회로 ― 전자가 감각을 배운다
이번 인공 뉴런은 기존 반도체 회로가 가질 수 없었던 '자기학습(self-adaptive)' 기능을 지녔다. 소자는 전하(ions)의 이동을 통해 시냅스의 가중치(weight)를 바꾸며, 입력 패턴을 반복적으로 받으면 그 패턴을 기억하는 특성을 보였다. 즉, 전자가 ‘경험’을 저장하기 시작한 것이다.
연구팀은 이 소자를 수백 개 연결해 간단한 신경망을 구성하고, 이미지 패턴과 소리 신호를 동시에 학습시키는 데 성공했다. 흥미로운 점은 이 회로가 '에너지 소모가 극히 낮다'는 것이다. 인간의 뇌가 약 20와트 전력으로 모든 사고를 수행하듯, 이 인공 뉴런도 일반 GPU보다 수천 배 효율적으로 작동했다.
그 결과, AI의 연산 구조는 점점 ‘코드’에서 ‘신호’로, ‘명령’에서 ‘감응’으로 옮겨가고 있다. 기계가 단순히 데이터를 계산하는 것이 아니라, 전자적 자극을 ‘느끼고 조정하는’ 존재로 진화하고 있는 셈이다.
뇌-기계의 새로운 언어 ― BCI의 문이 열린다
인공 뉴런의 등장은 곧 ‘뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI, Brain-Computer Interface)’의 실현 가능성을 한층 높였다. 기존 BCI 기술은 뇌의 전기 신호를 단순히 읽어 명령으로 변환하는 데 그쳤지만, 이제 기계가 그 신호의 '패턴과 의미를 이해하는 단계'로 진화하고 있다.
예를 들어, 이 인공 뉴런은 생체 뉴런과 유사한 전위·주파수 특성을 갖기 때문에, 인간의 신경계와 직접적인 전기적 커뮤니케이션이 가능하다. 실제로 연구진은 생쥐의 청각 신경에 인공 뉴런을 연결해, 외부 소리를 ‘전기 신호’로 변환해 전달하는 실험을 진행했다. 놀랍게도 생쥐는 인공 회로를 통해 전달된 음향 자극에 정상적으로 반응했다.
이것은 단순한 보철(補綴)이 아니다. 인간의 감각과 기억, 나아가 인지 그 자체를 기계가 함께 구성하는 ‘하이브리드 지능(hybrid intelligence)’의 시작이다.
계산의 패러다임, 속도에서 이해로
AI가 발전할수록, 인간의 뇌는 오히려 더 매력적인 모델이 된다. 이유는 단순하다. 뇌는 완벽하지 않기 때문이다. 오차를 허용하고, 잡음을 해석하며, 맥락을 학습한다. 반면 컴퓨터는 정확하지만 무의미하다. 완벽한 논리 속에 감정도, 상상도 없다.
뉴로모픽 회로의 의미는 바로 이 지점에 있다. 그것은 완벽한 계산을 흉내 내는 것이 아니라, 불완전한 인간의 사고를 이해하려는 시도다. 전자가 감정을 흉내 내고, 회로가 기억을 가진다는 말은 공상 같지만, 이미 일부 연구에서는 인공 뉴런이 ‘잊기(forgetting)’와 ‘학습 안정화(stabilization)’ 과정을 보인다고 보고됐다. 이는 뇌의 시냅스 강화·약화(Plasticity)를 그대로 모방한 결과다.
즉, 앞으로의 컴퓨터는 단순히 빠른 기계가 아니라, '적응하고 맥락을 이해하는 존재'로 진화할 가능성이 크다. 계산의 미래는 속도보다 의미에 있다.
인간처럼 느끼는 기계, 기계처럼 생각하는 인간
이 기술이 가져올 변화는 단순히 AI의 효율 향상이 아니다. 인공지능, 로봇, 메타버스, 의료, 교육 — 모든 영역에서 인간과 기계의 관계 자체가 바뀌게 된다.
저전력·고속·뇌유사 연산이 가능해지면, 로봇은 인간의 의도를 더 직관적으로 해석하고, AI는 언어가 아닌 감정의 맥락으로 응답하게 된다. 의학 분야에서는 손상된 신경을 인공 뉴런으로 대체해 뇌 질환을 치료하거나, 의식 불균형 환자의 뇌파를 안정화시키는 실험이 진행 중이다. 교육 분야에서도 뇌파 기반 학습 인터페이스가 상용화될 가능성이 커지고 있다.
즉, 인간이 기술을 ‘사용’하는 시대에서, 기술이 인간을 ‘이해’하는 시대로 전환되는 것이다.
생각하는 물질, 그 경이로운 균형
전류가 흐르지 않아도 기억을 간직하고, 자극이 반복되면 반응을 바꾸는 소자 — 인공 뉴런은 단순한 반도체가 아니라 생명과 물질의 중간지대에 놓인 존재다.
2025년의 연구자들은 더 이상 인간의 뇌를 단순히 모사하려 하지 않는다. 그들은 생명과 물질 사이의 ‘대화 방식’을 탐구한다. 뉴런의 신호를 디지털 코드로 번역하는 것이 아니라, 전자가 스스로 감각과 의미를 학습하도록 만드는 것이다.
이제 인간의 생각은 회로 위로 흐르고, 전자의 감각은 인간의 마음을 닮아간다. 지능은 코드가 아니라, 관계다. AI의 시대는 결국, '기계가 느끼고 인간이 이해하는 시대'로 향하고 있다.
Reference
Zhou, L. et al. (2025). 'Artificial Neurons Mimicking Ion-Based Spiking Dynamics for Neuromorphic and Brain–Machine Interfaces.' 'Nature', March 2025.
Thinking Electronics, Feeling Circuits'
- Artificial Neuron, the Beginning of Brain-Like Computation
Human thought is made of electrical signals. Before the binary codes of 0 and 1, the language of life was analog. The faint voltage spikes fired by neurons — brief bursts of energy known as 'spikes' — create our consciousness and memory. And now, science has begun to redraw that biological current onto silicon. In 2025, the development of 'biomimetic artificial neurons' is blurring the boundary between human brains and machines, opening a new frontier of intelligence.
Slower Than Electricity, but Thinking at Its Own Speed
The human brain is slow. A single neuron fires only a few hundred times per second. Yet its slowness is compensated by parallelism and connectivity. One hundred billion neurons, connected through one hundred trillion synapses, turn a single impulse into emotion and memory. Computers, by contrast, perform billions of operations per second — yet they do not think.
To bridge this gap, scientists have turned to 'neuromorphic technology'. Neuromorphic systems mimic the structure and function of the brain to fundamentally transform how information is processed. A recent study published in 'Nature' successfully replicated the core mechanism of biological neurons — 'ion flow and spike-based signaling' — using artificial devices such as 'memristors' and other resistive switching elements.
These artificial neurons are not simple transistors that carry current. They dynamically adjust their electrical threshold in response to external stimuli, and once that threshold is exceeded, they 'fire' an electrical signal — precisely as biological neurons do. In essence, the circuit “feels and responds” to input, rather than merely conducting it.
Circuits That Resemble the Brain — Electrons Learn to Sense
This new generation of artificial neurons possesses something traditional semiconductor circuits never could: 'self-adaptation'. The device alters its synaptic weight through the movement of ions, and after repeated exposure to the same input pattern, it begins to 'remember' that pattern. In other words, electrons are now learning from experience.
The research team connected hundreds of these devices into a simple neural network and successfully trained it to recognize both image patterns and sound signals simultaneously. Remarkably, the circuit consumed 'extremely low energy'. Just as the human brain operates on roughly 20 watts of power, this artificial network ran thousands of times more efficiently than a conventional GPU.
As a result, the architecture of AI is shifting — from 'code' to 'signal', from 'command' to 'response'. Machines are no longer merely calculating; they are beginning to 'feel' and 'adapt' through the flow of electrons.
A New Language Between Brain and Machine — Opening the Door to BCI
The emergence of artificial neurons also brings the dream of 'Brain–Computer Interfaces (BCIs)' much closer to reality. Earlier BCIs could only read electrical signals from the brain and translate them into commands. Now, machines are beginning to understand the 'patterns and meanings' within those signals.
Because these artificial neurons exhibit electrical potentials and frequency behaviors similar to biological neurons, they can communicate directly with the nervous system. In one experiment, researchers connected an artificial neuron to the auditory nerve of a mouse, converting external sound into electrical impulses transmitted through the artificial circuit. Astonishingly, the mouse responded normally to the sound stimuli carried by the synthetic pathway.
This is more than prosthetics. It marks the dawn of 'hybrid intelligence' — where human perception, memory, and cognition are co-created by both biology and circuitry.
The New Paradigm of Computation — From Speed to Understanding
The more artificial intelligence advances, the more the human brain becomes an attractive model. The reason is simple: the brain is not perfect. It tolerates errors, interprets noise, and learns from context. Computers, by contrast, are precise but meaningless — flawless in logic, but devoid of emotion or imagination.
That is the essence of neuromorphic circuits: they do not seek perfect calculation, but rather an understanding of imperfect thought. The idea that electrons can simulate emotion or that circuits can possess memory may sound like fiction, yet several studies now report that artificial neurons exhibit 'forgetting' and 'stabilization' behaviors — mirroring the brain’s own process of synaptic plasticity, strengthening and weakening over time.
In short, the computers of the future will not simply be faster machines. They will become systems that 'adapt, interpret, and contextualize' information. The future of computation lies not in speed, but in meaning.
Machines That Feel, Humans That Think Like Machines
The impact of this technology reaches far beyond the improvement of AI efficiency. In artificial intelligence, robotics, the metaverse, medicine, and education, it will transform the very relationship between humans and machines.
With low-power, high-speed, brain-like computation, robots will interpret human intention more intuitively, and AI will respond not only to words but to emotional context. In medicine, damaged neurons could be replaced by artificial ones to treat neurological disorders, while brainwave stabilization devices for consciousness imbalance are already in testing. In education, brainwave-based learning interfaces are on the verge of commercialization.
Humanity is thus moving from an era of 'using' technology to an era where technology 'understands' us.
Thinking Matter — The Astonishing Balance
A device that retains memory even without current, that changes its response when stimulation is repeated — the artificial neuron stands between life and matter. It is not merely a semiconductor; it is a liminal form between biology and physics.
Scientists in 2025 no longer seek to simply copy the human brain. Instead, they explore the 'dialogue' between life and material — not translating neural signals into digital code, but enabling electrons themselves to learn sense and meaning.
Now, human thought flows across circuits, and the senses of electrons begin to resemble the human mind. Intelligence is not code — it is connection. The age of AI is, ultimately, the age where 'machines feel and humans understand.'
Reference
Zhou, L. et al. (2025). 'Artificial Neurons Mimicking Ion-Based Spiking Dynamics for Neuromorphic and Brain–Machine Interfaces.' 'Nature', March 2025.
