인간의 뉴런과 정보 처리: 에너지, 발화, 그리고 한계

인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런으로 이루어져 있다. 이는 몸무게의 2%밖에 차지하지 않지만, 기초 대사량의 약 20%에 해당하는 에너지를 소비한다. 그 에너지 소비량은 약 12W로, LED 전구 한 개와 비슷한 수준이다. 이 에너지가 뉴런의 발화와 정보 처리에 어떻게 쓰이는지는 Landauer’s Principle 같은 물리학적 원리를 통해 더 깊이 이해할 수 있다.

Landauer’s Principle은 정보 처리와 에너지 소비 간의 관계를 설명하는 열역학적 이론이다. 비트 하나를 삭제하거나 수정할 때 필요한 최소 에너지는 이렇게 정의된다:

\[E \geq k_B T \ln(2)\]

여기서 $k_B$는 볼츠만 상수, $T$는 절대 온도를 뜻한다. 인간 체온(약 310K)을 기준으로 계산해보면, 비트 하나를 수정하는 데 약 $2.97 \times 10^{-21} \, \mathrm{J}$의 에너지가 필요하다. 이 계산값을 뇌의 총 에너지 소비량(초당 12J)에 적용하면, 뇌가 초당 처리할 수 있는 비트 수는 약 $4.04 \times 10^{21} \, \mathrm{bits/s}$로 추정된다. 뉴런 하나당 비트 수정 속도는 대략 $4.7 \times 10^{10} \, \mathrm{bits/s}$ 정도로 계산된다.

하지만 뉴런의 발화(firing) 속도는 생리적 한계로 인해 초당 최대 1,000회로 제한된다. 이는 뉴런의 물리적 활동 한계를 반영하며, 발화는 정보 처리 과정의 일부일 뿐이다. 뉴런은 병렬적으로 연결돼 정보를 통합하고, 네트워크 차원에서 복잡한 계산을 수행한다. 따라서 뉴런당 초당 $4.7 \times 10^{10} \, \mathrm{bits/s}$라는 Landauer 계산 결과는 단일 뉴런의 발화 속도를 훨씬 초과한다. 이는 뇌의 병렬 정보 처리 능력을 보여준다고 할 수 있다.

현대 컴퓨터와 비교해보자면, 최신 CPU는 최대 5.85GHz로 동작하며 초당 약 58억 5천만 번의 상태 전환을 수행한다. 뉴런의 발화 속도(1,000Hz)에 비해 약 580만 배 빠른 셈이다. 하지만 컴퓨터는 고속 직렬 처리에 강점을 가지는 반면, 뇌는 병렬 처리에서 큰 장점을 보인다. 이 두 시스템은 정보 처리 방식에서 본질적으로 다르다고 볼 수 있다.

결론적으로, 인간 뇌는 빠른 속도보다는 에너지 효율성과 병렬 처리 능력을 바탕으로 진화해왔다. Landauer’s Principle이 보여주는 최소 에너지 한계는 컴퓨터 설계뿐만 아니라, 뇌-컴퓨터 인터페이스 같은 응용 분야에서도 중요한 통찰을 제공한다. 뉴런의 발화 속도와 Landauer 계산 결과의 차이는 뉴런의 물리적 활동만으로는 설명되지 않는, 네트워크 차원의 복잡성을 시사한다. 결국, 뇌는 효율성과 적응력을 기반으로 진화한 최적의 시스템이라는 점을 다시 한번 확인할 수 있다.