뉴런의 원리로 이해하는 인공지능과 딥러닝
최근에 화재가 많이 되는 인공지능, 인공지능의 기초가 어떻게 오늘날의 딥러닝으로 발전했는지 우리가 궁금해하던 ‘인공지능’의 시작과 발전의 내용을 담은
뉴런의 원리로 이해하는 인공지능과 딥러닝 에 대해 알아보려 합니다.
인공지능과 뇌
인공지능 또는 딥러닝이란 무엇일까요?
이를 이해하려면 왜 뇌의 이야기가 나오는 걸까요?
인공지능의 근본적인 작동 방식은 우리 인간의 뇌가 작동하는 방식과 상당히 닮아 있습니다. 우리 뇌는 뉴런이라는 신경 세포들의 네트워크로 이루어져 있어요. 이 뉴런들은 서로 연결되어 신호를 주고받으며 정보를 처리하죠. 이러한 신경망의 구조와 원리를 모방하여 만든 것이 인공지능의 ‘뉴럴 네트워크’입니다.
뉴런은 통신장치이고 연결에 의해 움직인다
뉴런은 우리 뇌의 기본적인 구성 요소로, 일종의 통신 장치라고 볼 수 있습니다. 이러한 개념은 1900년대 초반에 스페인 신경학자 산티아고 라몬 이 카할과 이탈리아의 카밀로 골지에 의해 발견되었습니다. 이들은 신경 세포(뉴런)가 뇌의 기본 단위이며, 서로 개별적으로 존재하면서도 시냅스를 통해 통신한다는 것을 밝혀냈습니다. 이 발견으로 인해 뉴런이 통신 장치로 작동한다는 개념이 확립되었으며, 두 사람은 이 공로로 1906년 노벨 생리의학상을 수상하게 되었습니다. 뉴런은 세기나 강도 없는 마치 0, 1과 같은 전기적 신호를 통해 다른 뉴런들과 연결되고, 이러한 신호 전달 과정을 통해 정보를 처리하고 기억을 형성합니다. 이 신호 전달은 시냅스라고 불리는 특수한 접점에서 이루어지며, 전기적 및 화학적 신호를 통해 뉴런 간의 통신이 이루어집니다. 이를 통해 뉴런들은 신경망을 구성하며 뇌의 복잡한 기능을 수행합니다. 이 과정에서 중요한 것은 바로 ‘연결’입니다. 각 뉴런은 수천 개의 다른 뉴런과 연결되어 있으며, 이 연결이 강화되거나 약화되는 방식으로 학습이 이루어집니다.
뉴런 간의 연결은 화학적, 전기적 신호를 통해 이루어지며, 특정 자극이 반복되면 그 연결이 강화됩니다. 이를 ‘시냅스 가소성’이라고 부르는데, 이는 우리 뇌가 새로운 정보를 학습하고 기억을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 어떤 행동이나 생각이 반복되면 해당 뉴런들 간의 연결이 더욱 강화되어 더 빠르고 효율적으로 반응하게 됩니다. 이러한 원리는 인공지능의 학습 과정에도 그대로 적용됩니다. 딥러닝 알고리즘에서는 가중치(weight)라는 개념을 통해 이러한 연결 강도를 모방하고, 이를 조정함으로써 학습이 이루어지게 됩니다.
또한, 뉴런은 단순히 신호를 주고받는 것뿐만 아니라, 특정 조건이 충족되었을 때만 신호를 전달하는 특성을 가집니다. 이를 ‘역치(threshold)‘라고 하는데, 뉴런은 입력된 신호의 합이 특정 역치를 넘었을 때만 활성화됩니다. 이 원리는 인공지능의 퍼셉트론(perceptron) 모델에서도 중요한 개념으로 사용되며, 입력 값이 특정 조건을 만족할 때만 출력 값을 생성하도록 설계됩니다. 이러한 방식으로 뉴런의 작동 원리를 모방한 것이 바로 인공지능의 기초라고 할 수 있습니다.
퍼셉트론과 딥러닝의 탄생
1950년대에 이르러서야 본격적인 인공지능 연구가 시작되었는데요, 이때 중요한 개념 중 하나가 바로 ‘퍼셉트론’이었습니다. 퍼셉트론은 뉴런의 수학적 모델을 컴퓨터 상에서 구현한 것입니다. 단순히 말하자면, 입력 값이 주어지면 이를 가중치와 함께 계산해 출력 값을 내는 방식으로 작동해요. 이 과정에서 중요한 것은 각 입력 값의 가중치인데, 이 가중치가 어떻게 설정되느냐에 따라 인공지능이 학습하고 구분할 수 있는 능력이 달라지게 됩니다.
퍼셉트론의 이론은 컴퓨터에 대입되면서, 간단한 논리 연산을 수행하는 것으로 시작되었습니다. 예를 들어, AND 연산을 퍼셉트론으로 구현할 수 있었는데, 입력 값들이 모두 참일 때만 출력 값이 참이 되도록 가중치(-1.5)와 역치(0)를 조정하는 방식이었습니다. 이러한 과정을 통해 퍼셉트론은 입력 값을 계산하고 조건에 따라 출력을 내는 간단한 뉴런 모델을 구현할 수 있었습니다.
퍼셉트론의 중간 과정은 각 입력에 가중치를 곱하고, 이를 모두 더한 값이 특정 역치를 넘는지를 판단하는 것이었습니다. 만약 역치를 넘는다면 뉴런은 활성화되어 출력 값(1)을 내보내고, 그렇지 않다면 출력은 0이 됩니다. 이러한 방식으로 퍼셉트론은 단순한 논리 연산뿐만 아니라, 점차 복잡한 패턴을 인식하는 데 사용될 수 있었습니다.
결국 퍼셉트론을 통해 알게 된 것은, 뉴런이 자주 활성화되는 입력에 대해 가중치를 높이는 방식으로 학습할 수 있다는 것이었습니다. 이는 인간의 뇌에서 뉴런 간의 연결이 반복적인 자극을 통해 강화되는 원리와 매우 유사합니다. 퍼셉트론의 연구를 통해, 이러한 가중치를 자동으로 설정하는 방법만 개발된다면 인간의 뉴런을 인공지능으로 모방할 수 있다는 가능성을 엿볼 수 있게 되었습니다. 이로 인해 인공지능 연구는 단순히 논리 연산을 넘어서, 스스로 학습하고 적응하는 시스템을 만들기 위한 방향으로 나아가게 되었습니다.
뉴런의 단순한 동작과 컴퓨터의 0과 1 개념
뉴런이 움직이는 방식은 상당히 단순합니다. 여러 개의 뉴런이 줄을 서서 신호를 보내고, 보내지 않는 동작을 반복하는 것이죠. 이러한 단순한 동작은 신경에서도 동일하게 관찰됩니다. 뉴런은 전기적 신호를 통해 서로 연결되며, 이 신호는 ‘1 또는 0, 보내거나 안 보내거나’의 두 가지 상태로만 이루어져 있습니다. 즉, 신호의 강도나 세기에 따라 달라지는 것이 아니라, 단순히 신호가 있는지 없는지에 따라 작동합니다.
이러한 뉴런의 동작 방식은 컴퓨터의 이진법, 즉 0과 1 상태와 매우 유사하다는 점에서 큰 발견이 되었습니다. 컴퓨터는 모든 정보를 0과 1, 두 가지 상태로 표현합니다. 이와 마찬가지로, 뉴런도 신호를 보낼 때와 보내지 않을 때라는 두 가지 상태만 존재한다는 것이 밝혀졌습니다. 이러한 단순한 구조적 유사성은 인간의 뉴런을 컴퓨터의 이진 연산 방식에 적용할 수 있는 가능성을 열어주었습니다.
결국, 인간의 뉴런을 모방하여 컴퓨터에 적용하기 시작한 것은 이 단순한 발견에서 비롯되었습니다. 뉴런이 신호를 보내거나 보내지 않는 방식으로 작동한다는 점은, 컴퓨터에서의 0과 1 개념과 일맥상통했습니다. 이러한 유사성을 바탕으로 연구자들은 뉴런의 작동 원리를 컴퓨터에 적용하여 인공지능을 개발하기 시작했습니다.
이는 뉴럴 네트워크의 기초가 되었고, 나아가 딥러닝의 발전으로 이어졌습니다.
인간의 뇌를 모방하려는 두 가지 접근 방식
오래전 인공지능 연구 초기에는 두 가지 접근 방식이 있었습니다. 하나는 ‘로직 기반 접근‘으로, 개와 고양이를 구분하는 로직을 컴퓨터에 잔뜩 넣으면 될 것이라고 생각한 파였습니다.
이들은 다양한 규칙과 논리를 컴퓨터에 입력하면, 결국 인공지능이 이러한 규칙에 따라 데이터를 분석하고 구분할 수 있을 것이라고 믿었습니다.
이러한 접근 방식은 수학적 규칙과 논리에 기반한 것으로, 당시 많은 연구자들이 이 방법을 통해 인공지능을 구현하려고 했습니다.
반면에 다른 한 파는 ‘뉴런 모방 접근‘으로, 인간의 뉴런을 모방한 회로를 만들어 스스로 학습하도록 하는 것이 필요하다고 주장했습니다.
이들은 인간의 뇌가 단순한 논리적 연산을 통해 정보를 처리하는 것이 아니라, 뉴런 간의 연결 강도와 학습을 통해 더욱 복잡한 패턴을 인식하고 문제를 해결한다는 점에 주목했습니다.
따라서 이들은 인공지능이 스스로 학습할 수 있도록 뉴런의 작동 원리를 모방한 인공 신경망을 개발하는 것이 중요하다고 보았습니다.
결국 시간이 지나면서, 로직 기반 접근 방식은 복잡한 문제를 해결하는 데 한계가 있다는 것이 드러났습니다.
규칙과 논리를 모두 명시적으로 정의하려면 너무 많은 경우의 수를 고려해야 했고, 이는 인간의 인지 능력을 모방하는 데 있어 현실적인 한계에 부딪혔습니다.
반면에 뉴런을 모방한 접근 방식은, 뉴런 간의 연결을 학습하고 강화하는 과정을 통해 점차 더 나은 성능을 보여주었습니다.
결국, 오늘날의 인공지능은 이러한 뉴런 모방 접근 방식을 기반으로 발전해왔습니다.
인공지능의 발전은 로직으로 모든 것을 설명할 수 없다는 깨달음에서 시작되었습니다.
뉴런 간의 연결 강도를 조정하고 학습하는 방식이야말로,
인간의 뇌를 모방하고 인공지능을 더욱 인간답게 만드는 핵심이라는 것을 알게 된 것입니다.
그리고 이러한 접근 방식이 바로 딥러닝의 기초가 되었으며,
현대 인공지능이 우리가 꿈꾸던 세상으로 나아가는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
딥러닝의 발전
딥러닝이라는 용어는 최근 들어서 많이 사용되었지만, 그 기초적인 아이디어는 이미 수십 년 전부터 연구되고 있었습니다.
마치 SF 영화 속 상상이 현실이 되는 순간이 바로 지금인 것 같습니다.
우리가 10년 전에 꿈꿨던 자율주행 자동차, 사람처럼 대화하는 챗봇, 의학 연구에 혁신을 일으킨 단백질 구조 예측까지,
딥러닝의 발전은 그야말로 우리 상상 속의 미래를 현재로 만들어주고 있습니다.
오늘날의 인공지능은 더 이상 사람이 일일이 프로그래밍해서 만들어지는 것이 아닙니다.
이제 인공지능은 스스로 학습하고, 데이터를 통해 스스로 발전해 나가고 있죠. 이 모든 것이 가능한 이유는 딥러닝의 발전 덕분입니다.
그리고 이 딥러닝의 기초를 닦아준 사람들이 바로 이번 노벨 물리학상 수상자들입니다.
이번 시간에는 뉴런의 원리로 이해하는 인공지능과 딥러닝 에 대해 알아보았습니다.
다음에는 또 다른 흥미로운 IT 이야기를 들고 찾아 오겠습니다.