Artoke

AI 기술: 인공 신경망

인공 신경망이 뭐예요?

여러분, 컴퓨터가 사진 속 고양이를 알아보는 걸 본 적 있나요?

컴퓨터는 원래 계산만 잘하는 기계예요. 그런데 요즘 컴퓨터는 그림도 알아보고, 말도 알아들어요.

그 비밀이 바로 인공 신경망이에요.

인공 신경망은 한마디로 "우리 뇌를 흉내 낸 컴퓨터 프로그램"이에요. 뇌가 생각하는 방법을 보고, 컴퓨터도 비슷하게 만들어 본 거죠.

오늘은 이걸 기초부터 차근차근 알아볼 거예요. 어렵지 않아요. 천천히 따라와 보세요!

먼저, 우리 뇌 이야기부터

우리 머릿속에는 신경 세포라는 아주 작은 세포들이 있어요. 뉴런이라고도 불러요.

뉴런은 혼자서는 큰일을 못 해요. 하지만 우리 뇌에는 뉴런이 약 860억 개나 있어요!

뉴런들은 서로 손을 잡듯이 연결되어 있어요. 그리고 전기 신호를 주고받아요.

친구에게 쪽지를 전달하는 것과 비슷해요. 한 뉴런이 신호를 받으면, 옆 뉴런에게 "야, 이거 받아!" 하고 넘겨주는 거예요.

신경 세포(뉴런)의 모습. 신호가 들어오는 가지돌기와 신호가 나가는 축삭이 보인다.
Neuron and myelinated axon, with signal flow from inputs at dendrites to outputs at axon terminals · 출처: 인공 신경망

뉴런 하나를 자세히 보면 이렇게 생겼어요.

  • 가지돌기: 신호를 받는 부분이에요. 안테나 같아요.
  • 세포체: 받은 신호를 모으는 부분이에요.
  • 축삭: 신호를 다음 뉴런에게 보내는 긴 꼬리예요.

수많은 뉴런이 이렇게 신호를 주고받으면서, 우리는 보고, 듣고, 생각할 수 있어요. 신기하죠?

컴퓨터가 뉴런을 흉내 냈어요

과학자들은 생각했어요. "뉴런처럼 작동하는 걸 컴퓨터 안에 만들면 어떨까?"

그래서 만든 것이 인공 뉴런이에요.

인공 뉴런의 구조. 여러 입력이 들어와 하나의 출력이 나간다.
Structure of an artificial neuron · 출처: 인공 신경망

인공 뉴런이 하는 일은 간단해요. 딱 세 단계예요.

  1. 여러 곳에서 숫자(신호)를 받아요.
  2. 받은 숫자들을 더하고 계산해요.
  3. 계산 결과가 충분히 크면, 다음 뉴런에게 신호를 보내요.

비유하자면, 투표와 비슷해요.

친구 다섯 명이 "떡볶이 먹으러 가자!"라고 말해요. 찬성하는 친구가 많으면 출발! 적으면 안 가는 거예요.

그런데 여기서 중요한 게 하나 있어요. 모든 친구의 말이 똑같이 중요하지는 않아요.

맛집을 잘 아는 친구의 말은 더 크게 듣고, 아무거나 좋다는 친구의 말은 조금만 들어요. 이렇게 말의 중요도를 다르게 두는 것을 가중치라고 해요. 이 단어, 기억해 두세요!

뉴런을 층층이 쌓으면 신경망이 돼요

인공 뉴런 하나는 아주 간단한 일만 할 수 있어요.

레고 블록 하나로는 멋진 성을 만들 수 없는 것과 같아요.

하지만 블록을 많이 모아서 쌓으면? 멋진 성이 되죠!

인공 뉴런도 여러 개를 층층이 연결하면 똑똑해져요. 이렇게 연결한 전체를 인공 신경망이라고 불러요.

신경망은 보통 세 가지 층으로 이루어져 있어요.

AI 기술: 인공 신경망 도식
  • 입력층: 정보가 들어오는 문이에요. 사진, 소리 같은 것이 숫자로 바뀌어 들어와요.
  • 은닉층: 가운데 숨어 있는 층이에요. 여기서 열심히 생각하고 계산해요.
  • 출력층: 마지막 답이 나오는 곳이에요. "이건 고양이야!" 하고 알려줘요.

공장의 컨베이어 벨트를 떠올려 보세요. 재료(정보)가 들어가서, 중간에서 여러 번 다듬어지고, 마지막에 완성품(답)이 나오는 거예요.

네 개의 층으로 이루어진 신경망 구조. 신호가 앞으로만 흘러간다.
Structure of a feedforward neural network with four layers · 출처: 인공 신경망

은닉층을 아주 많이 쌓으면 더 어려운 문제도 풀 수 있어요. 층이 깊다고 해서 이걸 딥러닝(깊은 학습)이라고 불러요. 뉴스에서 들어봤죠?

신경망은 어떻게 배울까요?

여기서 제일 신기한 부분이에요. 신경망은 스스로 배울 수 있어요.

사람이 규칙을 하나하나 알려주지 않아요. 대신 연습 문제를 아주 많이 풀게 해요.

자전거 배우던 때를 떠올려 보세요.

  1. 처음에는 자꾸 넘어져요. (틀려요)
  2. 넘어질 때마다 "아, 이쪽으로 기울면 안 되는구나" 하고 느껴요. (실수를 확인해요)
  3. 몸이 조금씩 균형 잡는 법을 익혀요. (조금씩 고쳐요)
  4. 어느 날 갑자기 씽씽 달릴 수 있어요! (배웠어요)

신경망도 똑같아요.

고양이 사진을 보여주고 "이게 뭐야?" 하고 물어요. 신경망이 "강아지!"라고 틀리게 답하면, "땡! 고양이야"라고 알려줘요.

그러면 신경망은 아까 배운 가중치, 그러니까 연결의 중요도를 아주 조금씩 바꿔요. "다음엔 덜 틀리게 해야지" 하면서요.

이걸 수만 번, 수백만 번 반복해요. 그러면 점점 정답을 잘 맞히게 돼요.

이 과정을 학습 또는 훈련이라고 해요. 기계가 배운다고 해서, 이런 기술을 통틀어 머신러닝(기계 학습)이라고 부른답니다.

인공 신경망은 어디에 쓰일까요?

여러분은 이미 매일 인공 신경망을 만나고 있어요!

  • 사진 앱: 사진 속 얼굴을 알아보고 자동으로 정리해 줘요.
  • 음성 비서: "오늘 날씨 어때?"라고 말하면 알아들어요.
  • 번역기: 한국어를 영어로 바로 바꿔 줘요.
  • 동영상 추천: 내가 좋아할 만한 영상을 골라 줘요.
  • 병원: 의사 선생님이 엑스레이 사진을 볼 때 도와줘요.
  • 자율주행차: 도로의 신호등과 사람을 알아봐요.

챗봇처럼 사람과 대화하는 인공지능도 아주 커다란 인공 신경망으로 만들어져 있어요.

오늘 배운 것 정리!

차근차근 잘 따라왔나요? 핵심만 다시 정리해 볼게요.

  • 우리 뇌에는 뉴런이라는 신경 세포가 있고, 서로 신호를 주고받아요.
  • 인공 신경망은 이 뉴런들을 컴퓨터로 흉내 낸 거예요.
  • 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어져 있어요.
  • 연결마다 가중치(중요도)가 있고, 이걸 조금씩 고치면서 스스로 배워요.
  • 자전거 연습처럼, 많이 틀리고 많이 고치면서 점점 똑똑해져요.

인공 신경망은 어렵고 신비한 마법이 아니에요. 작은 계산 블록을 아주 많이 쌓고, 아주 많이 연습시킨 것뿐이에요.

다음에 음성 비서에게 말을 걸 때, 한번 떠올려 보세요. "지금 내 목소리가 신경망의 층들을 지나가고 있구나!" 하고요.

출처

광고

리깅 파이프라인 자동화 도구

반복 작업은 스크립트에게. 현업에서 쓰는 리깅 툴 모음.

리깅 도구 보기