지난 글(암묵지를 갖게 된 인공지능)에서 저는 인공지능의 원리에서 근본적인 부분이라고 생각되는 부분을 저의 피상적인 지식에 기반해서 설명해 보았습니다.
이 글에서는 조금 더 자세하게 설명을 해 보려고 합니다. 그러려고 하는 이유는, 제가 생각하기에 인공지능이 작동하는 방식은 우리 뇌 안에서 일어나는 일과 닮아 있기 때문입니다.
제 생각에 인공지능의 원리를 이해하는 것은 우리의 뇌가 작동하는 방식을 이해하는 데 도움을 주고, 사람마다 다양하게 시사점을 얻을 수 있을 것이라고 생각합니다.
(주의) 저는 컴퓨터공학에도, 뇌과학에도 전문가가 아니기 때문에 제가 하는 이야기들에는 오류가 있을 수 있음을 양해해 주시기 바랍니다. 철학자가 아니지만 노자와 장자 같은 책의 이야기를 좋아하는 것처럼, 저는 이런 이야기들을 좋아하고 제 나름의 방식으로 이해한 것을 얘기하고 싶어 합니다. 아래 글들을 읽으신 다음 호기심이 생기는 분들은 웹 사이트에서 검색해 보시면 상세하면서도 정확하고 이해하기 쉽게 알려 주는 콘텐츠들을 찾으실 수 있습니다. (예: http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-intro/W13/)
아래 그림에서, 인공지능의 딥러닝 알고리즘은 기본적으로 네트워크에 기반합니다. 물론 이 네트워크는 실제로는 그림이 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 공식과 변수들로 구성됩니다.
출처 : http://computing.or.kr/14569/deep-learning딥러닝
이 네트워크를 이루는 각 선들에는 숫자가 설정되어 있고, 원들에는 함수, 즉 계산식이 설정되어 있습니다.
원들은 입력, 즉 왼쪽에서 들어오는 값들을 자신이 가진 연산식에 적용해 값을 얻은 다음 그 값을 오른쪽으로 나가는 선들로 내 보냅니다.
예를 들어, 들어오는 입력값을 더해서 일정 값을 넘으면 1을 출력하고, 넘지 않으면 0을 출력하는 방식입니다.
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