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인공지능의 공부비결, 머신러닝 - 1 [Design X AI 4편]

학창시절에 공부할 때 ‘이게 시험에 나올까?’같이 중요도를 고민하며 부족한 시간을 활용해보신 적이 있으신가요?
인공지능의 공부비결을 알기 위해서는, 인공지능이 따라했던 우리 뇌를 한 번 더 자세히 볼 필요가 있습니다.

뉴런이 정보를 전달하는 방법

고등학교 생물시간이 기억나시나요?
뉴런 1개 내에서는 전기로 정보가 전달되지만, 뉴런과 뉴런 사이는 직접 연결되어있지 않아서, 화학 물질로 정보를 주고 받습니다.
그 화학 물질을 주고 받는 뉴런과 뉴런 사이를 연결하는 부분을 ‘시냅스'라고 하는데,
이 부분은 단지 뉴런에서 뉴런으로 정보를 전달하는 것뿐만 아니라, 정보의 ‘중요도 평가'라는 중요한 역할을 맡고 있습니다.
시냅스의 크기를 변화시킴으로써 들어온 정보를 얼만큼 다음 뉴런에게 전달할지 결정하는 곳인 거죠.

 

빛나는 부분이 시냅스

 

“이거 딸기야?”

아이는 딸기 같은 형태를 보면 몇 번이나 어른에게 묻습니다.
그때마다 어른은 “맞아" 혹은 “아니야"라며 아이에게 알려주고요.

 

이와 같은 ‘학습'을 통해 아이의 뇌에서는 뉴런들 사이 시냅스의 크기가 바뀝니다.
똑같은 것을 거듭 학습하면 똑같은 시냅스에 몇 번이나 신호가 보내지면서 자극을 받은 시냅스가 점점 커지고,
이에 따라 신호를 더 효율적으로 받아들일 수 있게 됩니다.
반면 거의 신호가 들어오지 않는 시냅스는 서서히 작아지다가 사라지는 것이죠.

그 결과 딸기를 보았을 때 빠르게 반응하는 신경회로가 만들어지는 것입니다.

 

다음 시간에는 위와 같은 '뉴런과 시냅스를 닮은 인공지능의 ‘노드’와 ‘노드에 대한 중요도평가’에 대해서 이야기해보겠습니다.

 

본 포스팅은 <뉴턴 하이라이트 121 - 인공지능, 기초부터 미래의 전망까지>를 요약한 글입니다.