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인공지능의 공부비결, 머신러닝 - 2 [Design X AI 5편] 뉴런을 닮은 노드가 정보를 전달하는 방법 뉴럴 네트워크 속 각각의 층은 마치 사람의 뉴런과 같은 역할을 하는 ‘노드(node)’로 이루어져 있습니다. 그리고 노드와 노드를 연결은 시행착오를 겪을수록 올바른 결과를 낳는 방향으로 서서히 변화합니다. 마치 뉴런과 뉴런 사이 시냅스의 크기가 변하듯이 말이죠. 바로 이 노드와 노드의 연결부분을 ‘중요도 평가’라고 하며, 이 중요도 평가를 서서히 변화시켜가는 것을 머신러닝(기계학습)이라고 합니다. 이 학습 전의 인공지능은 모든 중요도 평가가 임의적인 값으로 설정되며, 인공지능이 각 노드의 임의의 중요도값에 기반한 답을 냈을 때, 정답 확인을 해서 틀린 답을 냈을 때마다 중요도값을 스스로 바꾸어 가며 올바른 답이 나올 때까지 계속합니다. 인공지능의 ‘학습’이란 출력.. 더보기
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.. 더보기
딸기로 이해하는 딥러닝 - 2 [Design X AI 3편] 인간이 딸기의 특징을 추출하는 방법 그렇다면 인간은 어떻게 딸기의 특징을 추출해낼 수 있었을까요? 눈에 들어온 빛 정보는 눈 안쪽에 있는 ‘망막'에 투영됩니다. 이 시각 정보는 먼저 뇌 뒤쪽에 있는 1차 시각 영역에 있는 뉴런(신경세포)들에게 전해집니다. 그러나 1차 시각 영역에 있는 각각의 뉴런들은 단순한 ‘선분'정도의 형태밖에 파악하지 못합니다. 그 후 1차 시각 영역의 뉴런들은 자기 할 일을 다하고, 자신들이 파악한 ‘선분'정도의 형태정보들을 2차 시각 영역의 뉴런들에게 보냅니다. 그럼 2차 시각영역은 그 선분 정보들을 조합하여 좀 더 그럴듯한 형체정보들을 얻고, 다시 3차 시각 영역의 뉴런들에게 그 정보들을 보냅니다. 또 정보를 받은 3차 시각영역의 뉴런들은 좀 더 복잡한 형태를 판단하기 시작하며.. 더보기
딸기로 이해하는 딥러닝 - 1 [Design X AI 2편] 인공지능은 어떻게 세계를 이해할까요? 그것을 알기 위해서는 먼저 인간이 어떻게 세계를 이해하는지 알아야 합니다. 인공 지능의 비약적 진화를 가져온 딥러닝의 메커니즘은 인간이 화상을 인식하는 방법과 많이 닮았기 때문입니다. 사람이 딸기를 인식하는 방법 우리 눈 앞에 딸기가 있다고 생각해봅시다. 어른은 물론, 곱셈도 할 수 없는 유치원 아이조차 딸기를 본 순간 별다름 어려움 없이 그것이 딸기임을 알 수 있습니다. 이때 우리의 뇌 속에서는 딸기가 갖고 있는 ‘표면에 좁쌀 같은 것이 있다’ ‘삼각뿔 모양이다’ 등의 ‘특징’을 무의식적으로 추출하고, 그들을 통합함으로써 딸기라고 인식한다고 생각합니다. 컴퓨터가 딸기를 인식하는 방법 한편, 컴퓨터는 특별한 시스템이 없으면 인간처럼 딸기의 특징을 쉽게 파악할 수 없습.. 더보기
디자이너가 알아야 할 인공지능 [Design X AI 1편] 2018년 구글 I/O를 기억하시나요? 사용자가 구글 음성 비서(듀플렉스)에게 5월 3일 10시에서 정오 사이에 헤어컷을 예약해달라고 하자, 구글 음성 비서는 미용실에 전화를 걸어 예약을 해냅니다. 그것도 아주 능청스럽게 말이죠. 2019년 구글 I/O도 예외는 아니었습니다. 키노트 중 정말 많은 부분을 할애해서 AI를 다루고, 뽐내고 있습니다. 구글만 그런 게 아니죠. 아마존도, 삼성도, 마이크로소프트도, 내로라하는 IT공룡이라면 눈에 불을 켜고 달려든다고 표현해도 과언이 아닐 것입니다. 그렇다면 그들은 왜 그렇게 AI에 집중하고 있을까요? 그것은 아마도 AI가 포스트 스마트폰 시대를 주도할 열쇠이기 때문일 겁니다. 그를 증명하듯 2019년 구글은 I/O에서 한층 강화된 딥러닝 기술을 기반으로 10배 .. 더보기