훌륭한 우리 뇌의 복제품, ‘인공신경망’ 파헤치기
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[2021 JDC AI 대학생 아카데미] 이주완 삼성전자 AI연구원, “AI, 중요한 건 세상에 대한 이해”

인간을 닮아가는 기계와 그런 기계와 함께 살아가는 시대, 뇌의 신경망을 본떠 만든 인공신경망의 원리를 이해하고 인공지능과 더욱 가까워지는 강연이 열렸다.

제주국제자유도시개발센터(JDC)가 주최하고, [제주의소리]와 제주대학교가 공동주관하는 2021 JDC AI 대학생아카데미가 9일 비대면 온라인 영상으로 2021년도 2학기 여덟 번째 강의를 공개했다.

ⓒ제주의소리
2021 JDC AI 대학생아카데미 2학기 여덟 번째 강의를 진행중인 이주완 삼성전자 AI연구원. ⓒ제주의소리

이주완 삼성전자 인공지능 연구원이 ‘브레인 이미테이션(Brain Imitation) - 인간을 모방한 인공지능, 두뇌를 모방한 뉴럴 네트워크’를 주제로 강연을 펼쳤다.

이 연구원은 “높이뛰기 종목에서 처음 배면뛰기를 도입해 세계 신기록을 수립했던 선수 포스버리 플롭처럼, AI에서는 뉴럴 네트워크(신경망)가 나타나고 모든 판이 바뀌게 됐다”고 운을 뗐다.

딥러닝, 뉴럴넷, 머신러닝, 인공지능 용어 정리. 자료=이주완 삼성전자 AI연구원

그는 “뉴럴넷을 이해하기 위해서는 감싸고 있는 머신러닝을 이해해야 한다. 머신러닝은 기본적으로 사람이 기계에 넣은 데이터를 기계가 학습하고 새 데이터를 처리해주는 것”이라고 설명했다.

그러면서 “머신러닝은 수학식이고, 그보다 더 복잡한 인간의 뇌처럼 성능을 향상시킨 게 뉴럴 네트워크다. 인공 네트워크의 특징은 인풋과 아웃풋이 무제한이라 연결할 수 있는 경우가 무제한이다. 뉴럴넷의 기본 연결 구성은 뇌를 본따 층구조다. 딥러닝은 연산량이 많은 뉴럴 네트워크라고 생각하면 된다”고 머신러닝, 뉴럴네트워크, 딥러닝의 의미를 설명했다.

뉴런 간의 연결은 가지돌기 가시, 시냅스, 미엘린과 같은 세 가지 요소로 이루어지는데 뉴럴넷에서는 이를 가중치로 표현한다. 뉴런과 같이 뉴럴넷에서는 모든 연결에서부터 지능이 발생하고, 그 연결에서 재가중으로 새로운 것을 학습한다.

이 연구원은 “사람이 무엇을 떠올릴 때는 특정 뉴런이 활성화되는 걸로 확인됐다. 인간의 뇌는 사물만이 아니라, 좀 더 의미 있는 것들도 함께 떠올린다. 고양이를 예로 들면 촉각은 물론, 키웠던 사람은 냄새도 떠올리며 종합적 이해를 한다. 하지만 기계는 숫자만 이해할 수 있어 데이터에 정보를 나타낼 때 의미를 담는 게 좋다”고 말했다.

비슷한 의미에 있는 건 같은 카테고리의 숫자로 먼저 묶어 좌표평면 위치가 비슷하도록 숫자를 붙이는 셈이다. 그는 “AI에게 가장 중요한 점은 세상에 대한 이해”라고 강조했다.

인공 뉴런 간의 연결 도식화. 모든 뉴런에 w로 가중치를 둔다. 자료=이주완 삼성전자 AI연구원

이 연구원은 ‘사람은 뇌의 10%만을 사용한다’, ‘뇌세포가 많으면 똑똑하다’ 등 뇌에 관한 편견을 반박하며, 뉴런이 효율적으로 작동하는 방식을 설명했다.

그는 “우리는 사용하지 않는 뇌는 없애서 최대한 100%의 효율을 이끌어내려고 한다. 기계 또한 필요하지 않은 뉴런을 쳐내는 뉴럴 네트워크 연구가 활발히 일어나고 있다. 기존 뉴럴 네트워크가 100% 활용도를 내진 않지만 사람과 같이 닮아가려고 노력하고 있다”고 말했다.

그러면서 “사람이 복잡한 일에 많은 뉴런을 쓰는 것과 단순한 일에 적은 뉴런을 쓰는 건 스마트하고 효율적인 일이다. 기계도 마찬가지로, 어려운 문제는 복잡한 뉴런으로, 쉬운 애는 단순한 뉴런으로 풀어야 한다. 그러므로 기본적으로 업무의 복잡도에 맞는 뉴런 설계가 매우 중요하다”고 덧붙였다.


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