자연과 기술의 만남, 뇌의 학습 원리가 AI에 미치는 영향.
인공 지능(AI)의 발전은 매일 우리의 삶에 새로운 변화를 가져오고 있습니다. 특히 인공 신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받아 만들어진 기술로, 복잡한 문제를 해결하고 패턴을 인식하는 능력에서 많은 발전을 이루었습니다.
뇌의 핵심 학습 메커니즘 중 하나는 신경가소성입니다. 신경가소성은 뇌가 경험에 따라 자신의 구조를 조정할 수 있는 능력을 의미합니다. 뇌는 새로운 정보를 수용하고, 뉴런 간의 연결을 강화하거나 약화시키면서 지속적으로 변화합니다. 이 과정은 학습과 기억에 필수적이며, 우리가 새로운 기술을 익히거나, 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다.
인공 신경망은 뇌의 구조를 모방하여 설계되었습니다. 이 네트워크는 여러 층의 뉴런으로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 데이터로부터 패턴을 학습하는 데 사용되는 가중치를 가지고 있습니다. 학습 과정에서 이 가중치들은 오류를 줄이고, 최종 출력이 원하는 결과에 가까워지도록 조정합니다. 이는 신경가소성과 유사한 과정으로, 인공 신경망이 효과적으로 작동하도록 만듭니다. - 인공 신경망의 뉴런은 퍼셉트론 (Perceptron) 이라고 부릅니다.
뇌 vs 인공 신경망
유사점
- 학습을 통한 지속 발전.
- 입력 받은 데이터에서 패턴을 인식하고, 이를 기반으로 결정.
차이점 (2024)
- 인공지능은 인간 뇌의 복잡성과 효율성을 모두 구현하지 못했다.
- 특히, 뇌는 에너지 효율성, 병렬 처리 능력, 일반화 능력에서 우수.
- 인공지능은 입력 데이터에 대한 처리 능력이 빠르고 인간의 일면을 넘어서고 있다.
인공 지능 기술, 딥러닝 다시 표현하기.
딥러닝 학습을 한마디로 표현하자면, "가소성 다층 패턴 학습"이라고 할 수 있다.
- 가소성 (Plasticity)
: 딥러닝 모델은 입력 데이터에 따라 계속해서 학습하고 자신의 파라미터를 조정합니다.
- 다층 (Multilayered)
: 딥러닝 아키텍처는 일반적으로 여러 층을 포함하며, 각 층은 데이터에서 서로 다른 수준의 추상화를 학습합니다. 이러한 다층 구조는 복잡한 문제를 해결하기 위해 세분화된 접근을 가능하게 합니다.
- 패턴 학습 (Pattern Learning)
: 신경망은 데이터에서 반복적으로 나타나는 패턴을 인식하고, 이 패턴을 사용하여 예측을 수행하거나 새로운 데이터에 대해 일반화하는 능력을 개발합니다.
그렇다면 거대 언어 모델은 (LLM : Large Language Model),
'가소성 다층 패턴 학습'을 거친 '거대 다층 패턴 모델'이라고 할 수 있습니다.
인간의 뇌와 인공지능의 비교는 우리에게 많은 것을 가르쳐 줍니다. 이는 기술과 자연 사이의 경계를 허물고, 인간과 기계의 조화로운 공존을 가능하게 하는 중요한 단계가 될 수 있습니다.
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