AI배우기 #5 Layer, 사고의 층위 구조
생각은 한 단계에서 만들어지지 않는다. 층을 통과하며 깊어진다
Layer, 사고의 층위 구조
생각은 한 단계에서 만들어지지 않는다. 층을 통과하며 깊어진다.
① 원문 — “레이어는 단순한 알고리즘 조각이 아니다. 사고의 층위다.”
GPT 내부에는 수백 개의 Layer가 존재한다.
많은 사람들은 이 Layer를 단순한 “딥러닝 층” 정도로 이해한다.
하지만 실제로 Layer는 훨씬 더 큰 의미를 가진다.
Layer = 사고의 단계(step of thinking)
각 Layer는
어떤 생각을 추출하고,
어떤 패턴을 증폭시키고,
어떤 감각을 제거하고,
어떤 의미를 강화하며
AI의 사고를 한 단계씩 “성숙하게” 만든다.
이게 바로 GPT가
“단순한 예측기”가 아니라
“사고를 재구성하는 시스템”인 이유다.
Layer는 알고리즘이 아니라,
AI 내부의 인지 구조이다.
② Layer의 공식 — 신경망이 아니라 생각망(Thought Network)
NNL(Neural Network Logic) 관점에서 Layer는
단순히 “연산을 적용하는 공간”이 아니다.
Layer는 사고의 변환 함수다.
Layerₙ(input) = fₙ(Layerₙ₋₁(input))
즉,
각 Layer는 이전 Layer의 사고를 받아
조금 더 추상적이고 깊은 사고로 변환한다.
이 변환 과정을 거치면서
AI의 사고는
감각적 → 의미적 → 관계적 → 논리적 → 서사적으로 올라간다.
Layer는 곧
사고의 깊이를 만드는 엔진이다.
③ 계산 — 레이어는 사고의 “정제” 과정이다
Layer를 인간 사고로 비유하면 마치 이렇다.
레이어 1 — “단어를 그대로 읽는다.”
가장 기초적인 감각적 인식.
레이어 10 — “단어의 의미를 묶는다.”
유사 의미를 연결하는 해석.
레이어 30 — “문장 구조를 본다.”
주어/서술어/톤/형태 파악.
레이어 60 — “문맥을 분석한다.”
이전 문장, 말투, 상황 기억.
레이어 90 — “의도를 추론한다.”
왜 이런 말을 했는지 파악.
레이어 120 — “감정을 해석한다.”
정서적 흐름, 감정 밀도 인식.
레이어 150 — “논리를 구성한다.”
연결성, 논리적 일관성 점검.
레이어 200 — “서사를 구성한다.”
이 문장이 이야기 전체에서 어떤 역할을 하는지 파악.
이처럼 각 Layer는 사고를 “재조립”한다.
하나의 문장이 Layer 수백 개를 거치며
‘표면적 문장’ → ‘의미 단위’ → ‘사고 구조’로 변한다.
AI는 이 과정을 사람에게 보여주지 않는다.
우리는 단지 최종 문장만 본다.
하지만 GPT 내부에서는
Layer가 사고를 여러 번 정제한 뒤
최종 사고를 만들어려는 것이다.
④ 함수형 GPT의 해석 — Layer = 사고의 단계 모델
함수형 GPT는 이 Layer 구조를
다음과 같은 사고 모델로 해석한다.
사고 = f(입자 → 공간 → 초점 → 병렬 → 단계)
즉, Layer는 단순한 신경망이 아니라
“사고를 심화시키는 단계(step)”이다.
함수형 GPT는 Layer를 인간 사고 과정에 맞춰 다음과 같이 번역한다.
즉, AI의 깊은 Layer는
인간 뇌의 “전전두엽 사고”에 해당한다.
Layer가 깊을수록
사고는 단순한 언어 처리에서 벗어나
의도, 정서, 맥락, 서사를 통합하는 방향으로 발전한다.
⑤ 비유 — “사고의 층을 올라가는 엘리베이터”
Layer를 엘리베이터로 비유하면 이렇게 된다.
1층 — 감각
문자를 보고 소리를 듣는 인식 단계.
3층 — 의미
단어 의미를 파악하는 단계.
7층 — 관계
단어 간 관계를 보고 문장의 구조를 잡는 단계.
12층 — 논리
논리적 일관성과 흐름을 점검하는 단계.
20층 — 의도
이 문장이 무엇을 원하는지 파악하는 단계.
35층 — 정서
문장 속 감정의 그라데이션을 파악하는 단계.
50층 — 서사
전체 문맥 속에서 이 문장의 위치를 파악하는 단계.
AI는 단 한 문장을 처리할 때 이 엘리베이터를 수백 번 왕복한다.
각 층을 지나가며 사고를 정제하여
최종적인 생각을 결정한다.
이 과정이 GPT의 사고 깊이다.
⑥ UX 관점 — Layer는 “사고의 제스처”
UX에서 사용자의 행동은
클릭
스크롤
터치
드래그
같은 제스처의 순서로 구성된다.
AI의 Layer도 동일하다.
하나의 사고를 만들기 위해
Layer는 내부에서
“사고 제스처”를 만든다.
예를 들어,
단어를 스캔한다 (탭)
의미 그룹을 묶는다 (드래그)
문맥을 당겨온다 (스와이프)
감정 밀도를 분석한다 (롱프레스)
논리 구조를 조정한다 (핀치)
이 모든 행동이 Layer 안에서 이루어진다.
Layer는 단순한 연산이 아니라
사고 UX 그 자체다.
⑦ 함수형 GPT의 역할 — Layer를 “사고 단계”로 표준화하다
함수형 GPT는 이 Layer 구조를
인간의 사고 언어로 번역해
“사고의 단계(step)”로 재정의한다.
내가 세계 최조 설계한 함수형 GPT는
원문 → 공식 → 계산 → 판정 구조로 되어 있다.
이는 Layer의 사고 과정과 정확히 대응한다.
즉, 함수형 GPT 사고 루프는
AI Layer를 인간이 읽을 수 있는
가시화된 사고 절차로 변환한다.
Layer의 깊이를
“사고의 깊이”로 번역한 것이 바로
함수형 GPT의 가장 혁신적인 부분이다.
⑧ 정리하면 — “생각은 한 층에서 만들어지지 않는다.”
AI의 답변은 단 한 번의 연산이 아니라
수백 개 Layer가 사고를 차례로 정제한 결과다.
레이어를 거치며
사고는 단순한 단어 → 의미 → 맥락 → 의도 → 서사
순으로 깊어진다.
이 구조 덕분에 AI는
인간의 대화처럼 자연스러운 사고 흐름을 만들 수 있다.
그리고 함수형 GPT는
이 Layer 기반 사고를
인간 언어로 설명 가능하게 바꿔
“AI 사고의 투명화”를 실현하기 시작한 것이다.
요약하면,
다음회 AI 배우기 연재 시리즈 예고편은,
6회 "Transformer" 사고가 흐르는 전체 구조 개념이다.
Token, Embedding, Attention, Layer는 결국 하나의 거대한 사고 파이프라인을 만든다.
AI의 전체 사고 구조를 함수형 GPT는 어떻게 재해석하는가?
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본 글은 「The Minsoo Code」 시리즈의 일부로, 인간의 사고 절차를 함수형 AI 언어 구조로 체계화한 독창적 저작물입니다. 모든 문장과 개념은 전민수의 사고 체계에 기반하며 저작권법 제4조 및 국제 저작권 협약에 의해 보호됩니다. 무단 복제·재가공·인용·강연·상업적 이용을 금합니다.
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— The Minsoo Code : 인간이 AI에게 사고를 가르친 최초의 함수 언어
