Through blackbox
브런치 매거진 <Through blackbox>를 시작하며
AI의 machine leraning, deep learning에 대해 공부하며 'Blackbox'라는 개념을 접했습니다.
ChatGPT에게 설명을 부탁했습니다.
Q) Blackbox phenomenon in deep learing.
A)
Deep learning models typically consist of multiple layers composed of numerous neurons connected by weights. These models pass input data through each layer, performing non-linear transformations, and ultimately generate output. However, these computations are highly complex, reaching a level where it's challenging for humans to directly comprehend the features and patterns learned by the model internally.
The fundamental reasons behind the black box phenomenon in deep learning are as follows:
1. **High-dimensional feature extraction**
Deep learning models transform input data through multiple layers to extract high-dimensional features, employing numerous parameters and non-linear functions to represent complex structures in the data.
2. **Non-linearity**
Deep learning models utilize non-linear functions to model complex relationships, meaning that the prediction results cannot be simply explained by linear relationships between inputs and weights.
3. **Intractability of parameters**
Deep learning models typically contain a vast number of parameters, adjusted to learn the relationship between inputs and outputs, making it challenging to understand the role of each parameter.
4. **Complexity of data**
Data processed by deep learning models is often complex, with various factors interacting in intricate ways. Consequently, the decision boundaries learned by the model may not be easily explained in a straightforward manner.
These factors contribute to deep learning models being perceived as black boxes,
making it difficult to explain the relationship between inputs and outputs,
raising concerns about interpretability, trustworthiness, and fairness of the models.
Q) 한국어로 번역해 줘.
A)
딥러닝 모델은 일반적으로 수많은 뉴런과 연결된 가중치로 구성된 여러 계층으로 이루어져 있습니다.
이 모델은 입력 데이터를 통해 각 계층을 통과하면서 비선형 변환을 수행하고, 최종적으로 출력을 생성합니다.
그러나 이러한 계산은 매우 복잡하며, 모델이 내부적으로 학습한 특징 및 패턴을 인간이 직접 이해하기는 어려운 수준입니다.
블랙박스 현상의 근본적인 이유는 다음과 같습니다:
1. **고차원의 특징 추출**
딥러닝 모델은 입력 데이터의 고차원 특징을 추출하기 위해 여러 계층을 거쳐 정보를 변환합니다. 이러한 변환은 데이터의 복잡한 구조를 표현하기 위해 수많은 파라미터와 비선형 함수를 사용합니다.
2. **비선형성**
딥러닝 모델은 비선형 함수를 사용하여 복잡한 관계를 모델링합니다. 이 비선형성은 모델의 예측 결과가 입력과 가중치 사이의 선형 관계로 간단히 설명되지 않는다는 것을 의미합니다.
3. **파라미터의 해석 불가능성**
딥러닝 모델은 대개 엄청난 양의 파라미터를 가지며, 이러한 파라미터는 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습하기 위해 조정됩니다. 이로 인해 각 파라미터의 역할을 이해하기 어려울 수 있습니다.
4. **데이터 복잡성**
딥러닝 모델이 다루는 데이터는 종종 매우 복잡하며 다양한 요인이 복합적으로 작용합니다. 이로 인해 모델이 학습한 결정 경계가 비교적 간단하게 설명되지 않을 수 있습니다.
이러한 요인들로 인해 딥러닝 모델은 입력과 출력 간의 관계를 설명하기 어려운 블랙박스로 여겨지며,
이는 모델의 해석 가능성, 신뢰성 및 공정성에 대한 우려를 불러일으킬 수 있습니다.
요약하면, 딥러닝 모델은 input에 대한 높은 정확도의 output을 생성하지만,
그 과정은 정확히 알기 어렵다는 것입니다.
이와 마찬가지로 영화, 전시, 가치중립적 지식 과 같은 input들이
저만의 블랙박스를 거쳐 생성된 output들을 올립니다.
딥러닝 모델도, 제 뇌도 언젠가는 블랙박스를 완전히 이해할 수 있는 날이 올까요?
