인공신경망과 생물학적 두뇌의 결정적 차이
1️⃣ 인공신경망(ANN)에서는 가중치가 자유롭게 변한다
인공신경망에서는 뉴런(노드) 간의 연결에 **가중치(weight)**가 부여됩니다.
이 가중치는 연결 강도를 나타내며,
**양수(+)**이면 신호를 흥분시키고,
**음수(-)**이면 신호를 억제하는 역할을 합니다.
핵심은,
� 인공신경망의 학습 과정에서 이 가중치가 자유롭게 변할 수 있다는 점입니다.
처음에는 양수였다가 학습 중에 음수로 변할 수 있고, 반대로 음수였다가 양수로 전환되기도 합니다. 즉, 흥분과 억제의 전환이 매우 유연하고 자유롭다는 특징을 가집니다.
이런 유연성 덕분에 인공신경망은 다양한 문제를 해결하는 데 유연하게 적응할 수 있습니다. (예: 이미지 인식, 언어 모델링, 최적화 문제 등)
2️⃣ 생물학적 두뇌에서는 시냅스 타입이 고정된다
반면, 생물학적 두뇌에서는 상황이 다릅니다. 뉴런 간 연결 부위인 **시냅스(synapse)**는 두 가지로 구분됩니다:
- 흥분성 시냅스 (Excitatory Synapse)
- 억제성 시냅스 (Inhibitory Synapse)
이 시냅스는 발달 과정이나 초기 신경망 형성 과정에서 이미 흥분성 또는 억제성으로 "고정"됩니다. 그리고! � 이 시냅스 타입은 학습이나 경험에 따라 변하지 않습니다.
한 번 흥분성으로 만들어진 시냅스는 평생 흥분성이고, 억제성으로 만들어진 시냅스는 평생 억제성입니다. 이 고정성은 두뇌가 안정성을 유지하는 데 도움을 주지만,
동시에 인공신경망처럼 자유롭게 연결 방식을 바꾸지는 못하게 합니다.
3️⃣ 왜 이런 차이가 중요할까?
이 차이는 단순한 메커니즘 차이를 넘어, 인공지능과 인간 두뇌의 학습 방식과 유연성 차이를 설명하는 핵심이 됩니다.
- 인공신경망은 전체 네트워크를 가중치 조정으로 "다이나믹하게" 재구성할 수 있어
➡️ 더 빠르게 문제에 적응하고, 다양한 패턴을 학습할 수 있습니다.
- 반면 생물학적 두뇌는 연결 자체를 자유롭게 바꾸지는 못하지만,
➡️ 장기적인 안정성과 **정교한 균형(흥분/억제 비율 조절)**을 통해 매우 높은
복잡성과 창의성을 발휘합니다.
이것은 **"유연성" 대 "안정성"**이라는 AI 연구에서도 끊임없이 고민하는 중요한 주제와도 연결됩니다.
� 마치며
AI와 두뇌는 비슷해 보이지만, 그 핵심 구조는 **"유연성과 안정성"**이라는 서로 다른 전략을 선택했습니다. 이 차이를 이해하는 것은, AI를 더 인간처럼 만들거나,
혹은 인간과 다른 방향으로 발전시키려는 모든 연구에 필수적인 인사이트가 될 것입니다. �
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