인공지능의 두뇌, 딥러닝
인공지능이 스스로 배우는 실행하는 기술
딥러닝이란?
딥러닝을 활용한 구글 딥마인드의 알파고딥러닝(Deep Learning)은 마치 우리 인간의 뇌가 배우고 생각하는 방식을 흉내 낸 인공지능 기술이에요. 우리 뇌에 수많은 신경 세포가 복잡하게 연결되어 정보를 주고받듯이, 딥러닝도 '인공 신경망'이라는 것을 사용해서 데이터를 학습하고 문제를 해결합니다. 이 기술 덕분에 인공지능은 단순히 시키는 일만 하는 것이 아니라, 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 스스로 발견하고 학습하여 사람처럼 판단하고 예측할 수 있게 됩니다.
퍼셉트론과 인공 신경망 : 딥러닝의 진화
딥러닝의 가장 기본적인 시작점은 '퍼셉트론(Perceptron)'이라는 개념이에요. 퍼셉트론은 아주 단순하게 선 하나를 그어서 데이터를 두 그룹으로 나누는 정도의 문제만 해결할 수 있었어요. 예를 들어, 점수를 보고 '합격/불합격'을 나누는 것처럼, 기준선 하나로 딱 떨어지는 문제만 풀 수 있었죠. 하지만 세상의 문제는 그렇게 단순하지 않죠? 동그라미, 세모, 네모를 구분하는 것처럼 선 하나로는 나눌 수 없는 복잡한 문제들이 많습니다. 그래서 퍼셉트론을 여러 층으로 쌓아 올려 더 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 만든 것이 바로 '인공 신경망(Artificial Neural Network)'이에요.
인공 신경망은 정보를 처음 받아들이는 '입력층', 중간에서 복잡하게 정보를 처리하는 하나 이상의 '은닉층', 그리고 최종 결과를 내보내는 '출력층'으로 구성됩니다. 마치 우리 반 친구들(입력층)이 과제 결과물을 가져오면, 반장과 부반장(은닉층)이 결과물을 모아서 규칙에 따라 분류하고, 마지막에 선생님(출력층)이 최종 결론(합격/불합격)을 내는 과정으로 예시를 들어볼 수 있어요. 인공 신경망의 각 층에서는 '활성화 함수(Activation Function)'라는 것이 중요한 역할을 합니다. 이 함수는 입력된 값을 어떤 새로운 값으로 변환하여 다음 층으로 넘길지 결정하는 일종의 '판단 기준'이라고 생각하면 돼요.
순전파와 역전파 : 딥러닝의 학습 과정
이제 인공 신경망이 어떻게 똑똑해지는지 알아볼까요? 먼저 '순전파(Forward Propagation)'는 입력된 정보가 인공 신경망의 입력층에서 은닉층을 거쳐 출력층에 도달할 때까지 모든 계산이 이루어지는 과정이에요. 예를 들어, 우리가 인공지능에게 한 학생의 출석률, 학습 시간, 과제 점수를 입력하면, 이 정보가 신경망을 따라 흐르면서 복잡한 계산을 거쳐 예상 성적이라는 최종 예측값을 내놓는 것이 순전파입니다.
하지만 인공지능이 처음부터 완벽하게 예측할 수는 없겠죠? 예상 성적이 실제 성적과 다를 수 있어요. 이때 예측값과 실제값의 차이, 즉 오차를 계산하는 것이 '손실 함수(Loss Function)'의 역할이에요. 손실 함수는 인공지능이 결과를 얼마나 잘못 예측했는지 알려주는 일종의 벌점이라고 생각하면 됩니다. 이 오차를 줄여야만 인공지능이 더 똑똑해지겠죠? 여기서 '역전파(Backpropagation)'가 등장합니다. 역전파는 출력층에서 발생한 오차를 거꾸로 입력층으로 되돌려 보내면서 신경망 내부의 가중치(각 정보의 중요도를 나타내는 값)를 조정합니다. 마치 문제집의 틀린 문제의 중요도를 높여서 오답 노트를 만들고 공부하는 것과 같아요.
손실 함수와 경사 하강법 : 오차를 줄이는 기술
인공 신경망이 예측한 결과가 실제 정답과 얼마나 차이가 나는지 알려주는 것이 바로 앞에서 설명한 '손실 함수'입니다. 구체적으로 설명하면, 학생의 실제 성적이 90점인데 인공지능은 70점이라고 예측했다면, 손실 함수는 큰 오차(20점)를 알려주는 거죠. 인공지능의 목표는 이 손실 함수 값이 아주 작아지도록, 즉 오차가 최소가 되도록 가중치와 편향(서로 다른 함수에 공통적으로 영향을 미치는 변수)을 조절하는 것입니다.
알파고는 실패를 통해 점점 똑똑해졌다이때 오차를 최소화하는 데 사용되는 핵심 기술이 '경사 하강법(Gradient Descent)'이에요. 경사 하강법은 손실 함수 값을 줄이는 가장 효율적인 방향으로 가중치를 조금씩 바꿔나가는 방법입니다. 마치 높은 산에서 가장 낮은 곳(오차가 가장 작은 지점)으로 내려가기 위해, 눈앞의 가장 가파른 경사(오차를 줄이는 방향)를 따라 내려가는 것과 같아요. 이 과정을 수없이 반복하면서 인공지능은 점점 더 정교한 예측을 할 수 있도록 진화하게 됩니다.
딥러닝의 일상 사례
테슬라 자율주행딥러닝이 인공지능 알고리즘에서 중요한 이유는 무엇보다 '복잡하고 방대한 데이터를 스스로 학습하여 사람조차 발견하기 어려운 패턴'을 찾아내기 때문이에요. 이는 기존의 인공지능으로는 해결하기 어려웠던 문제들을 가능하게 만들었습니다.
실제로 딥러닝은 이미 우리 생활에 깊숙이 들어와 있어요. 여러분이 사용하는 스마트폰의 얼굴 인식 잠금 해제 기능이나, 사진을 찍으면 자동으로 글씨나 사람, 사물을 찾아주는 기능, 그리고 "헤이 시리", "오케이 구글" 같은 음성 비서 등도 모두 딥러닝 기술을 활용한 것입니다. 더 나아가, 자율주행 자동차가 도로 위의 보행자, 다른 차량, 신호등을 인식하고 스스로 판단하여 주행하는 데도 딥러닝이 핵심적인 역할을 하고 있어요. 딥러닝은 이처럼 우리 주변의 다양한 문제들을 해결하며 더욱 편리하고 정확한 세상을 만들어가고 있답니다.
